Por que a inteligência artificial consome muita energia?
Em primeiro lugar, os modelos de inteligência artificial exigem uma enorme capacidade de processamento de dados. Para o treinamento dessas IAs, centenas ou até milhares de servidores podem trabalhar continuamente durante semanas ou meses.
Isso continua acontecendo sempre que um usuário envia uma pergunta ou comando ao sistema. Nessa situação, começa a chamada fase de inferência, em que a IA analisa a solicitação e realiza os cálculos necessários. Para gerar a resposta, as GPUs (chip de processamento gráfico) precisam realizar uma grande quantidade de cálculos em poucos segundos.
Apesar dos números variarem conforme o modelo e a forma de uso, a inferência já representa uma parcela significativa do consumo de energia da inteligência artificial. Um relatório da Universidade das Nações Unidas estima que essa etapa possa responder por 80% a 90% do consumo energético total da IA.
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Publicado em 2026-10-01 15:01:10Ou seja, a maior parte da energia consumida por IAs é usada para responder aos usuários, e não no treinamento dos modelos. De acordo com Sam Altman, CEO da OpenAI, uma consulta média ao ChatGPT consome cerca de 0,34 Wh de eletricidade.
“As pessoas costumam ter curiosidade sobre quanta energia uma consulta ao ChatGPT consome. Em média, uma consulta utiliza cerca de 0,34 watt-hora (Wh), aproximadamente o equivalente ao consumo de um forno por pouco mais de um segundo ou de uma lâmpada de alta eficiência por alguns minutos”, Altman explica em seu blog oficial.
Por que modelos de IA exigem tantos cálculos?
Uma rede neural é um sistema computacional formado por unidades matemáticas conectadas entre si, que aprendem a identificar padrões nos dados durante o treinamento.
Nos modelos mais modernos de IA, essas redes são organizadas em várias camadas que estão conectadas entre si. Cada uma realiza cálculos relativamente simples, como somas e multiplicações.
O que aumenta o consumo de recursos da IA é justamente a enorme quantidade dessas operações, já que bilhões de cálculos podem ser necessários para processar as informações e gerar uma resposta.
Durante o treinamento, grandes volumes de dados são processados várias vezes para que o modelo ajuste seus parâmetros e aprenda a executar determinadas tarefas. Depois dessa etapa, ele passa a funcionar em servidores especializados, responsáveis por receber as solicitações dos usuários e gerar as respostas.
Um único modelo de IA pode depender de dezenas ou até centenas de GPUs funcionando ao mesmo tempo, enquanto grandes data centers utilizam milhares desses chips. Essa demanda ajuda a explicar por que fabricantes de processadores gráficos, como a NVIDIA, ganharam tanta importância com o avanço da inteligência artificial.
Além da eletricidade necessária para mantê-los funcionando, também é preciso resfriar os equipamentos para evitar superaquecimento. Por isso, alguns data centers utilizam grandes volumes de água e sistemas de refrigeração que também aumentam o consumo de recursos.
Qual é o impacto ambiental do consumo de energia da IA?
O uso intenso da IA traz consequências ambientais significativas. Além da energia em si, há outros impactos preocupantes:
- Emissão de carbono: especialistas estimam que a emissão de carbono por data centers e IAs pode chegar a 500 milhões de toneladas até 2035.
- Uso de água: uma única pergunta ao ChatGPT usa em média 0,32 ml de água para resfriamento dos equipamentos.
- Resíduos de eletrônicos descartados após o uso em IAs: quando esses equipamentos atingem o fim da vida útil, são descartados
O consumo de energia da IA continuará aumentando?
Especialistas na área apontam que a demanda de eletricidade relacionada à inteligência artificial deve continuar crescendo nos próximos anos. Esse avanço tem relação com à expansão dos data centers e ao aumento do uso de diferentes modelos de IA.
Além disso, sistemas cada vez mais avançados exigem uma grande quantidade de poder computacional. Mesmo com melhorias de eficiência, esses novos modelos costumam precisar de mais processamento para serem treinados e utilizados.
Outro fator é a evolução rápida dos próprios modelos. Como o setor de inteligência artificial continua crescendo em ritmo acelerado, a tendência é que o consumo total de energia também aumente nos próximos anos.