{"id":31670,"date":"2025-05-28T15:02:43","date_gmt":"2025-05-28T18:02:43","guid":{"rendered":"https:\/\/ocanal.com\/noticias\/corporativas\/impacto-ambiental-da-ia-emissoes-crescem-com-uso-intensivo-de-energia\/"},"modified":"2025-05-28T15:02:43","modified_gmt":"2025-05-28T18:02:43","slug":"impacto-ambiental-da-ia-emissoes-crescem-com-uso-intensivo-de-energia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/ocanal.com\/noticias\/corporativas\/impacto-ambiental-da-ia-emissoes-crescem-com-uso-intensivo-de-energia\/","title":{"rendered":"Impacto ambiental da IA: emiss\u00f5es crescem com uso intensivo de energia"},"content":{"rendered":"

O avanço acelerado da inteligência artificial tem gerado preocupações significativas quanto ao seu impacto ambiental. Em julho de 2024, o Google divulgou um aumento de quase 50% em suas emissões de gases de efeito estufa<\/a> nos últimos cinco anos, atribuído principalmente à crescente utilização de energia em seus centros de dados e às emissões da cadeia de suprimentos. Dois meses antes, a Microsoft também revelou um crescimento de 30%<\/a> em suas emissões desde 2020, impulsionado pela expansão de seus data centers<\/em> para atender à crescente demanda por IA.\u202f <\/p>\n

Essa tecnologia, por sua natureza, exige um poder computacional elevado, resultando em maior consumo de energia e recursos naturais. John Paul Lima, diretor acadêmico da graduação da FIAP ON e especialista em IA, destaca que uma consulta simples em um modelo como o ChatGPT consome dez vezes mais energia do que uma pesquisa em um mecanismo de busca como o Google.\u202f\u202f <\/p>\n

De acordo com John Paul, esse aumento no gasto energético é agravado pelo fato de que, em muitos países, a eletricidade ainda provém de fontes não renováveis e poluentes, como carvão e gás natural. Além disto, o funcionamento de data centers<\/em> que sustentam essas tecnologias depende do uso intensivo de água para resfriamento. “Apesar da abundância de água no planeta, ela é predominantemente salgada e inadequada para esse tipo de aplicação. O sal corrói os metais das tubulações, portanto, utiliza-se água doce, que é escassa”, adiciona.\u202f <\/p>\n

A produção de equipamentos utilizados no treinamento de modelos de IA também apresenta desafios ambientais. A fabricação envolve materiais como silício, metais, plásticos, além de pequenas quantidades de terras raras e substâncias tóxicas. O descarte destes componentes apresenta riscos à natureza e, segundo Lima, o processo de reciclagem é difícil e frequentemente ineficiente.\u202f <\/p>\n

Por outro lado, o especialista ressalta que os sistemas estão se tornando mais eficientes. “Um modelo de IA generativa que hoje pode ser treinado em um tempo relativamente curto, há 30 anos levaria muito mais tempo, com uma solução muito inferior e um uso maior de computadores”. John cita como exemplo o DeepSeek, que desenvolveu algoritmos capazes de operar com menos recursos e menor poder de processamento<\/a>, tornando-se uma opção mais sustentável.\u202f <\/p>\n

Embora o comportamento do usuário possa influenciar o consumo, o especialista considera que o foco da discussão deve estar na responsabilidade das corporações e nos marcos legais: “A solução depende de regulamentação e de políticas sustentáveis adotadas pelas empresas que fornecem esses serviços. A função do governo é criar as regras de convivência social. Assim como ocorreu com a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD), é possível começar com orientações e evoluir para leis com efeitos práticos e punitivos”, afirma.\u202f <\/p>\n

Apesar dos impactos relevantes, a inteligência artificial também pode contribuir para a sustentabilidade, por meio de aplicações como o monitoramento de crimes ecológicos, a previsão de desastres naturais e a otimização de políticas públicas<\/a>. O avanço tecnológico, neste contexto, exige a implementação de estratégias que reduzam seus efeitos negativos e ampliem seu potencial de apoio à preservação ambiental.\u202f <\/p>\n

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