A IA generativa, como outros tipos de inteligência artificial, aprende a operar com base em dados anteriores.
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A IA generativa, como outros tipos de inteligência artificial, aprende a operar com base em dados anteriores.
O aumento da inteligência artificial generativa (IA) está sendo recebida com temores crescentes sobre a pegada ecológica da tecnologia, uma das principais perguntas para discussão em uma cúpula global em Paris de 10 a 11 de fevereiro.
Aqui estão alguns números importantes sobre o estado de jogo no início de 2025:
Dez vezes o poder do Google
Cada solicitação feita ao Chatbot do OpenAI, capaz de gerar todos os tipos de respostas a consultas de linguagem natural, consome 2,9 watts-horas de eletricidade.
Isso é dez vezes mais do que o número equivalente a uma pesquisa no Google, de acordo com a Agência Internacional de Energia (IEA).
O OpenAI afirma que o ChatGPT agora tem 300 milhões de usuários semanais fazendo um total de um bilhão de solicitações todos os dias.
Além do Chatgpt, que liderou o surgimento de IA generativo na consciência pública em 2022, existem milhares de chatbots.
Uma pesquisa dos pesquisadores franceses IFOP descobriu que 70 % das jovens de 18 a 24 anos no país disseram que usaram IA generativa.
Nos Estados Unidos, uma pesquisa de consultas matinais constatou que 65 % das jovens de 13 a 17 anos usavam IA generativa, com o número próximo à metade da população em geral.
Maior que a França e a Alemanha
A IA generativa não funcionaria sem os data centers que hospedam vastas reservas de informação e poder de computação.
Em 2023, os data centers representaram quase 1,4 % do consumo global de eletricidade, de acordo com um estudo da consultoria Deloitte.
Mas com investimentos maciços planejados para IA generativa, espera-se que o número atinja três por cento até 2030-ou 1.000 Terawatt-Hours (TWH).
A Deloitte disse que isso era comparável ao consumo anual combinado da França e da Alemanha.
A AIE prevê um aumento de mais de 75 % no consumo de energia do data center até 2026 em comparação com os níveis de 2022, para 800 TWH.
A consultoria americana Gartner disse que as vastas demandas de energia significavam que até 40 % dos data centers construídos para aplicativos de IA podem enfrentar escassez de eletricidade até 2027.
Centenas de voos em CO2
Treinando um dos grandes modelos de idiomas (LLMS) que os chatbots de potência gera cerca de 300 toneladas de dióxido de carbono de gases de efeito estufa, pesquisadores da Universidade de Massachusetts Amherst estimados em 2019.
Isso é a mesma saída que 125 vôos de retorno entre Nova York e Pequim.
Dois anos depois, os pesquisadores da Universidade de Oxford colocaram o número em 224 toneladas para uma única sessão de treinamento para o modelo GPT-3 do OpenAI.
Os desenvolvedores precisam treinar milhares de modelos para impulsionar sua tecnologia.
Apesar dessas estimativas, os pesquisadores dizem que julgar as emissões gerais de estufa generativas da IA é desafiador.
Especialistas e instituições apontaram a falta de informações sobre como os modelos são produzidos, bem como uma ausência de padrões globais de medição.
Rios de água
Além da energia, a IA generativa também consome água, especialmente para resfriar o hardware do computador.
O GPT-3 exige que cerca de meio litro (uma caneca) de água gerarem entre 10 e 50 respostas, de acordo com uma estimativa conservadora de pesquisadores da Universidade da Califórnia Riverside e da Universidade do Texas em Arlington.
No geral, prevê -se que o aumento da demanda de IA por água seja entre 4,2 bilhões e 6,6 bilhões de metros cúbicos (155 bilhões – 233 bilhões de pés cúbicos).
São quatro a seis vezes o consumo anual de água da Dinamarca, de acordo com o mesmo estudo de 2023.
Montes de resíduos eletrônicos
Cerca de 2.600 toneladas de resíduos eletrônicos, como placas gráficas, servidores e chips de memória, surgiram de aplicativos generativos de IA em 2023, de acordo com um estudo do The Nature Computational Science Journal.
Os pesquisadores extrapolaram esse número de 2,5 milhões de toneladas até 2030 se as tendências atuais continuarem e nada for feito para limitar o desperdício.
Isso seria o equivalente a cerca de 13,3 bilhões de smartphones descartados.
E, como muitos hardware de computador, o equipamento de IA, incluindo chips, requer metais raros para fabricar.
A mineração para esses metais, geralmente na África, pode envolver processos fortemente poluentes.