A inteligência artificial consome mais eletricidade do que o Bitcoin.

Segundo pesquisa de Alex de Vries-Gao, alguns modelos de IA consomem tanta eletricidade quanto um país inteiro. Foto: TheVerge .

Segundo uma nova análise, a inteligência artificial (IA) poderá em breve ultrapassar a mineração de Bitcoin em termos de consumo de energia. O estudo conclui que a IA poderá consumir quase metade da eletricidade total utilizada por centros de dados em todo o mundo até o final de 2025.

Essas estimativas são de Alex de Vries-Gao, pesquisador do Instituto Livre de Estudos Ambientais da Universidade de Amsterdã, onde ele acompanha o consumo de eletricidade e o impacto ambiental das criptomoedas. Seu comentário mais recente sobre a crescente demanda de eletricidade da IA foi publicado na revista Joule na semana passada.

"Quanto maior, melhor"

Atualmente, estima-se que a IA seja responsável por até 20% da eletricidade usada por data centers. De acordo com a análise de De Vries-Gao, baseada em previsões da cadeia de suprimentos para chips de IA especializados (devido à falta de dados específicos de empresas de tecnologia), esse consumo está aumentando rapidamente, apesar das melhorias na eficiência.

De Vries-Gao chegou a pensar que a pesquisa sobre tecnologias de alto consumo energético poderia terminar com a fusão do Ethereum. No entanto, o surgimento do ChatGPT direcionou seu foco de pesquisa para uma nova direção. O analista observa semelhanças impressionantes entre o desenvolvimento da IA e as demandas energéticas dos mercados de criptomoedas.

"Quando o ChatGPT foi lançado, pensei: 'Meu Deus, de novo'. Esta é mais uma tecnologia que consome muita energia, especialmente em mercados altamente competitivos", compartilhou ele com o The Verge .

A indústria de IA exigirá cada vez mais energia devido à concorrência. Foto: SciTechDaily.

Uma característica comum fundamental é a mentalidade predominante de que "quanto maior, melhor" em ambos os setores. "Observamos empresas de tecnologia constantemente ampliando seus modelos para criar os melhores aplicativos possíveis. No entanto, isso também aumenta a demanda por recursos", explica De Vries-Gao.

A busca por essa tendência impulsionou um boom de novos centros de dados de IA, principalmente nos EUA. Isso levou a planos para construir mais usinas termelétricas a gás e reatores nucleares para atender à crescente demanda por eletricidade.

Aumentos repentinos na demanda de eletricidade podem exercer pressão significativa sobre a rede elétrica e dificultar a transição para fontes de energia mais limpas, semelhante aos desafios impostos pela mineração de criptomoedas. Outra semelhança reside na dificuldade de avaliar com precisão o consumo de eletricidade e o impacto ambiental dessas tecnologias. Embora as grandes empresas de tecnologia divulguem suas emissões de carbono, raramente fornecem dados específicos sobre sua própria inteligência artificial.

Para resolver esse problema, De Vries-Gao utilizou uma técnica de "triangulação". Ele usou informações disponíveis publicamente sobre os dispositivos, estimativas de analistas e relatórios de receita das empresas para prever o número de unidades de hardware a serem produzidas e a quantidade de energia que elas poderiam consumir.

Ele também observou que a Taiwan Semiconductor Manufacturing Company (TSMC), uma importante fabricante de chips de IA, mais que dobrou sua capacidade de produção de chips de IA de 2023 para 2024.

Previsões e incertezas futuras

De Vries-Gao estima que, até 2024, a IA consumiria o equivalente a toda a eletricidade dos Países Baixos. Até o final de 2025, esse número poderá subir e igualar o do Reino Unido, com a demanda de eletricidade da IA atingindo 23 gigawatts (GW).

Um relatório separado da consultoria ICF também prevê que a demanda por eletricidade nos EUA aumentará 25% até 2030. Esse aumento é impulsionado principalmente por inteligência artificial, data centers e mineração de Bitcoin.

Apesar dessas previsões, fornecer um número preciso para o consumo de energia da IA continua sendo complexo. O impacto ambiental varia significativamente dependendo de muitos fatores, como o tipo de processamento necessário, o tamanho do modelo de IA e o fornecimento de energia para a rede elétrica local.

O consumo de eletricidade do Ethereum diminuiu 99,988% após a adoção de um método de validação de transações mais eficiente em termos energéticos, em comparação com o Bitcoin. Foto: SCMP.

Por exemplo, o uso de ferramentas de IA processadas por centros de dados na Virgínia Ocidental pode gerar quase o dobro das emissões de carbono em comparação com a Califórnia. Isso se deve às diferenças no uso de energia renovável entre os dois estados.

De Vries-Gao acredita que as empresas de tecnologia precisam de mais transparência. "Ter que passar por tantas etapas complicadas para chegar a uma estimativa é realmente absurdo. Não deveria ser tão difícil, mas infelizmente é", afirmou.

Olhando para o futuro, resta saber se a eficiência energética aumentará. Embora alguns modelos de IA, como o da DeepSeek, apresentem consumo de energia significativamente menor do que outros, a questão é se as empresas priorizarão a eficiência em detrimento da tendência de "quanto maior, melhor".

O risco do paradoxo de Jevons — em que o aumento da eficiência leva a um maior consumo geral devido ao aumento do uso — também está presente. Sem melhores métricas e transparência, gerenciar a energia consumida pela IA será um grande desafio.

Fonte: https://znews.vn/ai-co-the-tieu-thu-dien-nhieu-hon-bitcoin-vao-cuoi-nam-2025-post1556958.html