Impacto Climático da IA é Menor do que se Esperava, Revela Nova Pesquisa

A febre da inteligência artificial (IA) levou o mercado a novos patamares. 

Bilhões de dólares continuam a fluir para fabricantes de chips e data centers, enquanto a mania contínua de IA mantém o mercado turboalimentado em funcionamento por mais de dois anos sem sinais de desaceleração. No entanto, muitos começaram a questionar se estamos em uma bolha de IA.

Analistas como os da JPMorgan (JPM ) estão realmente pedindo que os investidores se preparem para turbulências à frente. Mas enquanto a espuma se forma tanto nos mercados privados quanto públicos, a mania em torno da IA não está isenta de seu mérito, já que a tecnologia tem muito valor econômico em termos de criar inteligência acessível e poderosa, que se acredita assemelhar à criação da internet. 

Em sua perspectiva de 2026, o JPMorgan descreveu a IA como “a tecnologia mais transformadora desde a computação” e “impulsionando mais crescimento do PIB do que o consumo das famílias”.

Ao mesmo tempo, o banco alertou sobre escassez de energia, restrições de água e escrutínio regulatório.

De forma mais ampla, a rápida expansão da IA traz pressões ambientais significativas que se mostraram menores do que o esperado. Isso porque a intensidade energética e as emissões de uma consulta dependem de fatores como o tipo e tamanho do modelo, o resultado gerado, a rede elétrica que alimenta o data center que processa a solicitação, a hora do dia em que é processada e outras variáveis.

O JPMorgan também estima que 60% dos empregos no mundo desenvolvido enfrentam algum nível de risco de automação por IA, mas à medida que funções antigas desaparecem, novas funções devem surgir.

No geral, o maior risco, segundo o banco, “é não ter exposição a tecnologias transformadoras”.

Adopção de IA, Uso de Energia e Carga Climática

A capacidade da IA de automatizar tarefas repetitivas, melhorar a tomada de decisões e aumentar a eficiência e produtividade em diversos domínios levou à sua adoção generalizada.

De acordo com uma pesquisa da McKinsey, 88% dos entrevistados relataram uso regular de IA em pelo menos uma função empresarial, um salto de 10% em relação ao ano passado. No entanto, observou-se que, ao nível empresarial, a maioria ainda está na fase de experimentação, com cerca de um terço dizendo que suas empresas começaram a escalar seus programas de IA.

Atualmente avaliado em cerca de $400 bilhões, o mercado de IA está projetado para alcançar $1.8 trilhão até o final desta década.

Quando se trata de investimento, o financiamento privado de IA nos EUA ultrapassou $109 bilhões em 2024, o que equivale a cerca de 24 vezes o do Reino Unido, que tem $4.5 bilhões, e 12 vezes o da China, que tem $9.3 bilhões. Olhando adiante, impressionantes 92% das empresas planejam investir em IA generativa nos próximos três anos.

Embora a adoção de IA esteja crescendo graças às suas promessas de produtividade sem precedentes, ela traz sérios desafios energéticos e ambientais. O fato é que a IA consome muita energia. 

Treinar modelos de IA requer toneladas de energia, suficiente para alimentar várias centenas de residências anualmente, e pode ser ainda maior na inferência. Estima‑se que 80% a 90% da potência computacional para IA seja usada para inferência.

Portanto, o consumo de energia da IA está principalmente associado ao poder computacional necessário para treinar e executar esses modelos em data centers, onde os modelos de IA são carregados em grupos de servidores equipados com GPUs como as Blackwell da Nvidia (NVDA ).

Data centers são instalações que abrigam servidores de computador, sistemas de armazenamento de dados, fontes de energia, sistemas de refrigeração, e equipamentos de rede. Toda essa infraestrutura é fundamental para não apenas fornecer os serviços digitais mais recentes, como fazer uma pergunta ao ChatGPT, mas também enviar um e‑mail ou transmitir um vídeo.

Portanto, data centers existem há muito tempo, mas foi nos últimos anos que eles se expandiram substancialmente. 

Hoje, há mais de 100.000 data centers espalhados pelo mundo, com os EUA hospedando o maior número, mais de 4.200, seguidos pelo Reino Unido e Alemanha, ambos com cerca de 500 cada. Nos EUA, um terço dos data centers está concentrado em apenas três estados: Califórnia, Texas e Virgínia, sendo que os dois últimos dependem fortemente de combustíveis fósseis para suas necessidades energéticas.

Broadly, data centres fall into three buckets. Traditional enterprise facilities are run in-house by companies for their own workloads: colocation providers lease rack space and power to many different customers in shared buildings. At the high end are “hyperscale” campuses—vast, warehouse-like sites packed with tens of thousands of servers that handle the heaviest AI and cloud computing jobs.

De acordo com o JPMorgan, os gastos de capital dos hyperscalers estão projetados para ultrapassar $500 bilhões no próximo ano, à medida que as empresas correm para construir data centers e garantir energia escassa.

Então, quanta energia esses data centers consomem? Muito. Data centers nos EUA consumiram 183 TWh de eletricidade no ano passado, quando o consumo anual total de eletricidade do país atingiu um recorde.

O consumo de energia desses data centers está estimado para crescer 133% até 2030, atingindo 426 TWh. Globalmente, a IEA espera que a geração de eletricidade dedicada a data centers mais que dobre em seu cenário base, passando de cerca de 460 TWh em 2024 para pouco mais de 1.000 TWh em 2030.

Nos EUA, os data centers representaram 4% do consumo total de eletricidade, equivalente à demanda anual de eletricidade do Paquistão. Após permanecer estagnada por mais de uma década, a adoção de IA está projetada para aumentar essa participação para 12% até 2028.
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Quanto ao quanto desse consumo de energia dos data centers é de responsabilidade da IA, isso é difícil de determinar, pois os data centers lidam com diferentes tipos de cargas de trabalho. Um hyperscaler típico otimizado para IA, porém, consome anualmente tanta eletricidade quanto 100.000 residências.

De acordo com as projeções recentes do Lawrence Berkeley National Laboratory, nos próximos três anos, mais da metade da eletricidade consumida pelos data centers será usada para IA, o que será equivalente ao consumo anual de eletricidade de 22% de todas as residências dos EUA.

A Mistura Energética que Alimenta o Núcleo da IA 

Com a rápida ascensão da IA, os data centers agora enfrentam tensão, sentindo pressão crescente à medida que a demanda por eletricidade dispara.

A maior parte da eletricidade, em média 60%, usada pelos data centers realmente alimenta os servidores que processam e armazenam informações digitais. Em seguida, os sistemas de refrigeração são responsáveis pelo segundo maior consumo de energia, variando de 7% a 30%, dependendo da eficiência da instalação.

Esses sistemas de refrigeração evitam que os servidores superaqueçam, o que requer grande quantidade de água. Em 2023, os data centers dos EUA consumiram diretamente cerca de 17 bilhões de galões de água, com 84% desse consumo proveniente de instalações de colocation e hyperscale, que sozinhas devem consumir cerca de 16‑33 bilhões de galões de água anualmente até 2028.

Quanto às fontes de energia usadas pelos data centers, o gás natural forneceu a maior parte (mais de 40%) da eletricidade dos data centers nos EUA, seguido por renováveis como solar e eólica (24%), energia nuclear (20%) e carvão (15%).

Gigantes de tecnologia como Google (GOOG ), Amazon (AMZN ), e Meta (META ) realmente se comprometeram a usar mais energia nuclear, que atualmente representa apenas 20% do suprimento elétrico nos EUA, para reduzir as emissões de carbono dos data centers.

É por isso que a IEA projeta que as emissões de CO₂ da geração elétrica para data centers atinjam pico em torno de 320 Mt CO₂ até 2030, antes de cair para cerca de 300 Mt CO₂ até 2035.

De acordo com a IEA:

“Apesar do rápido crescimento, os data centers continuam sendo uma parte relativamente pequena do sistema elétrico geral, passando de cerca de 1% da geração global de eletricidade hoje para 3% em 2030, representando menos de 1% das emissões globais de CO2.”

Mas o público não pensa assim. Conforme uma pesquisa de 2024 do Pew Research Center sobre o impacto ambiental mais amplo da IA nas próximas duas décadas, um quarto dos adultos nos EUA acredita que o impacto será negativo, e a mesma proporção diz que o impacto será igualmente positivo e negativo.

Tanto empresas quanto pesquisadores continuam buscando maneiras de reduzir o uso de energia tanto da computação quanto dos data centers.

De fato, ganhos consideráveis de eficiência energética foram alcançados no hardware usado para computação. No entanto, a taxa de vantagens de eficiência tem desacelerado enquanto as demandas computacionais da IA têm acelerado.

O fato é que os efeitos da IA no uso de energia vão além do consumo direto de eletricidade para computação. A energia, afinal, é um insumo crítico em quase todas as atividades econômicas, alimentando indústrias e sustentando a infraestrutura da vida moderna.

E estudos mostram forte correlação entre consumo de energia e produção econômica, indicando que o uso de energia está intimamente ligado ao crescimento do PIB. Portanto, se a IA aumenta a produtividade econômica, pode também levar a um aumento no consumo agregado de energia. Sem mencionar que o uso contínuo de combustíveis fósseis para alimentar a economia amplificará os efeitos ambientais da produção de eletricidade, contribuindo para as mudanças climáticas.

Mas quando se trata de IA, ela pode realmente reduzir o uso de energia. Isso pode ser alcançado por meio da gestão da demanda ou melhorando a resiliência da infraestrutura energética.

No curto prazo, porém, a dependência de combustíveis fósseis para geração de energia resulta em maior poluição do ar, degradação da qualidade da água e agravamento das mudanças climáticas.

Embora o gás natural deva permanecer a principal fonte de energia para data centers no curto prazo, a firma global de pesquisa e consultoria Gartner prevê “crescimento rápido em sistemas de armazenamento de energia em bateria para equilibrar as flutuações da energia solar e eólica” nos próximos três a cinco anos. A empresa disse o seguinte em uma nota de pesquisa:

“Novas alternativas de energia limpa no local — como hidrogênio verde, geotérmico e pequenos reatores modulares — estão começando a surgir e se tornarão alternativas viáveis de combustível para microgrids de data centers até o final da década.”

Potencial Verde da IA e Compensações de Emissões Climáticas

Embora a IA tenha consequências ambientais claras e massivas, novas pesquisas descobriram que os riscos ambientais dos níveis atuais de uso da IA são menores do que pensamos. Além disso, ela pode realmente apoiar o progresso ambiental e o crescimento econômico.

Para projetar os possíveis resultados ambientais da IA se ela continuar a se expandir no ritmo atual, no estudo intitulado “Watts and bots: the energy implications of AI adoption¹” publicado na Environmental Research, cientistas da Universidade de Waterloo e do Georgia Institute of Technology combinaram dados sobre a atividade econômica dos EUA com estimativas de quão amplamente a tecnologia está sendo adotada em diferentes ocupações e indústrias.

No nível setorial, os cientistas estimam aumentos anuais no uso de energia entre 0 e 12 petajoules (PJ), enquanto as emissões de carbono poderiam variar de 0 toneladas a 272 kt (ktCO2).

Quanto de Energia e CO₂ a IA Poderia Acrescentar ao Nível Nacional?

Mais 28 PJ de uso de energia, o que corresponde a cerca de 0,03% do consumo nacional anual de energia, poderia resultar da adoção da IA quando agregada em toda a economia. Também acrescentaria 896 ktCO₂ em emissões anuais, equivalente a cerca de 0,02% da produção anual de CO₂ do país.

Isso ocorre porque, segundo dados da Administração de Informação de Energia dos EUA, 83% da nação ainda depende de combustíveis fósseis, ou seja, carvão, petróleo e gás natural.

Formados a partir dos restos fossilizados de organismos, eles levam milhões de anos para se formar e são considerados recursos não renováveis. Embora finitos, os combustíveis fósseis são fontes de energia cruciais para geração de eletricidade, transporte e processos industriais. Notavelmente, o uso desses combustíveis libera gases de efeito estufa (GEE) e contribui para as mudanças climáticas.

Pesquisadores descobriram que, embora o consumo de eletricidade relacionado à IA nos EUA seja comparável ao consumo total de energia da Islândia, essa quantidade permanece pequena demais para registrar um impacto significativo a nível nacional ou global.

“É importante notar que o aumento no uso de energia não será uniforme. Será sentido mais nos locais onde a eletricidade é produzida para alimentar os data centers,” disse o economista ambiental Dr. Juan Moreno-Cruz, professor da Faculdade de Meio Ambiente da Waterloo e Chair de Pesquisa do Canadá em Transições Energéticas. De uma perspectiva local, ele observou que pode ser um “grande negócio”, com alguns locais vendo o dobro da produção de eletricidade e emissões.

Em escala maior, porém, “o uso de energia da IA não será perceptível,” acrescentou Moreno-Cruz.

Embora os pesquisadores não tenham analisado os efeitos nas economias locais onde os data centers estão localizados, encontraram alguns resultados encorajadores.

“Para as pessoas que acreditam que o uso da IA será um grande problema para o clima e que devemos evitá‑la, oferecemos uma perspectiva diferente,” disse ele. “Os efeitos no clima não são tão significativos, e podemos usar a IA para desenvolver tecnologias verdes ou melhorar as existentes.”

Ela pode contribuir para soluções de eficiência energética e redução de emissões ao otimizar fontes de energia renovável e processos industriais, apontou o estudo.

Para chegar às conclusões, os pesquisadores analisaram diferentes setores de uma economia, os empregos nesses setores e que parte deles poderia ser realizada por IA. Eles planejam repetir o estudo além dos EUA, em outros países, para medir os impactos da adoção de IA globalmente e obter uma visão mais abrangente do impacto da tecnologia no uso de energia e nas emissões.

Apontando as limitações do estudo, os pesquisadores destacaram a disponibilidade limitada de dados e a granularidade variável que afetam a análise, a falta de informações sobre a distribuição espacial do uso de energia, e a suposição de que os impactos da IA na produtividade ocorrem apenas por meio de tarefas que antes eram realizadas a um custo menor, sem considerar que a tecnologia pode introduzir novas tarefas ou afetar outras formas de produção como o capital.

Com seu estudo, os pesquisadores buscam fornecer uma base útil para entender as implicações mais amplas do uso mais amplo da IA na economia.

E suas descobertas indicam que a magnitude do aumento no uso de energia e nas emissões decorrentes da adoção da IA é “relativamente modesta comparada à atividade econômica geral”.

Portanto, à medida que a IA revoluciona diferentes setores e remodela vários aspectos da nossa sociedade, o estudo aponta a necessidade de equilibrar os benefícios econômicos e ganhos de produtividade com possíveis aumentos na demanda por energia e nas emissões de carbono associadas.

Para alcançar esse equilíbrio, o estudo menciona investir em fontes de energia renovável, enfatizar tecnologias de IA energeticamente eficientes, desenvolver estratégias para compensar o aumento das emissões em indústrias intensivas em IA e usar a IA para mitigar vulnerabilidades às mudanças climáticas.

Através de análise e monitoramento constantes dos impactos energéticos e ambientais da IA, podemos alcançar o desenvolvimento sustentável de tecnologias transformadoras, disse o estudo.

Investindo em IA: Data Centers, Chips e Risco Climático

O maior vencedor da mania contínua de IA é Nvidia (NVDA ), uma empresa de infraestrutura de computação full‑stack que oferece soluções e softwares de IA além de possuir um segmento de jogos, visualização profissional e robótica.

A Nvidia é a empresa mais valiosa do mundo com capitalização de mercado de $4.3 trilhões, que ultrapassou $5 trilhões no mês passado quando suas ações atingiram alta de 52 semanas de $212. No momento da escrita, as ações da NVDA estão sendo negociadas a $179.5, alta de 33.2% no ano e mais de 1,450% nos últimos cinco anos.

Como resultado dos gastos massivos das empresas de IA em infraestrutura, o negócio de data center da fabricante de chips Nvidia registrou receita recorde de $51.2 bilhões, um aumento de 25% em relação ao trimestre anterior e 66% em relação ao ano passado. Sua clientela inclui Google, Amazon, Meta, Microsoft (MSFT ) e Oracle.

De acordo com a empresa, esse negócio tem sido impulsionado pela aceleração de modelos de IA poderosos, aplicações agentes e computação. As vendas dos chips GPU Blackwell da Nvidia também têm sido “fora de série”, e as GPUs em nuvem se esgotaram.

Como resultado, a empresa anunciou a fábrica de IA, infraestrutura de computação especializada e outros projetos de infraestrutura totalizando 5 milhões de GPUs, abrangendo “todos os mercados, CSPs, soberanos, construtores modernos, empresas e centros de supercomputação”.

“A demanda por computação continua acelerando e se multiplicando em treinamento e inferência — cada uma crescendo exponencialmente. Entramos no ciclo virtuoso da IA. O ecossistema de IA está escalando rapidamente — com mais novos criadores de modelos fundacionais, mais startups de IA, em mais indústrias e em mais países. A IA está em todo lugar, fazendo tudo, ao mesmo tempo,” disse o CEO Jensen Huang na recente declaração de resultados do terceiro trimestre da Nvidia.

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Conclusão: Impacto Climático da IA e Lições de Investimento

Com a IA se tornando mais personalizada e capaz, ganhando a habilidade de raciocinar e resolver problemas complexos, sua adoção e consumo de energia ainda estão em estágios iniciais. A expansão dessa tecnologia está impulsionando a construção maciça de data centers, pressionando os sistemas de energia existentes e levantando preocupações sobre demanda elétrica e emissões de carbono.

No entanto, como sugerem as pesquisas mais recentes, o impacto energético da IA em nível nacional permanece modesto, embora sua pegada local possa ser significativa. Tudo se resume à mudança da matriz energética subjacente em direção a fontes de baixo carbono. Portanto, a IA não é apenas um motor de consumo de energia, mas também uma ferramenta para otimização energética, ajudando a modernizar redes, melhorar a eficiência e acelerar a inovação focada no clima, ao mesmo tempo que desbloqueia o valor econômico que promete.

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Referências

1. Harding, A. R. & Moreno-Cruz, J. “Watts e bots: as implicações energéticas da adoção de IA.” Environmental Research Letters 20 (11), Artigo 114084 (2025). https://doi.org/10.1088/1748-9326/ae0e3b