Inteligência artificial pode consumir mais energia que a mineração de Bitcoin

Uma investigação aponta que o consumo energético por parte da inteligência artificial poderá superar a energia necessária para a mineração da Bitcoin até ao final do ano.

De acordo com o investigador Alex de Vries-Gao, candidato a doutoramento do Instituto de Estudos do Ambiente de Amsterdão, a inteligência artificial vai ultrapassar em breve os consumos de energia que a mineração das criptomoedas, nomeadamente a mais famosa Bitcoin. A empresa fundada pelo investigador, a Digiconomist, dedica-se a expor as consequências não intencionadas relativas a tecnologias emergentes.

No estudo publicado, o investigador foca-se nas consequências relativas à sustentabilidade de tecnologias como a blockchain e a inteligência artificial. A análise conclui que a inteligência artificial poderá consumir quase metade da eletricidade gasta em centros de dados a nível global, até ao final de 2025.

A investigação cita alguns dos gigantes da tecnologia de IA, como a Google que tem enfrentado crises relativas à capacidade de energia. Tanto a Google como a Microsoft apresentaram nos seus relatórios de contas de 2024 o aumento no consumo de eletricidade e emissões, apontando como causa o crescimento da inteligência artificial.

Mas no que diz respeito a dados concretos, as empresas parecem não ser totalmente transparentes. A maior parte das vezes os relatórios apontam para o aumento generalizado do consumo de eletricidade dos centros de dados em geral, não especificando a sua utilização. A academia tem vindo a pedir melhores dados para se entender quais são os reais gastos energéticos com a IA.

O investigador refere que as necessidades de consumo de energia para a IA têm duplicado de ano para ano. Os módulos de aceleração de IA podem chegar aos 23 GW até ao final de 2025, ultrapassando a mineração da Bitcoin, representando metade do total da eletricidade gasta nos centros de dados, excluindo a mineração de cripto. Isto porque a mineração é menos exigente através do hardware atual, ainda que muitas empresas do sector estejam relutantes em abandonar os componentes onde investiram anteriormente para se tornarem mais eficientes.

Em entrevista ao The Verge, Alex de Vries-Gao aponta o pensamento das empresas de que “maior é melhor” e por isso estão constantemente a aumentar o tamanho dos seus modelos, para o ser o melhor do mercado, mas ao mesmo tempo a criar a necessidade de mais recursos. Isso levou a um boom no aumento de centros de dados, sobretudo nos Estados Unidos, onde já se fala em novas formas de energia, incluindo reatores nucleares.

A discussão sobre a energia necessária para os centros de dados para IA não é de agora. A inteligência artificial é mais exigente em termos de consumo, fazendo-se a previsão da construção de centros nucleares apenas para alimentar esta tecnologia. No início de fevereiro, uma pesquisa da IDTechEx indicou que o crescimento contínuo da inteligência artificial resultará no consumo de mais de 2.000 TWh de energia pelos centros de dados em 2035, qualquer coisa como 2 milhões de GWh. Some-se a isso o aumento previsto das emissões de CO2 resultante da alimentação destes novos centros de dados.

As boas notícias é que os mais recentes avanços dos modelos de IA também começam a ser mais eficientes. A DeepSeek já tinha referido que o seu modelo utilizava uma fração do Llama 3.1 da Meta. E ainda hoje foi anunciado uma versão destilada ainda mais eficiente.