Durante a Semana de Ação Climática de Londres , o Secretário-Geral da ONU, António Guterres, apelou às principais empresas de IA para que divulguem publicamente o custo ambiental total dos seus sistemas. Isto inclui não só as emissões de CO2, mas também o consumo de água, a utilização do solo e o impacto real dos centros de dados nas redes elétricas locais.
A ONU está lançando a Iniciativa de Transparência Ambiental em IA, uma iniciativa que visa aumentar a transparência. A ideia é simples: se as empresas querem argumentar que a IA ajudará a resolver problemas globais, elas devem primeiro demonstrar claramente sua contribuição para esses problemas
O maior desafio da IA é a escalabilidade. Uma única resposta de um chatbot pode parecer trivial para nós. Ela requer alguns segundos de atividade do servidor, um pouco de energia e um pouco de refrigeração. Mas existem bilhões dessas respostas, além do treinamento de novos modelos, da geração de imagens, vídeos, código, resultados de busca e de agentes cada vez mais complexos que não respondem apenas uma vez, mas executam cadeias inteiras de operações.
Em um relatório divulgado neste ano, a organização projeta que o consumo de eletricidade associado aos sistemas de inteligência artificial pode dobrar até 2030, alcançando cerca de 3% de toda a energia elétrica produzida no planeta.
O documento também chama atenção para um aspecto menos visível: tornar os modelos mais eficientes não significa, necessariamente, reduzir seu impacto ambiental. À medida que a IA fica mais rápida, barata e acessível, ela passa a ser utilizada em um número cada vez maior de aplicações. O resultado é um crescimento da demanda total por processamento, mesmo quando cada operação individual consome menos energia. Esse fenômeno, conhecido como paradoxo de Jevons, ajuda a explicar por que a expansão da IA continua pressionando a infraestrutura global apesar dos avanços técnicos.
As grandes empresas de tecnologia querem IA, por isso estão construindo sua própria infraestrutura.
Isso fica mais evidente na direção dos investimentos. As empresas de tecnologia não estão paradas, esperando que as redes elétricas atendam às suas necessidades. Elas estão cada vez mais gerenciando seu próprio fornecimento de energia: reservando capacidade, firmando contratos de longo prazo, investindo em projetos de energia renovável, nuclear ou a gás, e tratando os data centers como instalações industriais completas.
Essa corrida por infraestrutura já mudou a prioridade das maiores empresas do setor. Em dezembro do ano passado, Jensen Huang, CEO da NVIDIA, afirmou que o principal desafio da inteligência artificial deixou de ser a capacidade dos chips e passou a ser a disponibilidade de energia.
Segundo o executivo, os grandes clusters de IA estão se transformando em “fábricas de gigawatts”, consumindo eletricidade em uma escala comparável à de grandes instalações industriais. Como consequência, cresce o interesse por fontes dedicadas de geração, incluindo pequenos reatores nucleares modulares (SMRs), capazes de fornecer energia contínua diretamente para os data centers.
O consumo de água já entrou na pauta dos investidores
A preocupação também chegou ao mercado financeiro. Em 2025, Amazon, Google e Microsoft consumiram, juntas, quase 1 trilhão de litros de água para sustentar a operação de seus data centers, considerando tanto o uso direto na refrigeração quanto o consumo indireto associado à geração de eletricidade.
Os números levaram um grupo de acionistas a cobrar mais transparência das três empresas. A principal reivindicação não é apenas divulgar o consumo total, mas informar quanto cada centro de dados utiliza em regiões específicas. A justificativa é que o impacto ambiental varia conforme a disponibilidade hídrica local: um data center instalado em uma área sujeita à escassez de água pode exercer uma pressão muito maior sobre a comunidade do que outro localizado em uma região com oferta abundante.
O episódio reforça justamente o argumento apresentado pela ONU. Sem dados detalhados sobre consumo de energia, água e emissões, torna-se difícil medir o verdadeiro custo ambiental da expansão da inteligência artificial e comparar se os compromissos de sustentabilidade anunciados pelas empresas estão sendo cumpridos na prática
O próximo desafio é resfriar chips cada vez mais quentes
Refrigeração dentro do chip: a solução radical para o calor gerado pelos chips para IA
Resolver a questão energética não basta. À medida que as GPUs ficam mais potentes, outro obstáculo cresce na mesma velocidade: o calor.
Os aceleradores usados para treinar e executar modelos de IA transformam boa parte da energia elétrica que consomem em calor. Se ele não for removido rapidamente, o desempenho cai e o risco de falhas aumenta. Isso explica por que a disputa pela liderança em IA também se tornou uma corrida por sistemas de refrigeração mais eficientes.
Uma das propostas mais promissoras veio de pesquisadores do Instituto Coreano Avançado de Ciência e Tecnologia (KAIST). Em vez de retirar o calor apenas da superfície do processador, eles desenvolveram um chip com uma rede de microcanais incorporada diretamente ao silício. Água em temperatura ambiente circula por esses canais microscópicos, mais finos que um fio de cabelo humano, removendo o calor exatamente onde ele é gerado.
Nos testes, o sistema conseguiu dissipar mais de 2.000 watts por centímetro quadrado, mantendo o chip abaixo de 100 °C com um consumo muito baixo de energia para bombear a água. Se a tecnologia chegar aos data centers comerciais, poderá reduzir o gasto energético dos sistemas de refrigeração e permitir que futuras gerações de aceleradores de IA operem com densidades computacionais ainda maiores.
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