A Schneider Electric alertou os legisladores para que orientem cuidadosamente o consumo de eletricidade dos centros de dados de IA e evitem que ele saia do controle.
Isso ocorre em um momento em que o consumo de energia dos data centers de IA continua aumentando devido à crescente demanda por serviços de IA, criando oportunidades para que as empresas de IA busquem fontes alternativas de energia.
Os centros de dados podem deixar todos os outros na mais completa escuridão
Em seu relatório, apresentou quatro cenários potenciais e sugeriu alguns princípios orientadores a serem seguidos para evitar que os centros de dados com IA "devorem" a rede elétrica e deixem o mundo no escuro.
O estudo surge na sequência da Conferência Global da AIE sobre Energia e IA, realizada no mês passado. Intitulado "Inteligência Artificial e Eletricidade: Uma Abordagem de Dinâmica de Sistemas", o estudo examina as novas correntes de pensamento relacionadas à IA e seu impacto no consumo de energia.
Embora muito já tenha sido divulgado sobre IA generativa e consumo de eletricidade, o relatório da Schneider Electric também concorda com estudos anteriores de que a infraestrutura de data centers existente precisa de uma quantidade significativa de eletricidade para funcionar, portanto, serão necessários mais recursos para suportar o aumento projetado na adoção de IA.
O aumento previsto na demanda por serviços de IA e a consequente elevação no consumo de energia também têm gerado preocupações quanto à possível sobrecarga que a tecnologia poderá impor às redes elétricas. Há ainda receios quanto ao possível impacto ambiental caso a demanda por energia continue a crescer nesse ritmo.
O diretor do Instituto de Pesquisa em Sustentabilidade da Schneider Electric, Rémi Paccou, afirmou que o estudo visa explorar futuros potenciais e preparar as partes interessadas para enfrentar os desafios e aproveitar as oportunidades que se apresentam.
“Em vez disso, esperamos que sirva como ponto de partida para discussões e tomadas de decisão bem fundamentadas.”
Paccou.
“Apresentamos nossas descobertas cientes de que a IA é uma área em rápida evolução e que nosso conhecimento está em constante crescimento”, acrescentou.
A Schneider Electric, portanto, elaborou quatro cenários diferentes: IA Sustentável, Limites ao Crescimento, Abundância Sem Fronteiras e Crise Energética.
A Schneider Electric prevê um aumento na demanda por eletricidade de agora até 2030
De acordo com o estudo, todos os quatro cenários elaborados pela Schneider Electric apontam para um aumento no consumo de energia durante o período de 2025 a 2030, à medida que a demanda continua a crescer. No entanto, eles divergem consideravelmente com base em algumas premissas que fundamentam cada cenário.
Com o conceito de IA Sustentável, o estudo da Schneider analisa os resultados potenciais da priorização da eficiência em um cenário de aumento do consumo, enquanto o estudo "Limites do Crescimento" examina uma trajetória restrita onde o desenvolvimento da IA atinge limites relacionados à capacidade humana. A IA Sustentável oferece uma abordagem mais promissora que, segundo seu modelo, prevê um aumento no consumo de eletricidade de 100 terawatts-hora (TWh) em 2025 para 785 TWh em 2035.
Nesse cenário, a inferência generativa por IA será o principal fator de consumo de eletricidade no setor de IA entre 2027 e 2028. Também haverá uma tendência para modelos mais eficientes e menos intensivos em energia.
Segundo o relatório, ela é “caracterizada por uma relação simbiótica entre a infraestrutura de IA e a demanda, onde a eficiência e a conservação de recursos se reforçam mutuamente”
Outros cenários, como "Abundância Sem Fronteiras", analisam os riscos potenciais do crescimento descontrolado, enquanto "Crise Energética" examina como a demanda e a geração desiguais de energia podem levar a uma escassez generalizada.
De acordo com o relatório, o consumo total de energia para IA aumentará dos 100 TWh deste ano para 510 TWh em 2030, mas desafios como paralisações na fabricação de chips especializados e escassez de dados para LLMs (Modelos de Aprendizagem Baseados em Lógica) estão impactando esse crescimento.
O relatório afirma ainda que o cenário de Abundância Sem Fronteiras reflete o fato de que o rápido desenvolvimento contínuo da IA criará desafios, à medida que as empresas de IA se mobilizam para infraestruturas maiores e mais avançadas, ultrapassando a capacidade de utilização sustentável dos recursos.
O cenário de Crise Energética prevê um rápido crescimento da IA, resultando em conflitos entre as necessidades energéticas dessa inteligência e as de outros setores críticos da economia, o que acarretará desafios operacionais para as indústriasdent de IA.
Nesse cenário, prevê-se que o consumo de energia atinja seu pico em 2029, chegando a cerca de 670 TWh, antes de cair para 380 TWh em 2032 e sofrer outra queda em 2025, para 190 TWh.
Schneider oferece algumas sugestões para a potencial crise energética
Segundo o relatório, uma governança descoordenada resulta em políticas fragmentadas, que por sua vez podem levar a defienergéticos globais ou localizados.
No entanto, o relatório Schneider oferece algumas recomendações para uma IA sustentável, que abordam três áreas: infraestrutura de IA, desenvolvimento de IA, governança, padrões e educação.
A infraestrutura de IA exige que os data centers de próxima geração sejam otimizados com as mais recentes tecnologias de resfriamento, computação de alta densidade e hardware moderno e eficiente em termos de energia, como GPUs e TPUs.
Isso também ocorre após relatos de que os centros de dados de IA estão consumindo grandes volumes de água para resfriar os servidores de IA, com empresas de tecnologia como Google, Microsoft e OpenAI relatando um aumento no consumo de energia em seus centros de dados.
A recomendação no âmbito do desenvolvimento de IA sugere tornar os modelos mais eficientes através de técnicas como poda de modelos, quantização e arquitetura leve.
No âmbito da governança, normas e educação, o relatório recomenda que os legisladores desenvolvam e implementem sistemas de certificação para práticas de IA sustentáveis, como eficiência energética e impacto ambiental. Uma estrutura robusta também orientará o desenvolvimento responsável da IA e abordará o consumo de energia, a privacidade dos dados e as considerações éticas.
