À medida que a Inteligência Artificial (IA) acelera a transformação de indústrias e cria oportunidades antes inimagináveis, uma nova preocupação ganha força: seu impacto ambiental e sua pegada verde. Embora a IA tenha enorme potencial para ajudar no combate às mudanças climáticas, paradoxalmente ela também alimenta o problema que busca resolver. O treinamento e uso de modelos de IA consomem quantidades massivas de energia, deixando uma pegada de carbono considerável.
Então, como podemos aproveitar os benefícios da IA sem agravar ainda mais a crise climática? A resposta está em um novo conceito que começa a ganhar corpo: Green AI.
O que é Green AI?
Green AI (ou IA Sustentável, ou Net Zero AI) é uma abordagem que busca equilibrar o avanço tecnológico com a responsabilidade ambiental. Trata-se de um conjunto de práticas e inovações focadas em reduzir a pegada de carbono das tecnologias de IA, incorporando sustentabilidade em todo o ciclo de vida: desde a pesquisa e desenvolvimento até a implantação e manutenção.
Mais do que uma tendência, é uma mudança de mentalidade que coloca a eficiência energética como um novo parâmetro de sucesso, ao lado da precisão e da performance.
Fique por dentro!
Green AI é uma abordagem que busca desenvolver e operar sistemas de inteligência artificial com menor consumo energético e impacto ambiental. Ela é importante porque, embora a IA tenha enorme potencial para inovação, seu alto consumo de energia pode agravar a crise climática se não for usada de forma sustentável.
A IA tradicional prioriza máxima precisão e desempenho, muitas vezes usando grandes volumes de energia. Já a Green AI equilibra desempenho com eficiência energética, adotando técnicas e tecnologias que reduzem o consumo de energia e as emissões de carbono durante o treinamento e a operação dos modelos.
As empresas podem investir em hardware mais eficiente, otimizar data centers para usar energia renovável, aplicar técnicas de otimização de modelos de IA e promover transparência sobre o impacto ambiental dos seus projetos. Além disso, colaborar com políticas públicas e seguir frameworks de sustentabilidade ajuda a acelerar essa transição.
O GPT gosta de energia
O GPT-3, o poderoso modelo de linguagem da OpenAI que dá vida ao ChatGPT, processou nada menos que 590 milhões de consultas em apenas um mês — consumindo energia equivalente à usada por 175 mil pessoas durante esse mesmo período.
Segundo dados do ScienceDirect, o treinamento desse modelo demandou 1.287 MWh de eletricidade e gerou 550 toneladas de CO₂ — o equivalente a 33 voos de ida entre Austrália e Reino Unido.
IA Tradicional x Green AI: um contraste necessário
A IA tradicional prioriza a máxima precisão em tarefas como tradução de idiomas, reconhecimento de imagens e direção autônoma. No entanto, essa busca por perfeição tem um preço alto: enormes demandas computacionais e um consumo descomunal de energia.
Um estudo publicado pela Nature revelou que o treinamento de um único grande modelo de linguagem gera aproximadamente 300 mil quilos de CO₂ — o equivalente a 125 viagens de ida e volta entre Nova York e Pequim. Não por acaso, a IA tradicional acaba limitando o acesso a tecnologias avançadas a grandes players, além de contribuir para o agravamento da crise climática.
Já o conceito de Green AI promove uma virada: prioriza práticas energeticamente eficientes, busca equilibrar desempenho e consumo de recursos e democratiza o acesso a tecnologias mais sustentáveis.
Inovação com custo ambiental: até onde podemos ir?
Segundo um estudo publicado na ScienceDirect, o treinamento do modelo GPT-3 consumiu 1.287 MWh e emitiu 550 toneladas de CO₂ — similar a 33 voos de ida entre Austrália e Reino Unido.
Mas não é só no treinamento: a utilização diária de sistemas como o GPT-3 também pesa. Só em janeiro de 2023, o GPT-3 processou 590 milhões de queries, um consumo equivalente ao uso de energia de 175 mil pessoas. Em termos simples, cada pergunta feita ao ChatGPT consome a mesma energia que manter uma lâmpada LED de 5W acesa por mais de uma hora.
Data Centers: heróis ou vilões da eficiência energética?
Os data centers — a “nuvem” que move a IA — são estruturas com altíssima demanda energética. E, com a adoção crescente da IA, a situação tende a se agravar.
A Deloitte estima que, até 2030, os data centers consumirão 1.000 TWh de energia, chegando possivelmente a 2.000 TWh em 2050 — representando até 3% do consumo elétrico global.
Os chamados hyperscale data centers, especializados em IA generativa e machine learning, exigem uma infraestrutura de alta densidade, com hardware de última geração e sistemas de resfriamento avançados — o que naturalmente eleva ainda mais o consumo.
A questão que se impõe: será que esses data centers podem evoluir de forma sustentável?
Por que Green AI é fundamental
O impacto ambiental da IA não é mais teórico — ele está à nossa volta. Mas Green AI oferece um caminho para reverter essa tendência: com ferramentas de IA que otimizam cadeias de suprimentos, reduzem desperdícios e aumentam a eficiência energética, podemos transformar a IA de vilã em aliada na luta contra a crise climática.
A chave é simples: não basta a IA ajudar no combate às mudanças climáticas — ela própria deve operar de forma sustentável.
Os 4 pilares da Green AI:
Eficiência Energética: uso de algoritmos e modelos mais leves e eficientes, com técnicas como pruning, quantization e distillation.
Hardware otimizado: GPUs e TPUs com maior desempenho por watt consumido, uso de edge computing e redução de dependência de grandes data centers.
Data Centers Verdes: transição para energia renovável, otimização de sistemas de refrigeração e uso inteligente dos recursos.
Transparência e Acessibilidade: métricas claras sobre o consumo de energia e pegada de carbono, além de democratização das tecnologias.
Políticas e iniciativas que impulsionam a Green AI
O movimento Green AI já está alinhado com metas globais como os “Objetivos de Desenvolvimento Sustentável” da ONU. Algumas políticas e frameworks relevantes:
Código de Conduta Europeu para Data Centers
Diretiva de Eficiência Energética (UE)
Roteiro de Data Centers Verdes de Singapura
Plano de Ação de 3 anos para Data Centers (China)
No entanto, ainda falta uma abordagem regulatória unificada em países como os EUA. Colaboração entre governos e indústrias será essencial para criar padrões sustentáveis sem frear a inovação.
Green AI em foco na COP29
Durante a COP29, em Baku, Azerbaijão, especialistas de empresas como NVIDIA, Deloitte, Crusoe Energy e IEA discutiram estratégias para reduzir a pegada ambiental da IA.
Josh Parker, diretor sênior da NVIDIA, destacou a importância do resfriamento líquido direto aos chips, que reduz drasticamente o consumo de água e energia dos data centers. Além disso, ressaltou o papel da computação acelerada (accelerated computing), que é até 10 vezes mais eficiente que sistemas tradicionais.
Nos últimos dois anos, o consumo de energia para tarefas de inferência em IA caiu 96%, e as plataformas de computação acelerada reduziram o consumo energético em até 100.000 vezes em comparação com sistemas antigos.
O futuro da IA será, obrigatoriamente, mais verde
Em um cenário onde a digitalização avança em ritmo acelerado, a sustentabilidade precisa caminhar lado a lado com a inovação. A Green AI se apresenta como um vetor estratégico para empresas que desejam não apenas atender às demandas ambientais, mas também liderar a transição para uma economia de baixo carbono. Incorporar práticas sustentáveis no desenvolvimento e operação de soluções de IA é hoje uma vantagem competitiva — e, em breve, será um requisito básico para qualquer organização que queira manter sua relevância no mercado global.
Diante da crise climática e da pressão crescente por ações concretas, não há mais espaço para tecnologias que avancem sem considerar seus impactos ambientais. A integração de IA e sustentabilidade abre uma nova fronteira para o progresso, onde eficiência energética, redução de emissões e inovação responsável andam juntas.
O futuro da inteligência artificial será verde — ou simplesmente não será. E quem entender isso agora, estará melhor posicionado para prosperar na nova era da tecnologia sustentável.
