Talvez devêssemos falar do custo ambiental da IA Os centros de dados que executam estes sistemas utilizam grandes quantidades de energia

O desenvolvimento progressivo de sistemas de inteligência artificial está a chamar cada vez mais atenção não só para o seu potencial mas também para os custos ambientais associados ao seu funcionamento. Uma das principais preocupações é o consumo de energia, que é particularmente elevado tanto durante a fase de treino dos modelos como durante a interação com o utilizador. Por exemplo, de acordo com algumas estimativas, uma única interação com as visões gerais de IA do Google pode consumir até dez vezes a energia necessária para uma pesquisa online padrão, ou uma quantidade comparável ao que é necessário para uma hora de uma chamada telefónica fixa. Apesar destes números poderem variar consoante a infraestrutura tecnológica e a carga de trabalho, a questão demonstra que os modelos de IA requerem um poder computacional significativo, o que se traduz num impacto energético substancial. O consumo não se limita ao uso diário dos utilizadores. A fase de formação dos modelos, especialmente os de grande escala, é ainda mais exigente. Segundo o The Verge, a formação do GPT-3 (um modelo desenvolvido pela OpenAI e agora ultrapassado por versões mais recentes) exigiu uma quantidade de energia equivalente ao consumo médio anual de cerca de 130 lares americanos. Ainda mais intensivos em energia são os modelos especializados na geração de conteúdos visuais: criar uma única imagem com um sistema de IA pode consumir energia suficiente para recarregar um smartphone.

A crescente procura de energia reflecte-se nas infraestruturas nacionais, em particular nas redes elétricas. Na Virgínia, um dos estados americanos com maior concentração de data centers, o setor tecnológico consome cerca de um quinto da energia disponível. De um modo mais geral, os centros de dados dos EUA absorvem cerca de 4% do fornecimento nacional de eletricidade — uma quota que poderá duplicar até ao final da década. Previsões semelhantes têm sido feitas noutro lado: na Suécia, estima-se que a procura vai duplicar até 2030, enquanto no Reino Unido é esperado um aumento de 500% face ao mesmo período. Não está excluído que, em muitas regiões, o crescimento da procura exceda a capacidade de oferta, com consequências potenciais no aumento dos custos da energia e no risco de sobrecargas ou apagões.

O futuro da IA é movido a energia nuclear?

Além de questionarem a real sustentabilidade económica do setor, as empresas que operam neste domínio terão, mais cedo ou mais tarde, também de enfrentar as consequências ambientais da inteligência artificial. “Este é o problema da inteligência artificial”, resumiu James Mathes, head do DataBank, empresa que constrói e gere centros de processamento de dados, à Bloomberg. Vários grandes players — incluindo Google, Amazon e Microsoft — estão a considerar recorrer a fontes alternativas de energia, particularmente a energia nuclear. Mas há um problema. A energia nuclear não será utilizada diretamente para alimentar centros de dados a curto prazo, mas representa um recurso estratégico para compensar a procura crescente ao mesmo tempo que cumpre as metas ambientais que muitas empresas estabeleceram. Na verdade, inúmeras empresas tecnológicas comprometeram-se a alcançar a neutralidade carbónica até 2030. Neste contexto, a energia nuclear é vista como uma das poucas fontes de energia capazes de oferecer um abastecimento estável e de baixas emissões em grande escala. Ao mesmo tempo, também estão a ser feitos investimentos na melhoria dos sistemas de hardware e software para reduzir a necessidade de energia por unidade de computação. Mesmo com melhorias tecnológicas, a crescente difusão da IA poderá manter elevada a procura global de energia.