IA Sedenta?

IA Sedenta? O Consumo Oculto de Água pela Inteligência Artificial

Enquanto os olhos do mundo se voltam para os avanços impressionantes da Inteligência Artificial (IA), um elemento essencial permanece nas entrelinhas: a água. Recurso vital para a vida e cada vez mais escasso em diversas regiões do planeta, a água doce também se tornou um insumo chave para manter em operação os Centros de Dados.

Sim, a IA também consome água — e não é pouca.

Afinal, por que a IA precisa de água?

Modelos avançados como o ChatGPT, Gemini e LLaMA são executados em Centro de Dados (Data Centers) com milhares de servidores que operam 24 horas por dia.

Para evitar superaquecimento, essas máquinas exigem resfriamento constante, e uma das soluções mais comuns — especialmente em climas quentes e secos — é o uso de sistemas que consomem grandes volumes de água por evaporação.

Segundo estudo recente da Universidade da Califórnia, Riverside, o processo de treinamento do modelo GPT-3 (antecessor do GPT-4) pode ter consumido até 700 mil litros de água — volume equivalente a cerca de 300 piscinas residenciais.

E o impacto não para por aí. Estima-se que cada 20 a 50 interações com um modelo de IA demande aproximadamente 500 ml de água para fins de refrigeração.

Projeção de Consumo: o impacto em escala global

A partir de dados públicos e projeções conservadoras:

• Usuários ativos do ChatGPT (2024): ~180 milhões

• Suposição conservadora de usuários ativos diariamente: 10% ativos/dia = 18 milhões

• Média de interações por usuário/dia: 20

• Total diário: 360 milhões de interações

➡️ Com base na média de 500 ml a cada 35 interações, o consumo estimado é de ~10,3 milhões de litros de água por dia, resultando em:

Consumo estimado de água

• Diário ~10,3 milhões de litros

• Mensal ~309 milhões de litros

• Anual ~3,75 bilhões de litros

Para se ter uma ideia, este volume de água seria suficiente para abastecer, por um ano, uma cidade com mais de 50 mil habitantes.

Comparação com outras indústrias

Embora a pegada hídrica da IA seja, em termos absolutos, menor do que a de setores como a agricultura ou geração termoelétrica, o problema reside em dois fatores críticos:

1. A escalada exponencial do uso da IA generativa;

2. A localização de data centers em regiões já vulneráveis do ponto de vista hídrico.

Empresas como Google, Microsoft e Amazon já reportaram aumento significativo no uso de água em estados como Iowa e Oregon (EUA), acendendo alertas em comunidades e agências ambientais.

O que está sendo feito — e o que pode (e deve) ser feito

Diversas estratégias estão sendo estudadas ou aplicadas para reduzir esse impacto:

🔧 Otimização de Infraestrutura

• Resfriamento líquido direto ou por imersão em fluídos não condutivos

• Construção de data centers em regiões frias ou com acesso a água não potável

• Automação para desligar partes inativas dos servidores

💧 Gestão e compensação hídrica

• Captação de água da chuva, reúso de efluentes tratados e uso de águas cinzas

• Projetos de restauração de bacias hidrográficas

• Programas de compensação baseados na pegada hídrica corporativa

🌱 IA mais eficiente

• Modelos como o Mixtral of Experts, que ativam apenas parte da rede neuronal em cada operação, reduzem consumo de energia e, por consequência, a necessidade de refrigeração.

📊 Transparência ambiental

• Pressão crescente de consumidores e órgãos reguladores por relatórios de sustentabilidade que incluam dados sobre consumo hídrico

• Iniciativas de disclosure em plataformas como o CDP (Carbon Disclosure Project)

Tecnologia inteligente exige responsabilidade ambiental

A revolução da IA é irreversível. Mas seu impacto ambiental ainda é moldável.

Integrar inteligência artificial ao conceito de sustentabilidade requer planejamento, diagnóstico técnico e aplicação de soluções integradas. Empresas como a AGF Ambiental atuam justamente nessa intersecção, promovendo:

• Estudos de pegada hídrica e energética;

• Modelagem de planos de mitigação;

• Apoio a estratégias de compensação ambiental corporativa;

• Projetos voltados à resiliência hídrica e uso sustentável de recursos naturais.

Conclusão

O futuro da IA não pode ser construído às custas da água.
É hora de desenvolver tecnologias que não apenas aprendam — mas respeitem os limites do planeta.

Fontes

• Imagem: https://www.datacenterknowledge.com/ - Alamy

• Universidade da Califórnia, Riverside

  • Wang, S., & Shao, W. (2023). "Making AI Less Thirsty: Uncovering and Addressing the Secret Water Footprint of AI Models".
    Link: arXiv.org/abs/2304.03271

• Microsoft Sustainability Report 2023

  • Dados de consumo de água e energia em seus data centers (incluindo aumento de 34% no uso de água em 2022).
    Link: sustainability.microsoft.com

• Google Environmental Report 2023

  • Informações detalhadas sobre o impacto ambiental dos data centers e estratégias de mitigação.
    Link: sustainability.google

• Nature.com

  • Artigos sobre a pegada ecológica de grandes modelos de linguagem e impactos ambientais associados à infraestrutura de IA.
    Link: www.nature.com

• MIT Technology Review

  • Reportagens investigativas sobre o uso de água por IA generativa e data centers nos EUA.
    Link: technologyreview.com

• CDP (Carbon Disclosure Project)

  • Plataforma de transparência sobre dados de água e clima para empresas globais.
    Link: cdp.net