Consumo de energia do ChatGPT: Surpresas e boas notícias

A avalanche de tecnologias baseadas em inteligência artificial (IA) transformou não apenas a forma como interagimos com o mundo digital, mas também gerou preocupações significativas a respeito do seu impacto ambiental. Embora ferramentas como ChatGPT e Gemini ofereçam benefícios sem custos diretos para os usuários, é vital reconhecer o custo energético envolvido nessas operações. O objetivo deste artigo é trazer à luz o consumo de eletricidade exigido pela IA, suas implicações ambientais e discutir possíveis soluções para mitigar esses efeitos.

O consumo de energia da IA: uma visão geral

Um dos pontos mais relevantes na discussão sobre o impacto ambiental da IA é o consumo elétrico. De acordo com estimativas, o modelo GPT-3 da OpenAI consumiu cerca de 1.300 megawatts-hora (MWh) durante seu treinamento. Para entender a magnitude desse número, deve-se considerar que um lar médio nos Estados Unidos consome cerca de 10.000 kilowatts-hora (kWh) por ano. Portanto, a energia usada no treinamento deste único modelo é equivalente à energia usada anualmente por aproximadamente 120 residências.

Para além do treinamento, a inferência — o processo de responder a consultas — também exige um consumo considerável de energia. Isso requer um vasto número de servidores, distribuídos por data centers ao redor do mundo, onde chips de alta eficiência como os H100 da NVIDIA estão frequentemente na linha de frente. Essa infraestrutura pesada é fundamental para que a IA opere responsivamente, o que implica um consumo que pode chegar a várias centenas de MWh diariamente.

Cenas contemporâneas do consumo de destaque

Uma projeção alarmante sugere que, até 2027, a IA poderá consumir cerca de 0,5% do total de eletricidade do mundo. Um estudo realizado por Alex de Vries estima que a NVIDIA poderá enviar até 1,5 milhão de unidades de servidores de IA nesse período, resultando em um consumo de 85,4 a 134 terawatts-hora (TWh) por ano. Essas cifras são mais do que o consumo de energia de países menores, como a Holanda, Bangladesh e Suécia.

Nas discussões sobre o consumo energético, é importante colocar esses números em contexto. A produção total de eletricidade global, que ficou em cerca de 29.000 TWh em anos recentes, faz com que o impacto da eletricidade consumida pela IA seja significativo, mas não seja o único fator a ser considerado.

O caso da IA em comparação com outras indústrias

É fácil olhar para esses números e sentir alarmado. A IA pode ter um consumo equivalente ao de nações pequenas, mas não é a única que consome grandes quantidades de eletricidade. Os data centers que sustentam toda a infraestrutura da internet já consomem cerca de 460 TWh globalmente. Este aumento contínuo no consumo de energia tem crescido independentemente de inovações na IA, mostrando que essa problemática é multifacetada.

Para dar um exemplo, o simples ato de assistir a um filme pela Netflix já exigiu tanta eletricidade a ponto de abastecer 40.000 lares nos EUA em 2019. Isso é uma fração do consumo geral de data centers, e ironicamente, a IA é frequentemente alvo de críticas mais intensas em comparação a outras tecnologias que vão além do que apenas um produto digital.

O impacto ambiental da geração de energia

Além de discutir o consumo de eletricidade da IA, também é essencial considerar de onde essa eletricidade está vindo. Em muitos casos, a energia consumida por data centers e servidores de IA provém de fontes não renováveis, resultando em uma pegada de carbono significativa. A mineração de Bitcoin, por exemplo, enfrentou críticas semelhantes por seu elevado consumo de energia e suas emissões consequentes.

Entretanto, um ponto relevante a destacar é que várias empresas líderes, como Google e Microsoft, estão investindo em energia renovável. O Google, por exemplo, estabeleceu o objetivo de alimentar todos os seus data centers com eletricidade livre de carbono até 2030, já contabilizando 64% de uso de energia renovável em 2024.

A corrida pela eficiência na IA

À medida que a tecnologia de IA avança, várias empresas estão concentrando esforços no desenvolvimento de modelos que priorizam a eficiência. Os novos modelos, como o GPT-4o mini da OpenAI, foram projetados para não apenas manter a eficácia, mas reduzir significativamente os custos de computação e, consequentemente, o consumo de eletricidade. Esses avanços representam um novo paradigma na forma como a IA é desenvolvida e implementada.

Além disso, a transferência de processamento para dispositivos locais também está se tornando uma tendência. Modelos menores e mais eficientes estão sendo utilizados para tarefas específicas, priorizando a eficiência do consumo de energia em dispositivos individuais ao invés de depender de servidores centralizados.

Tendências futuras e a sociedade

Apesar do cenário promissor, a IA ainda enfrenta resistência. Algumas visões consideram qualquer uso adicional de energia como um desperdício, independentemente dos ganhos de eficiência. No entanto, outros veem a IA como uma ferramenta potencialmente benéfica, capaz de transformar a maneira como trabalhamos, nos comunicamos e interagimos com o mundo. Apenas o tempo dirá se a IA se tornará um pilar necessário para a sociedade moderna ou se será apenas vista como um fardo energético.

Conclusão

O impacto ambiental da IA é um tema complexo que abrange consumo de energia, fontes de eletricidade e relações com outras indústrias. Embora os números estejam aumentando e existam preocupações válidas, a situação não é tão simples quanto parece. Um cenário futuro de maior eficiência na IA, aliado à transição para fontes de energia renováveis e a crescente capacidade das tecnologias utilizadas, oferece um caminho potencialmente sustentável.

A discussão sobre o consumo de eletricidade da IA não deve ser simplista, mas deve considerar contextos amplos e ações concretas sendo tomadas para reduzir a pegada de carbono. Através de inovações estratégicas e uma melhor gestão dos recursos, a sociedade pode aproveitar os benefícios da inteligência artificial enquanto trabalha para mitigar seus impactos.

Referências

• As informações sobre o consumo de energia do ChatGPT e a evolução dos modelos de IA foram extraídas de um estudo recente, destacando a relação entre evolução tecnológica e eficiência energética.
• Imagens utilizadas neste artigo são de domínio público e/or têm licenças de uso gratuito.

Nota: O artigo acima, que compõe um estudo abrangente sobre o consumo de energia da IA e suas implicações, tem como objetivo informar e instigar discussões sobre um tema de relevância crescente na sociedade contemporânea.