Um data center em Ashburn, Virgínia
Descalço JIM/EPA/Shutterstock
À medida que a indústria da IA continua a desenvolver-se rapidamente, as questões sobre o impacto ambiental dos centros de dados vêm cada vez mais à tona – e novas estimativas alertam que é improvável que a indústria atinja a sua meta líquida zero até 2030.
Feng Qi você da Universidade Cornell, em Nova York, e colegas modelaram quanta energia, água e carbono os principais servidores de IA da atualidade poderiam usar até 2030, levando em consideração vários cenários de crescimento e possíveis localizações de data centers nos Estados Unidos. Eles combinaram projeções de fornecimento de chips, uso de energia do servidor e eficiência de resfriamento com dados da rede elétrica estadual para realizar a análise. Embora nem todas as empresas de IA tenham definido metas líquidas zero, várias grandes empresas tecnológicas ativas no domínio da IA, como a Google, a Microsoft e a Meta, estabeleceram metas com prazos até 2030.
“O rápido crescimento da computação de IA está mudando tudo fundamentalmente”, disse You. “Estamos tentando entender como, à medida que um setor cresce, qual é o impacto?”
As suas estimativas mostram que a construção de servidores de IA nos EUA exigirá entre 731 milhões e 1,125 mil milhões de metros cúbicos adicionais de água até 2030 e emitirá o equivalente a 24 a 44 milhões de toneladas de dióxido de carbono por ano. As estimativas dependem da rapidez com que a procura por IA cresce, de quantos servidores topo de gama podem ser construídos e da localização de novos centros de dados nos EUA.
Os investigadores modelaram cinco cenários com base na velocidade de crescimento e identificaram formas de reduzir o impacto. “O número um é localização, localização, localização”, você disse. A localização de centros de dados nos estados do Centro-Oeste, onde a água está mais disponível e a rede energética é alimentada por mais energia renovável, poderia reduzir o impacto. A equipe também aponta a descarbonização do fornecimento de energia e a melhoria da eficiência dos processos de computação e resfriamento dos data centers como formas principais de limitar o impacto. Coletivamente, estas três abordagens podem reduzir as emissões industriais em 73% e a pegada hídrica em 86%.
No entanto, as projecções do grupo também poderão ser frustradas pela oposição pública às instalações de centros de dados devido ao potencial de impactos extractivos no ambiente. Na Virgínia, que detém aprox. um oitavo dos data centers globais a capacidade dos cidadãos começou a resistir planear um maior desenvolvimento, citando o seu impacto nas reservas de água e no ambiente em geral. Petições semelhantes contra o data center foram apresentadas na Pensilvânia, Texas, Arizona, Califórnia e Oregon. Números da Data Center Watch, uma empresa de pesquisa que acompanha o desenvolvimento de data centers, mostram que a oposição local é prejudicada Projeto de US$ 64 bilhões. No entanto, não está claro, mesmo em países que rejeitaram com sucesso os centros de dados, quanta electricidade e água podem ser utilizadas.
É por isso que estas novas descobertas são bem recebidas – embora com cautela – por aqueles que procuraram estudar e medir o impacto da IA no ambiente. “A IA é um campo que está se movendo tão rápido que é muito difícil fazer projeções futuras significativas”, disse ele Sasha Luccioni na empresa de IA Hugging Face. “Como dizem os próprios autores, os avanços nesta indústria podem mudar fundamentalmente os requisitos de computação e energia, como vimos com o DeepSeek”, que utiliza diferentes técnicas para reduzir a computação de força bruta.
Chris Preist da Universidade de Bristol, no Reino Unido, disse que “os autores têm razão em apontar a necessidade de investir em capacidade adicional de energia renovável”, e acrescentou a questão da localização do data center. “Acho que suas suposições sobre o uso de água para resfriar diretamente os data centers de IA são bastante pessimistas”, disse ele, ressaltando que o “melhor cenário” do modelo é mais como “business as usual” para os data centers de hoje.
Luccioni acredita que este artigo destaca o que falta no mundo da IA: “maior transparência”. Ele explicou que isso poderia ser remediado “exigindo que os desenvolvedores de modelos rastreiem e relatem seu uso de computação e energia, e forneçam essas informações aos usuários e formuladores de políticas e assumam um forte compromisso com a redução do seu impacto ambiental geral, incluindo as emissões”.
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