Expansão da inteligência artificial levanta dúvidas sobre seu impacto, mas análise da PwC indica que a tecnologia pode alcançar emissões líquidas zero já na próxima década. Embora os data centers elevem o consumo, ganhos de eficiência em setores produtivos tendem a compensar a demanda
IA: mais eficiência energética. Foto: Banco de Dados
Catharina Queiroz
catharina@ootimista.com.br
À medida que a inteligência artificial se torna peça central da economia global, cresce também a preocupação sobre o peso energético dessa tecnologia. A equação é clara: mais IA significa mais data centers, e mais data centers significam maior consumo de eletricidade. No entanto, o mundo está mais perto de uma IA com impacto climático neutro do que se imaginava. Uma nova análise da PwC projeta que a tecnologia poderá atingir emissões líquidas zero já na próxima década. Segundo o estudo, a expansão da IA tende a elevar a demanda energética dos centros de dados, mas, ao mesmo tempo, impulsiona ganhos de eficiência em setores produtivos capazes de compensar esse aumento, gerando um efeito líquido praticamente neutro sobre o uso de energia.
A consultoria estimou cenários globais até 2035 e concluiu que o consumo total de energia poderá ser “igual ou até ligeiramente menor” do que seria em um mundo sem IA. Isso porque, aplicada à indústria, ao transporte, à construção civil e à gestão de energia, a tecnologia é capaz de otimizar operações, reduzir desperdícios e acelerar a transição energética. O avanço vertiginoso dos modelos generativos e sistemas de larga escala vem impulsionando uma corrida mundial por infraestrutura. A PwC estima que, até 2026, os data centers poderão consumir tanta energia quanto um país do tamanho do Japão.
No Brasil, esse crescimento exige planejamento. Para Marília Brilhante, diretora da Energo Soluções em Energias, o país tem condições de acompanhar o ritmo, desde que invista nos pilares certos. “Precisamos expandir a geração de energia renovável, solar e eólica, e estruturar armazenamento em larga escala, porque isso traz mais flexibilidade ao sistema”, afirma. Ela destaca ainda a necessidade de planejamento territorial para orientar a instalação de data centers em regiões com energia limpa disponível e segurança hídrica, além de reforço na transmissão.
A especialista também acredita que a compensação energética projetada pela PwC é viável no Brasil, mas com condicionantes claros. “É realista se a IA for aplicada prioritariamente em setores grandes e intensivos em energia; se houver políticas públicas que incentivem eficiência com IA; se a infraestrutura elétrica suportar o crescimento; e se os grandes consumidores investirem em PPAs renováveis e gestão de demanda”, explica. A análise da PwC reforça que a tecnologia não é apenas parte do problema, é parte vital da solução. Algoritmos capazes de ajustar automaticamente sistemas de resfriamento, otimizar processos fabris, simular ambientes complexos e prever flutuações de demanda podem reduzir emissões e consumo em escala significativa.
Startups de tecnologia climática já captaram bilhões de dólares globalmente para desenvolver ferramentas que integram IA e sustentabilidade, desde monitoramento ambiental até gestão energética avançada. O estudo mostra que, até 2035, a IA pode reduzir entre 0,3% e 1,9% das emissões globais, dependendo da intensidade de adoção e maturidade dos setores.
Para a diretora da Faculdade INBEC e especialista em ESG, Eveline Correia, esse potencial só se materializa em setores com maturidade digital. “Energia, agronegócio, finanças e varejo já têm dados padronizados, infraestrutura digital e capacidade de investimento. Já áreas como indústria pesada, transporte rodoviário e setor público precisam combinar IA com investimentos estruturais e políticas públicas para transformar eficiência em redução real de emissões”, avalia.
Com o avanço acelerado da inteligência artificial, empresas de todos os segmentos serão pressionadas a tratar o impacto energético dos modelos como parte central da sua estratégia de ESG, especialmente nos relatórios de emissões. Eveline reforça a necessidade de rigor técnico. “Embora modelos de IA não gerem emissões diretas, o consumo energético no treinamento e inferência deve ser contabilizado no Escopo 2 ou no Escopo 3, conforme o GHG Protocolo. A transparência é essencial para demonstrar responsabilidade climática”, afirma.
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