A inteligência artificial consome mais eletricidade do que o Bitcoin.

Pesquisadores preveem que a demanda por eletricidade proveniente da inteligência artificial aumentará drasticamente, apesar das melhorias na eficiência energética.

Segundo pesquisa de Alex de Vries-Gao, alguns modelos de IA consomem eletricidade equivalente ao de 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 de toda a eletricidade utilizada por centros de dados em todo o mundo até o final de 2025.

Essas estimativas são de Alex de Vries-Gao, um estudante de doutorado no Instituto de Pesquisa Ambiental da Universidade Livre de Amsterdã, que vem monitorando o consumo de eletricidade e o impacto ambiental das criptomoedas. Seu comentário mais recente sobre a crescente demanda por eletricidade da inteligência artificial foi publicado na revista Joule na semana passada.

“Quanto maior, melhor”

Estima-se atualmente que a IA seja responsável por até 20% da eletricidade usada por centros de dados, e 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), mostra que o consumo está aumentando rapidamente, apesar das melhorias na eficiência.

De Vries-Gao pensava que sua pesquisa sobre tecnologias de alto consumo energético terminaria com a fusão do Ethereum. No entanto, o surgimento do ChatGPT deu-lhe um novo foco. O analista vê semelhanças impressionantes entre o desenvolvimento da IA ​​e as demandas energéticas dos mercados de criptomoedas.

“Quando o ChatGPT foi lançado, pensei: ‘Meu Deus, não de novo.’ Esta é uma tecnologia incomum que consome muita energia, especialmente em mercados altamente competitivos”, disse ele ao The Verge .

A indústria de IA se tornará cada vez mais dependente de energia devido à concorrência. Foto: SciTechDaily.

Uma importante semelhança entre os dois setores é a mentalidade de que "quanto maior, melhor". "Observamos que as empresas de tecnologia estão constantemente ampliando seus modelos para criar o melhor aplicativo, mas 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, especialmente nos EUA, o que levou a planos para construir novas usinas termelétricas a gás e reatores nucleares para atender à crescente demanda por eletricidade.

Esses picos na demanda de eletricidade podem sobrecarregar a rede elétrica e dificultar a transição para fontes de energia mais limpas, de forma semelhante aos desafios enfrentados pela mineração de criptomoedas. Outra semelhança reside na dificuldade de avaliar com precisão o consumo de energia e o impacto ambiental dessas tecnologias. Embora as grandes empresas de tecnologia divulguem sua pegada de carbono, raramente fornecem dados específicos apenas sobre inteligência artificial.

Para resolver esse problema, De Vries-Gao utilizou uma técnica chamada "triangulação". Ele usou informações de dispositivos disponíveis publicamente, estimativas de analistas e relatórios de resultados das empresas para prever a quantidade de hardware que seria produzida e quanta energia ela consumiria.

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 incógnitas pela frente.

De Vries-Gao estima que, em 2024, a IA consumirá tanta eletricidade quanto toda a Holanda. Até o final de 2025, esse consumo poderá aumentar para o nível 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 se deve principalmente à inteligência artificial, aos centros de dados e à mineração de Bitcoin.

Apesar dessas projeções, determinar um número exato para o consumo de energia da IA ​​continua sendo complexo. O impacto ambiental varia significativamente dependendo de fatores como o tipo de processamento necessário, o tamanho do modelo de IA e a energia fornecida à rede elétrica local.

O consumo de eletricidade do Ethereum caiu 99,988% após a mudança para um método de validação de transações mais eficiente em termos energéticos do que o Bitcoin. Foto: SCMP.

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

De Vries-Gao acredita que as empresas de tecnologia precisam ser mais transparentes. "É realmente ridículo ter que passar por tantos passos complicados para chegar a uma estimativa. Não deveria ser tão absurdamente difícil, mas infelizmente é", disse ele.

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

Existe também o risco do paradoxo de Jevons – em que o aumento da eficiência leva a um maior consumo geral devido ao aumento da utilização – e, sem uma melhor medição e transparência, a gestão do consumo de energia da IA ​​será um grande desafio.

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