Chinês (Simplificado) 
Chinês (Tradicional) 
Inglês 
Francês 
Alemão 
Italiano 
Japonês 
Norueguês 
Espanhol 
4 min de leitura
0 comentários
A expansão da IA pressiona a infraestrutura elétrica global, exigindo avanços em chips, resfriamento e programação para evitar um colapso energético no setor
A expansão acelerada da inteligência artificial (IA) tem trazido preocupações sérias sobre o consumo de energia. A indústria está tentando conter esse impacto com melhorias em chips, sistemas de resfriamento e programação. Mas os desafios ainda são grandes.
A IA depende fortemente de data centers, que concentram o poder de processamento necessário para operar os sistemas.
Segundo a Agência Internacional de Energia, esses centros podem consumir até 3% de toda a eletricidade mundial até 2030. Isso representa o dobro do que usam atualmente.
-
Startup Perplexity AI oferece R$ 185 bilhões para comprar o Google Chrome
-
Adoção acelerada de IA por big techs derruba contratações e força engenheiros recém-formados a buscar empregos em redes de fast-food nos EUA
-
Gigantes da tecnologia aceitam pressão e vão pagar 15% aos EUA por vendas de chips de IA à China
-
São tantas usinas de gás e carvão abandonadas que Microsoft e Amazon estão de olho nelas para uma nova função
Especialistas da consultoria McKinsey alertam que há uma corrida para construir mais data centers. Ao mesmo tempo, cresce o risco de escassez de eletricidade no mundo.
A pressão aumenta para encontrar soluções que diminuam esse consumo.
Mosharaf Chowdhury, professor da Universidade de Michigan, afirma que há dois caminhos possíveis. O primeiro é ampliar o fornecimento de energia — algo que leva tempo e já está sendo buscado pelas gigantes da IA em diversas partes do planeta.
O segundo é reduzir o gasto energético mantendo o mesmo desempenho.
Chowdhury acredita que a saída está em soluções inteligentes, que envolvem desde o hardware até o software.
O laboratório dele desenvolveu algoritmos que calculam com precisão a energia necessária para cada chip. Isso já permitiu reduzir o consumo entre 20% e 30%.
Mudanças no resfriamento dos servidores também fazem diferença. No passado, operar um data center exigia quase a mesma energia para resfriamento e operação dos servidores.
Hoje, o resfriamento consome apenas 10% do total, segundo Gareth Williams, da consultoria Arup.
Isso acontece por causa do avanço na eficiência energética. Muitos centros agora utilizam sensores com IA para ajustar a temperatura em zonas específicas, em vez de resfriar o prédio todo igualmente.
Esse controle em tempo real permite economizar água e eletricidade, afirma Pankaj Sachdeva, da McKinsey.
Uma inovação promissora é o resfriamento líquido. Em vez de usar ar-condicionado tradicional, o sistema utiliza líquidos que circulam diretamente pelos servidores.
Todos os grandes players da indústria estão apostando nessa tecnologia, segundo Williams.
Esse avanço é importante porque os chips modernos, como os da Nvidia, consomem até 100 vezes mais energia do que os servidores de vinte anos atrás. Por isso, a demanda por formas mais eficientes de resfriamento só cresce.
A AWS, empresa de computação em nuvem da Amazon, anunciou que criou um sistema próprio de resfriamento líquido para seus chips Nvidia.
O método evita que os data centers precisem ser reconstruídos do zero. Segundo Dave Brown, vice-presidente da AWS, não haveria capacidade suficiente para aplicar o modelo tradicional de resfriamento líquido em larga escala.
Além da parte física, os chips de computador também estão ficando mais eficientes. Sachdeva destaca que cada nova geração consome menos energia.
Uma pesquisa feita por Yi Ding, da Universidade Purdue, confirma que os chips de IA conseguem durar mais tempo sem perder desempenho.
Mesmo assim, Ding reconhece um entrave. Ele diz que é difícil convencer fabricantes a vender menos chips, incentivando os clientes a manter os mesmos equipamentos por mais tempo. A pressão por lucro ainda pesa.
Apesar dos avanços, o aumento no consumo total de energia parece inevitável. “O consumo de energia continuará aumentando“, afirma Ding. A boa notícia, segundo ele, é que talvez o crescimento não seja tão acelerado quanto antes.
Nos Estados Unidos, a energia virou um tema estratégico para manter a liderança em IA frente à China.
Em janeiro, a startup chinesa DeepSeek apresentou um modelo que se equipara aos principais sistemas americanos, mesmo usando chips mais fracos e menos energia.
A DeepSeek alcançou esse resultado ao programar suas GPUs com mais precisão. A empresa também pulou uma etapa do treinamento dos modelos, que consumia muita energia e antes era considerada indispensável.
O avanço chamou atenção. Há quem veja a China em vantagem por contar com mais fontes de energia disponíveis, como as renováveis e nucleares. Isso preocupa os Estados Unidos, que estão tentando reagir para não perder espaço.
O setor agora busca soluções urgentes. Afinal, com o crescimento da IA, manter o equilíbrio entre inovação e sustentabilidade virou uma exigência — e não apenas uma escolha.
Com informações de Science Alert.
Seja o primeiro a reagir!