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Por trás da conveniência dos chatbots, os gigantes da tecnologia escondem um consumo hídrico e energético colossal, com impactos que se estendem até o Brasil.
A inteligência artificial (IA) está cada vez mais presente em nosso dia a dia — da simples busca por informações à criação de conteúdos complexos. Mas o que muitos não imaginam é o custo ambiental por trás de cada interação com um chatbot, um custo que envolve um recurso vital: a água.
O chefe da OpenAI, Sam Altman, sugeriu que uma única interação com o ChatGPT usa, em média, menos de um décimo de uma colher de chá de água — o equivalente a uma gota. No entanto, com bilhões de mensagens enviadas diariamente para bots de IA como ChatGPT, Gemini e Claude, essa “gota” se transforma rapidamente em um oceano.
A verdade é que a inteligência artificial, para funcionar, exige uma quantidade colossal de água e energia, gerando um impacto ambiental ainda pouco transparente. As informações sobre esse consumo e seus efeitos foram aprofundadas pela BBC News Brasil, que mergulhou no tema.
A Sede Oculta da IA: Como Data Centers Devoram Água Potável
O caminho da água na inteligência artificial começa nos data centers, os verdadeiros cérebros da internet. Esses centros de processamento são notórios pelo alto consumo de energia — e, no caso da IA, ainda mais vorazes.
Equipados com chips de altíssimo desempenho, capazes de realizar cálculos complexos, esses data centers geram imensas quantidades de calor. Para evitar superaquecimento, passaram a depender fortemente de sistemas de refrigeração líquida, uma evolução significativa em relação ao resfriamento a ar tradicional.
Nesse sistema, um fluido de arrefecimento circula sobre os servidores, absorvendo o calor. Em seguida, esse fluido é resfriado por água antes de retornar ao ciclo. A água aquecida é enviada para uma torre de resfriamento, onde parte evapora — sendo perdida para o ambiente — enquanto o restante retorna ao processo.
É crucial notar que essa água é, majoritariamente, água limpa, muitas vezes potável, utilizada para evitar crescimento bacteriano, corrosões e obstruções. O processo pode resultar na evaporação de até 80% da água empregada — o que significa que um recurso essencial, que poderia ser destinado ao consumo humano, agricultura e higiene, é em grande parte perdido.
A Controvérsia da “Gota” e a Falta de Transparência
Apesar da simplicidade da estimativa de “uma gota” apresentada por Sam Altman, a realidade é bem mais complexa. É extremamente difícil saber, com precisão, o consumo de água desses data centers, já que as grandes empresas de tecnologia não divulgam dados detalhados.
Em seus relatórios de sustentabilidade, mencionam o uso de bilhões de litros de água anualmente, mas não especificam quanto é consumido exclusivamente em operações de IA — nem distinguem o que é gasto em treinamentos de modelos ou na operação diária dos chatbots. Essa falta de transparência dificulta qualquer avaliação precisa do impacto real.
Pesquisadores como o professor Shaolei Ren tentam estimar esses números. Ele calculou que um modelo de IA de médio a grande porte, similar ao GPT-3, pode consumir cerca de 500 ml de água para 10 a 50 consultas, considerando a energia e o sistema de refrigeração utilizados.
Ren expressou ceticismo quanto à estimativa de Altman, afirmando que “não há informações suficientes para concordar ou confiar nesse número”, sugerindo que a “gota” pode se referir apenas a modelos minúsculos. A BBC News Brasil solicitou mais detalhes à OpenAI, mas a empresa declinou o pedido.
O Custo Energético e as “Caixas Pretas” dos Data Centers
A falta de transparência também atinge o campo energético. Estimar o consumo de energia da IA é igualmente desafiador. O pesquisador holandês Alex de Vries tenta calcular esse gasto com base nos chips da TSMC, maior fornecedora da indústria de IA, mas depende de diversas suposições devido à escassez de dados públicos.
Segundo De Vries, o consumo global de energia pela IA já se equiparava a toda a eletricidade usada na Holanda no ano passado — número que, segundo ele, deve dobrar em 2025. Ele descreve os data centers como “caixas pretas”, dada a dificuldade de rastrear para onde exatamente a energia e o poder computacional estão sendo destinados.
É importante lembrar que quase toda a internet passa por essas estruturas — desde fotos em redes sociais e filmes em streaming até transações financeiras. Mesmo sem IA, estimar o impacto ambiental dos data centers já é uma tarefa complexa.
O Impacto da Expansão da IA no Brasil e os Desafios Futuros
No Brasil, o crescimento dos data centers segue o ritmo global, impulsionado pelo aumento da conectividade e pelo avanço da inteligência artificial. Dados do Ministério de Minas e Energia apontam um crescimento impressionante na demanda por energia elétrica.
Atualmente, os cerca de 160 data centers em operação no país têm capacidade instalada entre 750 MW e 800 MW. A projeção, porém, é que até 2038 esse número cresça mais de 20 vezes, alcançando 17.716 MW — equivalente ao consumo de energia de uma cidade com 43 milhões de habitantes, quase quatro vezes o tamanho da cidade de São Paulo.
Diante desse cenário, Fabro Steibel, diretor executivo do Instituto de Tecnologia e Sociedade, observa que o uso de data centers no Brasil pode diferir de países como os Estados Unidos, onde há grande foco no treinamento de grandes modelos de linguagem. Segundo ele, limitações locais podem estimular soluções de menor impacto, como o uso de biometano.
Muitos data centers brasileiros utilizam modelos fechados de refrigeração a ar, com menor consumo de água, e investem em energia renovável, como solar e eólica. No entanto, mesmo fontes renováveis não estão livres de impactos: há relatos de problemas como barulho de turbinas eólicas (associado a insônia e depressão), disputas territoriais e uso de água para limpeza de painéis solares.
Especialistas como Alex de Vries defendem mais transparência por parte das empresas envolvidas na cadeia da IA. Sem dados claros, argumentam, é difícil pesar os custos e benefícios de tecnologias tão transformadoras quanto a inteligência artificial, deixando o futuro ambiental em terreno incerto.