Quanto de energia a inteligência artificial realmente consome? A resposta é surpreendente e um tanto complexa.

A inteligência artificial (IA) parece ser uma presença onipresente em nossas vidas. Está presente em nossos smartphones, nos serviços de busca como o Google e nas ferramentas de trabalho. As funcionalidades oferecidas pela IA prometem facilitar e aumentar nossa produtividade, mas qual é, na verdade, o impacto ambiental de um simples comando a um chatbot?

Com a adesão à IA aumentando, os custos energéticos dessa tecnologia também estão crescendo. Sistemas de alta performance e processamento são a base da IA, exigindo grandes volumes de dados armazenados em redes extensas de computadores conhecidas como data centers. Assim como o seu computador pessoal, esses centros gigantes também demandam eletricidade — e a formação de um modelo de IA consome mais energia do que funções computacionais tradicionais.

Diante disso, como compararmos esse consumo energético ao da eletricidade que usamos diariamente, desde as luzes dos escritórios até o uso das redes sociais? Será que as necessidades de recursos da tecnologia podem ser otimizadas com o tempo? O tempo que ela supostamente economiza vale a pena em relação às emissões adicionais geradas? O que você deve saber sobre a sua pegada de IA pessoal? Conversamos com especialistas e pesquisadores para esclarecer como a IA realmente consome energia e responder às suas dúvidas sobre sustentabilidade, oferecendo dicas sobre o que você pode fazer a respeito.

O que é um data center?

Para funcionar, a IA requer mais recursos do que outras tecnologias. A quantidade de dados que os sistemas de IA processam e a potência de computação necessária para operá-los distinguem essa tecnologia de atividades computacionais mais simples. Um sistema de IA age como um cérebro sintético que precisa processar bilhões de dados para identificar padrões. Modelos com mais parâmetros tendem a realizar certas tarefas de forma mais eficiente — por exemplo, um modelo visual treinado com quatro bilhões de imagens de gatos deve produzir imagens mais realistas comparado a um que utilizou apenas 100 milhões.

Contudo, todo esse conhecimento precisa ser armazenado. O que frequentemente é chamado de "nuvem" não é apenas uma designação etérea para armazenamento, mas sim um data center físico, ou um grande complexo que abriga redes extensas de computadores capazes de processar e armazenar enormes quantidades de dados e executar consultas complexas.

Os data centers de IA estão se tornando "impressionantemente grandes".

Embora essas grandes fazendas de computação sempre tenham existido, principalmente para serviços de cloud computing corporativo, a demanda por elas é maior do que nunca, à medida que a corrida por IA se intensifica — especialmente com a redução de custos e a maior acessibilidade das ferramentas. "Grandes empresas têm tratado essas instalações como ativos imobiliários", comentou um especialista. "No passado, todos precisavam de apenas um pouco; não era necessário um grande volume de capacidade."

Atualmente, essa pressão tem aumentado em resposta à base de clientes em expansão. Essa demanda crescente aumenta o consumo de energia e, quanto mais parâmetros um modelo possui, mais processamento é necessário. Com os investimentos em IA aumentando rapidamente, o crescimento dos data centers não parece estar perto de um fim. Logo após assumir o cargo, o presidente dos Estados Unidos anunciou um projeto de bilhões para construir enormes data centers, apoiados por empresas relevantes do setor.

Quanto energia a IA consome?

Conforme ressaltou um especialista, ainda não sabemos exatamente o quanto de energia a IA consome, pois poucas empresas divulgam suas informações sobre isso. No entanto, estudos recentes indicam que o consumo de energia está crescendo, impulsionado pela demanda crescente por IA. Um estudo da Universidade de Berkeley revelou que o consumo elétrico aumentou exponencialmente nos últimos anos, à medida que a utilização de servidores acelerados por GPU cresceu. Em 2023, a taxa de crescimento foi de 18%, e espera-se que atinja até 27% até 2028.

Atualmente, data centers utilizam cerca de 1,5% da eletricidade mundial, um número que pode ultrapassar o da indústria de aviação. O crescimento da energia utilizada por esses centros, impulsionado direta ou indiretamente pela IA, está se tornando cada vez mais significativo no cenário energético global.

Para alguns, isso é motivo de preocupação. "Estamos rapidamente enfrentando um problema de carbono se continuarmos escalando a geração de energia", alertou um especialista em energia. Mas, em meio a esses números, é importante contextualizar. Embora a IA contribua para o aumento dos custos energéticos, novas tecnologias de data centers e GPUs estão mais eficientes em termos energéticos do que os modelos antigos.

O impacto do uso da IA sobre o meio ambiente

Com a IA se tornando parte integrante da tecnologia atual, é difícil determinar seu impacto específico. Optar por usar ou não essa tecnologia pode ser mais uma questão de julgamento pessoal do que números concretos. "Você deve considerar a produção da IA em relação ao seu uso", sugeriu um especialista. "Se o resultado potencialmente economiza mais energia do que você gastaria escrevendo algo por conta própria, a balança pode ficar mais equilibrada."

O uso adequado da IA pode levar a avanços nas pesquisas e tecnologias que ajudam a combater as mudanças climáticas de forma mais eficiente. Apesar das preocupações sobre o impacto ambiental, a indústria está começando a responder, e novas iniciativas surgem, como projetos para padronizar a eficiência energética dos modelos de IA.

Alternativas mais sustentáveis para a IA

Diante dessas questões, muitas organizações estão pesquisando maneiras de melhorar a sustentabilidade da IA ao longo do tempo. Algumas empresas estão implementando técnicas para que o consumo de energia e a temperatura dos processadores sejam reduzidos. Contudo, ainda há um longo caminho a percorrer.

A demanda por IA não dá sinais de diminuição; na verdade, o desafio é como otimizar a eficiência energética das operações. Portanto, há sugestões práticas para empresas que buscam reduzir seu footprint ambiental: desde exigir transparência das empresas de tecnologia até usar modelos menores e mais eficientes para suas necessidades.

Em última análise, a questão de usar ou não a IA em termos de sua pegada de carbono é complexa. Focar em sua própria utilização pode não ser a solutiva mais eficaz para a redução das emissões, quando comparada a outras mudanças de estilo de vida.

Ao considerar o futuro da IA e seu impacto no meio ambiente, a indústria precisa abordar essa questão de forma holística, avaliando tanto a eficiência energética quanto a necessidade de continuar remotamente engajando com essas tecnologias.

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