Atualmente, a Inteligência Artificial (IA) está no centro de discussões tecnológicas, impulsionando avanços científicos e crescimento em diversos setores. No entanto, um aspecto frequentemente negligenciado é o impacto ambiental que o desenvolvimento e uso da IA geram, especialmente no consumo de energia e água.
Os grandes modelos de IA, como o GPT-3 e GPT-4, são treinados em clusters de servidores que utilizam grandes quantidades de energia, gerando calor que precisa ser dissipado para evitar o superaquecimento. Para isso, os centros de dados usam enormes volumes de água para o resfriamento. Além disso, a geração de energia elétrica para manter esses servidores também consome grandes quantidades de água. Em suma, o consumo de água pela IA ocorre de duas formas: diretamente, por meio do resfriamento dos servidores (escopo 1), e indiretamente, pelo uso de água na geração de eletricidade (escopo 2).
O consumo de água pelos servidores
Os centros de dados, que hospedam esses grandes modelos de IA, dependem de água para resfriar os servidores por meio de torres de resfriamento e sistemas de circulação de ar. Esse processo pode consumir milhões de litros de água, especialmente em regiões quentes, onde a evaporação é maior. A IA também contribui para o consumo de água durante a produção de microchips e outros componentes de hardware, um processo que pode utilizar milhares de litros de água ultrapurificada.
Retirada vs. consumo de água
É importante distinguir entre “retirada de água”, que se refere à quantidade de água retirada de fontes naturais, e “consumo de água”, que é a água efetivamente usada e que não é devolvida ao meio ambiente, muitas vezes evaporando ou sendo incorporada a produtos. A IA, ao retirar grandes volumes de água para resfriamento e geração de eletricidade, pode aumentar o estresse hídrico em regiões vulneráveis.
Impactos e tensão social
O aumento no consumo de água para suportar a IA pode gerar tensões sociais, especialmente em regiões com escassez hídrica. A responsabilidade de lidar com esse impacto não deve ser apenas das grandes empresas de tecnologia, mas de toda a sociedade. Com a crescente demanda por IA, é crucial medir e gerenciar a pegada hídrica desses modelos para que seu impacto seja mitigado de forma sustentável.
A falta de transparência em relação ao consumo de água pela IA é uma preocupação crescente. Assim como as empresas divulgam a pegada de carbono de seus modelos de IA, o mesmo deve ocorrer com a pegada hídrica. Soluções para reduzir o consumo de água incluem otimizar os locais de treinamento e inferência dos modelos de IA considerando a eficiência hídrica regional.
Em resumo, a IA oferece grandes benefícios para a sociedade, mas é necessário garantir que seu desenvolvimento ocorra de forma responsável, com medidas eficazes para reduzir o consumo de recursos essenciais, como a água.
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