A expansão da infraestrutura necessária para sustentar a inteligência artificial está acelerando o consumo de eletricidade, água e território em escala industrial, segundo relatório divulgado em 3 de junho pela Universidade das Nações Unidas. O estudo estima que os centros de dados dedicados à tecnologia poderão consumir até 9,3 trilhões de litros de água por ano até 2030, além de quase dobrar sua demanda elétrica no mesmo período. A pesquisa também aponta concentração geográfica da infraestrutura de IA nos Estados Unidos e na China, enquanto mais de 150 países permanecem sem capacidade soberana de computação para desenvolver seus próprios sistemas.

Publicado pelo Instituto de Água, Meio Ambiente e Saúde da Universidade das Nações Unidas, o relatório apresenta uma avaliação dos impactos ambientais associados à cadeia física que sustenta a inteligência artificial, incluindo centros de dados, semicondutores, geração de energia, sistemas de refrigeração, captação de água, uso do solo, extração mineral e descarte de equipamentos eletrônicos.

De acordo com o documento, os centros de dados consumiram aproximadamente 448 terawatts-hora (TWh) de eletricidade em 2025. Caso fossem considerados um país, seu consumo energético os colocaria na 11ª posição mundial. Mantidas as tendências atuais, essa demanda poderá atingir 945 TWh até 2030.

O volume projetado corresponde a quase três vezes o consumo anual combinado de eletricidade de Paquistão, Bangladesh e Nigéria, países que somam mais de 650 milhões de habitantes. O relatório associa esse crescimento à expansão acelerada dos sistemas de inteligência artificial e ao aumento da capacidade computacional exigida para treinamento e operação de modelos cada vez maiores.

No caso da água, os pesquisadores estimam que o funcionamento dos centros de dados poderá exigir 9,3 trilhões de litros anuais até o fim da década. Segundo os cálculos apresentados, essa quantidade seria suficiente para atender durante um ano todas as necessidades domésticas básicas de água de 1,3 bilhão de pessoas na África Subsaariana.

O estudo adverte que o retorno parcial da água aos sistemas naturais não elimina os impactos provocados pela extração. Os autores registram que “captações em larga escala podem sobrecarregar aquíferos e sistemas fluviais, particularmente em regiões áridas ou com esgotamento de águas subterrâneas”.

As emissões associadas ao consumo elétrico dessa infraestrutura são estimadas em 399 milhões de toneladas de dióxido de carbono. Segundo o relatório, seriam necessárias aproximadamente 6,7 bilhões de árvores para compensar esse volume de emissões.

O uso territorial vinculado à expansão da inteligência artificial também aparece entre os indicadores analisados. O documento calcula uma ocupação de cerca de 14.500 quilômetros quadrados, área equivalente a 18 vezes a superfície da cidade de Nova Iorque.

Segundo os autores, regiões que já enfrentam escassez hídrica ou disputas pelo uso da terra podem registrar aumento das pressões ambientais decorrentes da instalação e operação de infraestrutura destinada à inteligência artificial.

O documento dedica atenção ao treinamento dos grandes modelos de linguagem. De acordo com as estimativas apresentadas, o treinamento do ChatGPT-5 exigiu aproximadamente 100 gigawatts-hora (GWh) de eletricidade. Esse volume equivale ao consumo residencial anual de cerca de 770 mil pessoas na África Subsaariana.

A pegada hídrica associada ao treinamento do modelo é estimada em 1 bilhão de litros de água. Já a área ocupada diretamente por essa operação alcança aproximadamente 1,5 quilômetro quadrado, equivalente a cerca de 215 campos de futebol.

O relatório também analisa o impacto do uso cotidiano da inteligência artificial. Os autores estimam que o ChatGPT processe aproximadamente 2,5 bilhões de comandos de usuários por dia. Considerando um consumo médio de 0,42 watt-hora por solicitação de texto, a demanda anual de energia alcançaria 383 GWh.

A produção de vídeos por inteligência artificial apresenta exigências ainda maiores. Segundo os pesquisadores, um único vídeo em alta resolução pode consumir mais de 415 watt-hora, superando o gasto energético necessário para gerar centenas de imagens.

Outra dimensão abordada pelo estudo é a crescente produção de resíduos eletrônicos. A substituição acelerada de equipamentos destinados ao processamento de IA poderá gerar até 2,5 milhões de toneladas métricas de lixo eletrônico por ano até 2030.

Os autores alertam que o descarte inadequado desses materiais expõe comunidades a substâncias químicas presentes em componentes eletrônicos. O volume projetado de resíduos equivale, segundo o relatório, ao peso aproximado de 250 Torres Eiffel.

Além dos impactos ambientais, o documento aponta uma concentração da infraestrutura mundial de inteligência artificial. Apenas 32 países hospedam sistemas especializados de computação em nuvem voltados para IA, enquanto 90% dessa capacidade está localizada nos Estados Unidos e na China.

Essa distribuição faz com que países sem capacidade computacional própria dependam de provedores estrangeiros para acessar tecnologias de inteligência artificial, reduzindo seu controle sobre preços, acesso a serviços e governança de dados.

Os autores argumentam que a questão não se limita à esfera econômica. O relatório caracteriza esse cenário como um problema de justiça ambiental, observando que muitos países excluídos da infraestrutura global de IA permanecem vinculados à extração de minerais estratégicos e ao recebimento de resíduos eletrônicos, enquanto os benefícios tecnológicos, econômicos e geopolíticos da inteligência artificial permanecem concentrados nos principais centros de poder que controlam a computação avançada. Fonte: ONU News.