Por João Ricardo Penteado

Já é de relativo conhecimento geral, ao menos para os que se interessam pelo universo da inteligência artificial (IA), que o rápido crescimento dos investimentos no setor tem causado impactos significativos para a demanda energética em todo o mundo. Na imprensa anglo-saxã, só em 2024, reportagens nos Washington Post [1], Bloomberg [2] e The Guardian [3] destacaram a questão, que também motivou publicações na imprensa brasileira, como corroboram O Globo [4] e Folha de S. Paulo [5].

Esse fenômeno começou a ganhar corpo a partir do súbito aumento das expectativas gerais em torno da IA generativa, ocorrido após o lançamento do ChatGPT, em novembro de 2022. A percepção de que uma revolução tecnológica [6] havia acabado de irromper, diante da plausibilidade de uma aplicação com capacidades operacionais sem precedentes, fez com que investidores movimentassem vultosas somas para escalar empresas de IA generativa já existentes e criar outras novas. Segundo o relatório Artificial Intelligence Index de 2024, o número de novas empresas de IA fundadas em 2023 foi de 1.812,  um aumento de 40,6% em relação ao ano anterior. Já os valores investidos em 2023 apenas em empresas de IA generativa somaram U$25,23 bilhões, quase nove vezes mais que os investimentos registrados em 2022 (Universidade de Stanford, 2024). 

Contudo, para que essa expansão empresarial-tecnológica seja possível, é necessário que também se expanda a infraestrutura em cima da qual a indústria da IA se assenta. Como se sabe, os grandes expoentes dessa infraestrutura são os data centers (Centros de processamento de dados). São neles que são armazenados e processados os enormes volumes de dados necessários para treinar os algoritmos de aprendizado de máquina, atualmente, o tipo hegemônico de IA. Versões mais avançadas desses algoritmos, como as empregadas pela IA generativa, requerem chips com altíssima capacidade de processamento, sendo os principais deles os chamados Graphics Processing Units ou simplesmente GPUs. 

Não por acaso, a venda dos GPUs explodiu a partir do frisson mundial pós-ChatGPT. É o que mostram, por exemplo, os números da desenvolvedora de chips Nvidia, detentora de 80% do mercado global de GPUs, e que viu a venda de seus chips para data centers crescer em impressionantes 141% no segundo trimestre de 2023, superando todas as previsões do setor (Mehta, Cherney & Nellis, 2023). O monopólio sobre a produção desse artefato tecnológico, em um cenário de demanda generalizada, acabou tornando a empresa a mais valiosa do mundo em junho de 2024, ao ser cotada na NASDAQ em mais de U$3,3 trilhões (Wittenstein & Reinicke, 2024).

Do lado das gigantes digitais estadunidenses, conhecidas como Big Techs, investimentos consideráveis na construção e expansão de data centers têm sido registrados. Em março deste ano, a Amazon, que domina o mercado global de serviços na nuvem, informou que projeta investir nos próximos 15 anos nada menos que U$150 bilhões em data centers localizados em países como EUA, Arábia Saudita e Malásia (Day, 2024). Também em 2024, a Google anunciou investimentos para a construção de data centers nos EUA e Malásia na ordem de U$400 milhões e U$2 bilhões respectivamente (Anand, 2024; Swinhoe, 2024), além de uma nova expansão de seu complexo de data centers em Singapura, onde a empresa afirma possuir investimentos no setor na casa de U$5 bilhões (Butler, 2024). Por sua vez, a Microsoft afirmou em maio que iria destinar U$3,3 bilhões para a criação de um campus para data centers nos EUA, que devem ainda receber investimentos de U$1,5 bilhão da Meta – única entre as quatro que não oferece serviços de nuvem a terceiros – para a construção de um data center no qual a empresa planeja desenvolver produtos próprios em IA (Microsoft, 2024; Halper & O’Donovan, 2024).

Como esperado, o país vice-colocado na corrida pela inteligência artificial não está inerte à nova conjuntura. Entre fevereiro de 2022 e junho de 2024, a China Investiu  mais de U$6,1 bilhões na construção de oito polos de data centers segundo seu órgão nacional de políticas para dados (Reuters, 2024). Os investimentos fazem parte do projeto estatal de expansão da infraestrutura chinesa de data centers intitulado “Dados Orientais, Computação Ocidental”, nome que alude ao plano de construir polos de data centers na região ocidental do território, onde há recursos energéticos em abundância (Moss, 2023). Tudo isso, cabe lembrar, em meio a um bloqueio comercial imposto pelo governo estadunidense junto aos chineses para impedir que estes consigam comprar GPUs de última geração, visando assim “estrangular” seu desenvolvimento na seara da IA (Penteado, 2024).

No Brasil, essa tendência mundial também tem se confirmado. De acordo com o levantamento feito pela consultoria imobiliária JLL, o número de data centers no país aumentou em 628% entre 2013 e 2023. O principal polo está na região de Campinas (SP), que, embora possua um número menor de data centers que São Paulo (15 contra 55), tem uma capacidade de operação mais de 10 vezes superior: 410 Megawatts-hora (MWh) contra 39 MWh. As regiões de Barueri (SP) e Rio de Janeiro são outras que se sobressaem no setor, com a capacidade operacional da primeira situando-se em 221 MWh e a da segunda, em 76 MWh (Convergência Digital, 2024; Data Center Map, n.d.). Outra região que pode se tornar um polo brasileiro de data centers em breve é a de Fortaleza (CE). Isso caso se confirme o anúncio feito em maio de 2024 pela empresa Casa dos Ventos de eguer uma estrutura para data centers no Complexo Industrial e Portuário do Pecém a fim de atrair uma big tech para operar um centro de dados no local. De acordo com o comunicado oficial sobre o empreendimento, os investimentos poderiam chegar a R$55 bilhões (U$9 bilhões) (Vargas & Rodrigues, 2024). 

É todo esse cenário global de expansão massiva da infraestrutura de data centers, que vem abarcando diversas regiões do planeta, o que configura o nexo causal entre inteligência artificial e demanda energética. Isso porque os data centers voltados para a IA costumam rodar milhares de GPUs em suas instalações – os mesmos GPUs que, na medida que realizam um volume descomunal de cálculos, necessários, por exemplo, para treinar algoritmos de IA generativa, consomem um volume igualmente descomunal de energia. 

Segundo a Agência Internacional de Energia (AIE), em 2022, havia oito mil data centers no mundo, sendo 33% nos EUA, 16% na Europa e 10% na China. Todos eles teriam consumido um total de 460 Terawatts-hora (TWh) de energia, o que equivaleria a quase 2% de toda a demanda energética global. Para 2026, a agência projeta que esse mesmo consumo deva ser de 800 TWh, podendo chegar a 1050 TWh num cenário mais extremo e a 620 TWh num cenário mais otimista. Isso significaria um avanço entre 34,8% e 128,3% em quatro anos (IEA, 2024, p. 31). Tais números ganham relevância quando confrontados com um estudo que calcula que, entre 2010 e 2018, o crescimento do consumo energético por data centers tenha sido de apenas 6% [7] (de Vries, 2023; Patterson et al., 2022). 

Entre os países que mais têm se notabilizado por dedicarem parte expressiva de sua produção energética para data centers estão Singapura (7%) e principalmente Irlanda (17%). No caso deste último, a expectativa da AIE é que o número de data centers em território nacional, estipulados em 82 no início de 2024, cresça em até 65% nos próximos anos, o que poderia elevar a fatia da energia produzida no país dedicada a esses centros para notáveis 32% em 2026. Diante desse quadro, autoridades dos dois países têm estabelecido regras para mitigar os riscos às suas respectivas redes de energia. No caso irlandês, o governo passou a permitir novos data centers apenas se observados critérios referentes à 1) localização relativa a regiões de grande demanda energética; 2) possibilidade de geração própria de energia pelo empreendimento; e 3) capacidade de abdicar do consumo de energia se requisitado pelo operador do sistema elétrico (IEA, 2024; Pillai, 2024).

Nos Estados Unidos, país com o maior número de data centers do mundo, um terço da energia nuclear é destinada a alimentar esses equipamentos, cenário que também tem gerado preocupações em torno do provimento nacional de energia. Em razão disso, usinas elétricas baseadas na queima de combustíveis fósseis, e que estavam programadas para fechar ou reduzir suas operações por conta das políticas de emissão zero de carbono, estão agora sendo revigoradas (Olivo, 2024). Essa situação um tanto inesperada tem afetado inclusive as metas de emissão de carbono auto estipuladas pelas próprias Big Techs, como ilustra o caso da Microsoft, que chegou a anunciar, em 2020, a intenção de se tornar negativa em carbono até o final da década para, em maio deste ano, seu presidente precisar vir a públicodesfazer a promessa (Rathi & Bass, 2024). Outra “vítima” desse processo foi a Google, cujo consumo energético simplesmente dobrou entre 2019 e 2023. A empresa, que se dizia neutra em carbono desde 2007 mediante um procedimento sagaz de aquisição de “compensações de carbono”, acabou deixando de se proclamar desta forma desde julho de 2024 (Rathi & Bass, 2024; Google, 2024).

Para lidar com o dilema entre sustentar a imagem de empresa ecologicamente correta e a tentação de desenvolver algoritmos que, eventualmente, levem a uma Inteligência Artificial Geral antes que as concorrentes, com bem pondera um artigo no The Guardian [8], as Big Techs têm lançado mão de algumas iniciativas a fim de amenizar o uso de energia fóssil ou mesmo solucionar a questão de uma vez por todas. 

A Google, por exemplo, tem adotado a curiosa prática de “deslocamento de carga”, que consiste em alternar o uso de seus data centers espalhados pelo mundo segundo a origem da energia transmitida na rede elétrica na qual estão conectados. Em outras palavras, se um data center da empresa está conectado a uma rede pela qual, em certo momento, circula energia oriunda de fontes fósseis, as operações podem então ser direcionadas para um data center conectado a outra rede cuja energia advenha de fontes renováveis (Malik, 2024).

Já a Microsoft se envolveu em uma iniciativa igualmente curiosa, mas muito mais ambiciosa. Em maio, a empresa fundada por Bill Gates oficializou parceria com a Helion, uma startup que almeja desenvolver a tecnologia de energia a fusão nuclear – que ainda ninguém no mundo domina, frisa-se – com o intuito de gerar sua própria energia livre de carbono em um prazo de cerca de cinco anos (Gardner, 2023). Por seu turno, a Amazon comunicou em março de 2024 que compraria mais de um terço da energia produzida por uma das maiores usinas nucleares dos EUA com o intuito de alimentar seus centros de dados, enquanto, na China, a Tencent instalou placas em um de seus data centers para captar cerca de 10 MWh de energia solar (Halper & O’Donovan, 2024; Tencent, n.d.). 

Convém ainda apontar que essa combinação entre aumento por demanda energética e políticas de emissão zero de carbono pode alçar o Brasil ao posto de um ator-chave para a geopolítica da inteligência artificial. Dotado de um enorme potencial de energia hidrelétrica, solar e eólica, o país foi o que mais recebeu investimentos internacionais em energia renovável entre 2015 e 2022, tendo registrado valores da ordem de US$114,8 bilhões nessa rubrica (Poder360, 2023). Esse condição, portanto, o habilitaria a sediar data centers de gigantes digitais que ambicionam ostentar o título de neutras em carbono, o que também poderia colaborar para incrementar o parque tecnológico nacional. Ademais, a aprovação parcial, em julho de 2024, do marco legal do hidrogênio verde – uma energia a base de hidrogênio produzida com energia renovável e que pode ser estocada e exportada – também seria, segundo alguns especialistas, outra forma de aproveitar a vantagem competitiva da qual o Brasil dispõe (Gabriel, 2024; Nassif, 2024; Lemos, 2024).

Dito tudo isso, importa expor outra perspectiva sobre a relação crítica entre IA e demanda energética, que se distingue por fugir de um viés “alarmista”. Segundo essa visão, condensada em artigo publicado por Kyle Orland no sítio Ars Technica [9], seria equivocado apontar a IA generativa como a grande responsável pelo crescimento da energia consumida por data centers. Na verdade, tal tendência já estaria se expressando ao longo da década de 2010, bem antes da emergência do ChatGPT, e teria como principal motivo a crescente virtualização da vida social, traduzida, por exemplo, em mais tempo gasto em jogos online e videochamadas, e numa quantidade maior de arquivos armazenados na nuvem. Inclusive, essa tese estaria ratificada, segundo o articulista, por um gráfico produzido pela divisão de pesquisa em energia da Bloomberg [10] que ilustrou reportagem do veículo sobre os riscos da IA generativa para a demanda energética global [11].

Para Orland, mesmo as estimativas que constam em um influente artigo científico assinado pelo pesquisador Alex de Vries (2023) não indicariam um consumo energético exatamente irracional oriundo da IA. Tais estimativas apontam que, em 2027, o setor inteiro de IA poderia consumir algo entre 85 TWh e 134 TWh em todo o mundo – um número significativo, mas nada muito discrepante do obtido em estudo que buscou aferir o consumo energético de jogos de computadores durante o ano de 2012, que seria de 75 TWh (Mills & Mills, 2016). Além disso, Orland também busca relativizar o “alarmismo” energético em torno do desenvolvimento da IA ao contrastá-lo com a mineração de criptomoedas, uma vez que o primeiro, ao fim e ao cabo, que possui alguma utilidade para a sociedade, enquanto a segunda sabidamente consome grandes quantidades de energia para um uso social algo supérfluo.

Para completar o contraponto, cabe ainda mencionar a possibilidade de emprego da inteligência artificial para tornar a geração e distribuição da energia elétrica mais eficiente. Isso já vem ocorrendo por meio da manutenção preditiva, uma das aplicações mais comuns da IA na indústria. A prática consiste em prever com mais exatidão a necessidade de conserto de equipamentos a partir de alertas gerados por algoritmos. Estes, por sua vez, são treinados com base em dados oriundos de sensores instalados nos próprios equipamentos. Tanto a alemã E.ON quanto a italiana Enel, que adotam a prática, teriam reduzido o número de interrupções em suas cadeias de distribuição de energia em algo como 30% e 15%, respectivamente. Outros usos de IA para tornar os sistemas de energia mais eficientes [12] se dariam na gestão da distribuição e na previsão de preços (Miller, Oh & Rozite, 2023). A Google, que dispõe de projetos para a geração de energia renovável, tem feito apostas contundentes em cima desse último uso com vistas a reduzir as imperfeições desse mercado e, assim, maximizar seus retornos financeiros (Fadrhonc & Witherspoon, 2019).

Inexorável ou não, o fato é que o crescimento no número de data centers e no consumo de energia segue ocorrendo, e a curva ascendente do volume de investimentos em projetos relativos à IA se desenvolve pari passu. Ou seja, não parece razoável desvincular a inteligência artificial da questão energética. Tal cenário deve franquear aos Estados nacionais um papel ainda mais chave para o progresso dessa inovação tecnológica, bem em linha com o conceito de sistema nacional de inovação (Lundvall, 1992; Freeman, 1995; da Motta e Albuquerque, 1996), na medida em que requisita políticas coordenadas com o setor das utilidades públicas. Deve também conferir vantagens competitivas adicionais aos países com amplos recursos energéticos renováveis disponíveis, entre os quais, como já mencionado anteriormente, está o Brasil.

Notas 

[1]https://www.washingtonpost.com/business/2024/06/21/artificial-intelligence-nuclear-fusion-climate/

[2]  https://www.bloomberg.com/news/articles/2024-02-25/ai-increases-data-center-energy-use-google-pioneered-technique-could-help

[3] https://www.theguardian.com/business/article/2024/jul/04/can-the-climate-survive-the-insatiable-energy-demands-of-the-ai-arms-race

[4] https://www1.folha.uol.com.br/colunas/ricardo-mussa/2024/04/inteligencia-artificial-abre-oportunidade-para-energia-limpa-no-brasil.shtml

[5] https://oglobo.globo.com/economia/tecnologia/noticia/2024/06/16/inteligencia-artificial-exigira-energia-de-dois-brasis-ate-2026-veja-por-que-a-tecnologia-demanda-tanto.ghtml 

[6] Sobre o conceito de “revolução tecnológica”, ver Perez (2002).

[7] Esse cenário teria motivado Bill Gates a dizer que o consumo dos datacenters deveria ser concebido em megawatts e não mais em bits (Musa, 2024)

[8] https://www.theguardian.com/business/article/2024/jul/04/can-the-climate-survive-the-insatiable-energy-demands-of-the-ai-arms-race

[9] https://arstechnica.com/ai/2024/06/is-generative-ai-really-going-to-wreak-havoc-on-the-power-grid/

[10] https://cdn.arstechnica.net/wp-content/uploads/2024/06/bloombergenergyai-640x899.jpg 

[11] https://www.bloomberg.com/graphics/2024-ai-data-centers-power-grids/

[12] É preciso recordar que a eficiência de uma sistema de energia elétrica também é consideravelmente influenciada pelo modelo econômico que rege esse sistema, no qual influem fatores como o modelo de propriedade e a forma de alocação de recursos. Para mais, ver Kühnlenz et al. (2018) e Nardelli (2018).

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