Como o uso da IA aumenta o consumo de energia e água no mundo

No início deste ano de 2026, em conversa com alguns amigos, quando eu estava utilizando a inteligência artificial do ChatGPT para gerar imagens, escutei o seguinte: “Pare de ficar usando o ChatGPT para gerar imagens... você está consumindo muita energia e a água do planeta”. O meu amigo ainda completou: “Nos Estados Unidos já tem várias reservas que secaram por causa disso”.

Isso é mito ou realidade?

Em partes isso é verdadeiro. Cada consulta por meio de um prompt no ChatGPT, Google Gemini ou qualquer outra IA gera uma comunicação através da rede e internet, consumindo recursos de dados e energia elétrica dos servidores e datacenters espalhados pelo mundo!

Imagine o tráfego que um simples “Bom dia, Chatginho” gera através da rede de computadores, usando cabos e estruturas submersas em oceanos, para conseguir chegar a um servidor de IA, por exemplo, nos Estados Unidos.

É fato que, em vez de enviar um prompt para uma IA, quebrando-o em 4 ou 5 partes, seria melhor enviá-lo uma única vez, pois estaríamos enviando um único pacote de dados para o servidor de IA via internet.

De acordo com matéria veiculada no site da UFSM (Universidade Federal de Santa Maria), o avanço das inteligências artificiais levanta preocupações ambientais, especialmente relacionadas ao consumo de água nos data centers responsáveis pelo processamento das IAs.

Segundo o estudo citado pela universidade, o treinamento do GPT-3 teria consumido cerca de 700 mil litros de água potável, enquanto interações cotidianas com ferramentas de IA também geram impacto hídrico significativo devido à necessidade de resfriamento dos servidores.

A matéria ainda apontou que imagens e vídeos gerados por IA exigem muito mais processamento computacional do que textos, aumentando ainda mais o consumo energético e de água. Especialistas defendem a necessidade de tecnologias mais sustentáveis, além do uso consciente e responsável da inteligência artificial.

Ainda na matéria da UFSM, a realidade brasileira também entra nesse debate: o aumento do uso de IA impulsiona a expansão de data centers no país, elevando o consumo de energia e água utilizados no resfriamento dos servidores. Apesar de o Brasil possuir forte participação de energia renovável, pesquisadores alertam para a importância de crescimento sustentável dessa infraestrutura tecnológica.

Matéria publicada no Portal Consórcio PCJ em 2024 destaca que o crescimento acelerado da inteligência artificial também amplia preocupações ambientais relacionadas ao consumo de energia elétrica e água. O funcionamento das IAs depende de grandes data centers, estruturas que operam continuamente para processar informações, armazenar dados e executar sistemas inteligentes.

Segundo dados citados pela Agência Internacional de Energia (AIE), os centros de processamento consumiram cerca de 460 TWh de energia em 2022, podendo ultrapassar 1.000 TWh até 2026 devido ao avanço da IA — valor superior ao dobro do consumo anual de energia elétrica do Brasil.

Além disso, empresas de tecnologia vêm registrando aumento significativo no uso de água para resfriamento de servidores, já que os sistemas de IA exigem alto poder computacional.

A matéria ainda ressalta a importância de soluções sustentáveis, como o uso de energias renováveis, reuso de água e sistemas mais eficientes de refrigeração, para reduzir os impactos ambientais da expansão da inteligência artificial.

Para reforçar a discussão sobre o tema, trouxemos 2 entrevistados:

Wagner Antunes da Silva é mestre em Educação e Psicanálise, professor de Tecnologias em TI e Infraestrutura de Redes de Computadores na Universidade Cruzeiro do Sul (São Paulo, SP) e em outras instituições de nível técnico e superior.

Para ele, “a expansão acelerada da inteligência artificial tem se consolidado como um importante fator de transformação econômica e tecnológica, promovendo avanços em produtividade, inovação e competitividade. Entretanto, o crescimento expressivo das aplicações de IA, especialmente aquelas que dependem de grandes volumes de processamento de dados, também amplia significativamente a demanda energética global, ainda mais atualmente que estamos na fase da IA agêntica (agentic AI) ou inteligência artificial autônoma”.

Nesse contexto, os data centers tornaram-se elementos centrais da infraestrutura digital contemporânea, ao mesmo tempo em que passam a representar um desafio relevante para os objetivos de sustentabilidade ambiental e equilíbrio das matrizes elétricas, segundo Wagner.

Para o entrevistado, observa-se que o “aumento contínuo do consumo de eletricidade associado à IA pode intensificar impactos ambientais e socioeconômicos quando não acompanhado de planejamento energético adequado”.

A elevada demanda por energia, somada à dependência ainda existente de fontes fósseis em diversas regiões, contribui para o aumento de impactos ambientais referente pegada de carbono, maior utilização de recursos hídricos e pressão sobre os sistemas elétricos locais.

Embora fontes renováveis, como energia solar, eólica e hidrelétrica, desempenhem papel fundamental na mitigação desses impactos, persistem limitações relacionadas à intermitência, armazenamento e custos de expansão, tornando necessária uma estratégia energética integrada para curto e longo prazo.

Por fim, o professor Wagner destaca que, “além das questões ambientais, os impactos da expansão energética da inteligência artificial também alcançam dimensões econômicas, sociais e éticas. A concentração geográfica de data centers, os investimentos exigidos para adaptação da infraestrutura elétrica e as desigualdades na distribuição dos impactos ambientais evidenciam a necessidade de maior responsabilidade corporativa e governança tecnológica”.

Dessa forma, a sustentabilidade da IA depende da articulação entre inovação tecnológica, políticas energéticas e compromisso ambiental, exigindo ações coordenadas entre governos, setor privado e comunidade científica para garantir que o avanço tecnológico esteja alinhado aos princípios do desenvolvimento sustentável, outrossim é possível que a implementação de programas de incentivo a geração doméstica excedente proveniente de painéis solares instalados em residências possam mitigar esta necessidade a curto e médio prazo.

O outro entrevistado foi Luis Fernando dos Santos Pires. Ele é mestre em Ciências da Computação, coordenador de Graduação da UniFECAF, professor da FECAP e da Universidade Presbiteriana Mackenzie, embaixador global do DevOps Institute e autor de livros de tecnologia.

Segundo Luis Fernando, “a inteligência artificial já demonstra conquistas concretas em eficiência energética; modelos desenvolvidos nos últimos dois anos realizam tarefas complexas consumindo uma fração da energia que exigiam gerações anteriores”; onde cada resposta gerada por uma IA envolve o processamento de unidades chamadas tokens, e a corrida para tornar esse processamento mais enxuto é hoje um dos campos mais competitivos da tecnologia mundial.

Ainda para ele, um tópico menos visível ao público, porém igualmente relevante, é o “consumo massivo de água para refrigeração dos data centers que sustentam toda essa operação, um impacto que raramente entra nas discussões sobre sustentabilidade do setor”.

O problema, no entanto, é que essa conta é cobrada duas vezes: primeiro durante o treinamento dos modelos, fase que pode consumir energia equivalente a centenas de residências por meses, e depois a cada uso, a cada pergunta respondida, a cada imagem gerada, em data centers que funcionam ininterruptamente ao redor do mundo.

O crescimento da demanda supera em ritmo qualquer ganho de eficiência conquistado, e grandes empresas já competem por terrenos próximos a usinas e reativam termelétricas para sustentar data centers anunciados como “verdes”.

Esse fenômeno, que pode ser chamado de insolvência energética da IA, representa uma dívida ambiental que já está em curso e que nenhum relatório de sustentabilidade ainda contabiliza com honestidade.

Para o entrevistado, a saída “não está em frear o desenvolvimento da tecnologia, mas em exigir que eficiência energética seja um critério técnico obrigatório, não um selo de marketing”.

Para ele, “modelos menores e especializados, regulação que imponha transparência no consumo por inferência e uma cultura que audite o custo energético com o mesmo rigor do custo financeiro são os pilares dessa transição”.

A IA pode e deve ser parte da solução climática, mas apenas se a sociedade exigir que ela responda, também, pelo problema que ajuda a criar.

Prof. Dr. Juliano Schimiguel

Tem doutorado e mestrado em Ciência da Computação pelo Instituto de Computação da Unicamp. É coordenador do mestrado profissional em ensino de Ciências e Matemática pela Universidade Cruzeiro do Sul (São Paulo, SP). Pesquisador Permanente nos PPG ECM e EC. É docente no Unianchieta (Jundiaí/SP) e editor-chefe da Revista Ubiquidade.

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