Um relatório da ONU publicado em 2026 desfaz uma das narrativas mais confortáveis do setor de tecnologia: a de que modelos de inteligência artificial mais avançados seriam, por definição, mais sustentáveis. O documento, produzido pela Organização das Nações Unidas, projeta que o consumo energético global associado à IA pode dobrar até 2030, chegando a aproximadamente 3% de toda a eletricidade produzida no planeta.
Em termos de emissões, o impacto seria comparável ao da economia inteira do Reino Unido. O recado é direto: eficiência técnica e sustentabilidade ambiental não caminham juntas automaticamente.
O paradoxo que a indústria prefere ignorar
A chave analítica do relatório é o paradoxo de Jevons, conceito formulado pelo economista William Stanley Jevons no século XIX ao observar que melhorias na eficiência do uso do carvão na Inglaterra resultaram em aumento, e não em redução, do consumo total. A lógica é brutalmente simples: quando uma tecnologia fica mais barata e acessível, a demanda cresce em proporção que supera os ganhos de eficiência. Aplicado à IA de 2026, o argumento é que modelos mais eficientes não vão reduzir o footprint ambiental do setor, vão democratizar o acesso e multiplicar os casos de uso, elevando a demanda total a um patamar que nenhuma otimização de arquitetura consegue compensar.
Os números do relatório materializam essa abstração econômica. Em 2025, os data centers globais consumiram um volume de eletricidade equivalente ao da Arábia Saudita, um dos maiores consumidores de energia do mundo. Se a projeção de duplicação até 2030 se confirmar, compensar as emissões exigiria o plantio de aproximadamente 6,7 bilhões de árvores ao longo de uma década. A infraestrutura necessária para sustentar essa expansão demandaria ainda cerca de 9,3 trilhões de litros de água para resfriamento de sistemas e uma área física quase dez vezes maior que a Cidade do México. Para efeito de comparação, o documento estima que o consumo hídrico da IA poderá superar o volume anual de água potável consumido por toda a população mundial.
Concentração de poder, distribuição do ônus
Além da escala bruta dos impactos, o relatório aponta uma assimetria geopolítica que raramente aparece nos comunicados das big techs. Atualmente, apenas 32 países hospedam infraestrutura de computação em nuvem dedicada à inteligência artificial, e cerca de 90% dessa capacidade está concentrada nos Estados Unidos e na China. O padrão é o de sempre: algumas nações desenvolvem e controlam os sistemas, enquanto outras assumem os custos ambientais da cadeia produtiva, seja na extração de minerais críticos para os chips, seja no descarte de resíduos eletrônicos. A IA replica, em escala ampliada, a lógica extrativista que já marca a cadeia global de semicondutores.
O relatório também ressalta que o impacto ambiental não é homogêneo entre as aplicações. Geração de texto, síntese de imagens, produção de vídeo e geração de código têm custos computacionais distintos, o que se traduz em consumos energéticos diferentes. A escolha do modelo para uma mesma tarefa também importa: sistemas diferentes apresentam custos ambientais variáveis para resultados semelhantes. Essa granularidade é relevante porque coloca parte da responsabilidade no design dos sistemas e na escolha de quem os opera.
ONU recomenda, mercado decide
Diante do cenário, a ONU propõe um conjunto de princípios para orientar o desenvolvimento da IA: transparência, eficiência integrada desde a concepção dos sistemas, responsabilidade ao longo de todo o ciclo de vida dos produtos, equidade, cooperação internacional e uso sustentável dos recursos naturais. As recomendações práticas incluem a adoção de relatórios ambientais regulares durante o desenvolvimento e operação de sistemas de IA, além da incorporação de projeções de demanda tecnológica nos planejamentos energéticos e climáticos dos governos.
O documento menciona Nova Zelândia e Austrália como exemplos de países que avançaram na adoção de IA no setor público, com iniciativas que vão de transcrição automatizada de acervos audiovisuais a suporte no processamento de solicitações governamentais. O problema, segundo os autores, é que ambos operam sob modelos regulatórios considerados leves, focados em princípios gerais, o que tende a deixar os impactos ambientais em segundo plano.
Em 2026, o cenário para o mercado de data centers e chips de IA é de expansão sem freios visíveis. Para o entusiasta que acompanha os ciclos de lançamento de GPUs e aceleradores, o relatório da ONU é um lembrete de que cada nova geração de hardware não vem apenas com mais FLOPS e menor TDP por watt: vem com uma infraestrutura de resfriamento, extração mineral e descarte que raramente aparece nos benchmarks. O desafio agora é saber se a pressão regulatória e a escassez de recursos chegarão antes da próxima dobrada de capacidade ou se o setor esperará o problema se tornar incontornável para, então, chamar de inovação o que deveria ter sido planejamento.
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