A inteligência artificial tem um apetite energético maior, e isso exige novas soluções de sustentabilidade

O consumo energético da tecnologia de inteligência artificial é um dos temas mais debatidos nos círculos tecnológicos. Embora consuma energia em uma escala equivalente às necessidades de um país inteiro, também possui uma grande pegada de carbono.

O ChatGPT da OpenAI, o produto de IA mais famoso do momento, consome energia elétrica suficiente para abastecer 23.000 residências americanas de médio porte diariamente, para responder a 195 milhões de perguntas de usuários. É como abastecer uma pequena cidade.

Geralmente são nossos pequenos hábitos que aceleram o consumo de energia da IA, juntamente com o desenvolvimento que ocorre em gigantes da tecnologia e startups. Vamos dar uma olhada.

Frequentemente não percebemos o consumo de energia da IA.

Nesta era digital, quase todas as nossas tarefas estão de alguma forma ligadas ao poder computacional. A maioria das coisas que acontecem à vista de todos está conectada a um computador embutido em algum lugar. 

Por exemplo, quando pagamos em um caixa de loja e passamos nosso cartão, ocorre uma longa cadeia de transações em uma grande rede que não vemos.

Quando passamos por um pedágio, o sistema nos cobra, mas não vemos a cobrança. O mesmo acontece quando usamos mapas para navegar; embora vejamos apenas a tela do nosso celular, existe um centro de dados em algum lugar que armazena e processa as informações para nos guiar no aparelho.

Leia também: Japão estima aumento acentuado nas necessidades energéticas devido à IA e aos centros de dados.

Todas essas transações computacionais que ocorrem quando fazemos qualquer coisa online ou em um dispositivo são realizadas por meio de um processo chamado inferência, que consome muita energia. Embora empresas como OpenAI, Meta ou Alphabet não divulguem seus números reais de consumo de energia, a Dra. Sasha Luccioni, da Hugging Face, insinuou os custos mais elevados associados ao treinamento e à inferência de IA. Ela escreveu em um tweet, mencionando o treinamento de IA, que:

"Gastamos 100 milhões de dólares em poder computacional só para dar uma voz sexy ao seu chatbot!" 

Ao mencionar a inferência, ela observou:

“Cada vez que você pesquisa algo em suas fotos, você gasta tanta energia quanto um quarteirão inteiro!” Sasha Luccioni.

Só para você ter uma ideia do quanto esses sistemas de IA que consomem muita energia estão extraindo da rede elétrica, Lucioni pesquisa IA há muito tempo e afirma que a mudança de uma abordagem de IA não generativa para uma IA generativa pode representar uma economia de até 40 vezes no consumo de energia para a mesma tarefa.

Que valores energéticos estamos analisando?

Com o aumento da adoção da IA, estima-se que o consumo de energia dos centros de dados quase dobrará até 2026 em todo o mundo, exigindo mais de 1000 terawatts. 

Em janeiro, a Agência Internacional de Energia (IEA) divulgou sua previsão para o consumo mundial de energia nos próximos dois anos. A novidade foi a inclusão, pela primeira vez, de projeções sobre a quantidade de eletricidade utilizada por data centers, criptomoedas e inteligência artificial.

“O consumo total de eletricidade dos centros de dados poderá ultrapassar os 1000 TWh em 2026. Esta procura é aproximadamente equivalente ao consumo de eletricidade do Japão.” Fonte: IEA.

Analisando os números, é incerto como alcançaremos um futuro energético sustentável com a crescente adoção de tecnologia em todos os setores. Atualmente, o consumo de IA representa uma grande porcentagem das cargas de trabalho em data centers, desde pequenos servidores de inferência na borda até grandes clusters de treinamento de IA.

As emissões de carbono estão aumentando.

Simplificando os dados mencionados acima, o consumo de energia terá uma pegada de carbono equivalente a 80 milhões de veículos a gasolina. Muitos outros fatores também contribuem rapidamente para esse resultado.

Tomemos como exemplo uma GPU (Unidade de Processamento Gráfico). Ela aquecerá mais se usada intensamente e emitirá mais calor. Imagine um centro de dados com milhares delas funcionando em pilhas e a quantidade de calor que gerariam. Diferentes abordagens foram adotadas para resfriá-las. Na maioria das vezes, o resfriamento a água é a opção escolhida, o que defiaumenta o consumo de água e o consumo de energia para circular essa água.

“O treinamento e a carga de trabalho extremamente densa precisam ser realizados em um ambiente mais eficiente. Caso contrário, vamos sobrecarregar as redes elétricas não só na Europa, mas em todo o planeta, o que acarretará problemas sérios nos próximos cinco a dez anos.” Dominic Ward, CEO da Verne Global.

Com o aumento do número de data centers e a expansão e adaptação dos atuais às capacidades de IA, haverá uma maior produção de calor, afetando o ecossistema do nosso planeta. Outra preocupação é que os data centers estejam expandindo suas operações globalmente para locais onde o carvão e o gás natural são os principais combustíveis para a geração de energia.

Leia também: Wall Street está de olho em empresas de IA além da Nvidia e dos semicondutores.

Devido a certas limitações da energia solar e eólica, é muito mais fácil aproveitar essas fontes tradicionais, e as empresas estão migrando em massa para elas na corrida pelo ouro da IA. Especialistas estimam que os bilhões de dispositivos conectados à internet produzirão 3,5% do total de dióxido de carbono até o próximo ano. Portanto, nós, os usuários, também precisamos pensar: precisamos conversar com nossas máquinas de lavar e receber respostas geradas por IA?

As gigantes da tecnologia têm muito mais responsabilidades, mas todos precisam desempenhar seu papel.

Reportagem Cryptopolitan por Aamir Sheikh