Uma das promessas mais otimistas feitas sobre a inteligência artificial é que ela nos permitirá enfrentar os maiores desafios do mundo, como as mudanças climáticas. A IA pode ajudar a operar redes elétricas mais inteligentes, projetar veículos elétricos mais eficientes e rastrear a poluição por plástico em nossos oceanos.
Mas os centros de dados que hospedam os modelos de IA mais recentes consomem quantidades chocantes de energia e água. Nesse contexto, a IA é mais um problema do que uma solução quando se trata da emergência climática?
As maneiras pelas quais a tecnologia está se estirando em direções opostas são destacadas pela experiência da Microsoft, que em 2020 fez um dos compromissos ambientais mais ousados da história corporativa. A empresa de tecnologia prometeu ser carbono negativo até 2030, e compensar até 2050 todas as emissões que gerou desde sua fundação em 1975.
Mas a Microsoft ainda tem um longo caminho a percorrer. No mês passado, ela relatou que suas emissões aumentaram 29% desde 2020, à medida que continuava a investir maciçamente em infraestrutura de dados.
Esta semana, a empresa anunciou que investirá US$ 3,2 bilhões (R$ 16,81 bilhões) nos próximos dois anos para expandir sua infraestrutura de computação em nuvem na Suécia. No total, a Microsoft pretende gastar mais de US$ 50 bilhões (R$ 262 bilhões) este ano em centros de dados, em um processo que um analista chamou de "a maior expansão de infraestrutura que a humanidade já viu". A consultoria de dados Gartner prevê que os gastos mundiais com centros de dados aumentarão 10% este ano, para US$ 260 bilhões (R$ 1,36 trilhão).
No futuro, a Microsoft e a OpenAI, startup de IA apoiada fortemente pela gigante da tecnologia, também planejam investir até US$ 100 bilhões (R$ 525 bilhões) na construção de um supercomputador e centro de dados nos EUA, de acordo com a agência de notícia The Information.
A infraestrutura de dados superdimensionada, necessária para executar modelos de IA generativos que consomem muita energia, já está causando danos ambientais. Como observou a Microsoft em seu último relatório de sustentabilidade, a infraestrutura e eletricidade necessárias para alimentar as últimas tecnologias criam "novos desafios para cumprir compromissos de sustentabilidade em todo o setor de tecnologia".
Embora a empresa permanecesse otimista de que atingiria seus objetivos de longo prazo de se tornar carbono negativo, positivo em água e zero resíduos, ela reconheceu que ainda não estava no caminho certo para reduzir as emissões indiretas e repor mais água do que é usada em seus centros de dados.
Os pesquisadores estão trabalhando duro para fazer com que os modelos de IA façam mais com menos energia, o que claramente tem um grande apelo financeiro e ambiental. Como parte de seu compromisso ambiental, a Microsoft também está investindo pesadamente em energia renovável.
No mês passado, o gigante corporativo se comprometeu a disponibilizar 10,5 GW de energia renovável nos EUA e na Europa em parceria com a Brookfield Asset Management. A capacidade adicional, equivalente a fornecer energia para 1,8 milhão de residências, custará cerca de US$ 10 bilhões (R$ 52,53 bilhões).
A empresa está fazendo algumas apostas mais ousadas em reatores modulares nucleares pequenos para produzir energia livre de carbono. Também concordou em comprar eletricidade gerada por fusão nuclear da Helion Energy até 2028 (desde que possa ser produzida até então). A Helion é uma startup ricamente financiada e apoiada por Sam Altman, CEO da OpenAI.
As grandes empresas de IA argumentam que, no esquema global, as demandas energéticas da economia digital permanecem comparativamente pequenas. De acordo com a IEA (sigla em inglês para Agência Internacional de Energia), os centros de dados representam menos de 1,5% do uso mundial de eletricidade. Mas o que é preocupante é o quão rápido eles estão crescendo. A IEA prevê que até 2026, os centros de dados possam estar consumindo 1.000 TWh de eletricidade, mais que o dobro do nível em 2022 e aproximadamente o mesmo que o Japão atualmente.
Dado que os impactos ambientais da IA são tão evidentes, é ainda mais imperativo capturar os aspectos positivos. Um dos campos mais intrigantes é a previsão do tempo, que pode nos ajudar a nos adaptar às mudanças climáticas. Em novembro, pesquisadores do Google DeepMind apresentaram o GraphCast, um modelo de IA mais preciso (e mais eficiente em energia) na previsão do tempo de dez dias do que os métodos convencionais.
À medida que mais países consideram soluções de geoengenharia às mudanças climáticas, como semeadura de nuvens e captura de carbono, os pesquisadores de IA também se concentram em modelar os possíveis impactos.
"Os aspectos de segurança nacional quando se trata de clima são um tópico enorme no momento", diz o CEO de uma empresa de IA. "As pessoas assumem que a geoengenharia vai acontecer e querem saber quais serão os efeitos."
Por enquanto, os custos ambientais da IA são reais, enquanto os benefícios permanecem mais nebulosos. É hora de a indústria cumprir mais suas promessas ambiciosas.
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