Um novo relatório da DNV — empresa global especializada em certificações e consultoria em energia — acendeu um alerta sobre o futuro do consumo energético mundial. De acordo com o estudo, os data centers voltados à inteligência artificial (IA) devem aumentar em até dez vezes o uso de eletricidade até 2030, impulsionados principalmente pela explosão da demanda por processamento de modelos avançados, como ChatGPT, Gemini e outras soluções generativas.

Esse crescimento não apenas desafia a infraestrutura energética atual, como também coloca em pauta discussões sobre sustentabilidade, eficiência e novas formas de geração de energia para suportar essa revolução digital.

A explosão dos data centers de IA

Os data centers — enormes instalações que abrigam milhares de servidores e sistemas de armazenamento — são a espinha dorsal da internet moderna. Eles processam desde buscas simples no Google até operações complexas de aprendizado de máquina e inferência de IA. Com o avanço da inteligência artificial, o perfil desses centros vem mudando: se antes eles operavam de forma estável, agora precisam lidar com picos massivos de processamento e demandas muito mais intensas.

Treinar um modelo de linguagem como o GPT-4 ou o Gemini 1.5, por exemplo, exige enormes volumes de dados e poder computacional, consumindo energia comparável à de cidades inteiras por dias ou semanas. Além disso, manter essas máquinas funcionando requer sistemas de resfriamento sofisticados, que também consomem grandes quantidades de eletricidade para evitar o superaquecimento dos chips.

De acordo com a DNV, esse fenômeno deve levar o consumo energético dos data centers dedicados à IA a multiplicar-se por dez até o fim da década, com a América do Norte respondendo pela maior parte desse salto.

América do Norte na liderança da infraestrutura de IA

O relatório aponta que Estados Unidos e Canadá serão os grandes protagonistas dessa corrida. Isso se deve aos enormes investimentos em infraestrutura feitos por gigantes como OpenAI, Google, Microsoft, Meta e xAI (empresa de Elon Musk).

A OpenAI, por exemplo, depende de milhares de GPUs da NVIDIA e outros processadores especializados em IA, que exigem altíssimo consumo elétrico e sistemas de refrigeração líquida. Já a Google tem investido em centros de dados verdes, que utilizam energia solar, eólica e sistemas de otimização baseados em IA para reduzir o desperdício.

Mesmo com essas iniciativas, a tendência é clara: quanto mais poderosa for a IA, mais energia será necessária para treiná-la e operá-la. Isso cria um dilema entre avanço tecnológico e sustentabilidade ambiental, já que o setor de tecnologia precisa equilibrar crescimento com responsabilidade ecológica.

A escalada do consumo e os desafios energéticos

Os números impressionam. A DNV estima que, até 2030, os data centers de IA poderão consumir mais de 10 vezes a energia atual, o que equivale a dezenas de terawatts-hora adicionais por ano.

Para colocar em perspectiva:

• Um único treinamento de modelo de IA de larga escala pode consumir energia suficiente para abastecer 1.000 residências por um ano.

• A infraestrutura global de data centers já representa cerca de 2% do consumo energético mundial, e essa fatia tende a crescer.

• No entanto, mesmo com o crescimento explosivo, a IA representará menos de 3% do consumo global de energia até 2040, ficando atrás de setores como veículos elétricos e refrigeração de prédios.

Isso significa que, embora o impacto da IA seja expressivo dentro da indústria de tecnologia, ela ainda não será a principal vilã do consumo energético global.

Eficiência e fontes renováveis como solução

Diante dessa escalada, as empresas do setor estão apostando em novas tecnologias para eficiência energética. O objetivo é fazer mais com menos — ou seja, aumentar o desempenho dos modelos de IA sem multiplicar os gastos elétricos.

Algumas das principais estratégias incluem:

• Uso de energia renovável (solar, eólica e hidrelétrica) para alimentar data centers.

• Resfriamento por imersão líquida, que reduz a necessidade de ar-condicionado industrial.

• Localização estratégica de data centers em regiões frias, como Islândia e Canadá, para economizar com refrigeração.

• Adoção de chips mais eficientes, como os desenvolvidos pela NVIDIA, AMD e Google, otimizados para IA e com menor consumo por operação.

• Automação com IA para gestão energética, ajustando em tempo real a temperatura, ventilação e carga de servidores.

Essas soluções fazem parte de um movimento global para que o crescimento da IA não se torne insustentável. Grandes players do setor já anunciaram metas de neutralidade de carbono e compromissos com o uso 100% de energia limpa até 2030 ou 2035.

O equilíbrio entre progresso e sustentabilidade

A corrida pela inteligência artificial trouxe à tona um dos maiores dilemas do século XXI: como equilibrar inovação tecnológica e responsabilidade ambiental. A sociedade se beneficia de ferramentas baseadas em IA — de assistentes virtuais a diagnósticos médicos, de previsões climáticas a otimização industrial —, mas o custo energético dessa revolução é real.

A boa notícia é que o setor energético também está evoluindo. Países e empresas estão ampliando investimentos em infraestruturas de energia limpa, redes inteligentes (smart grids) e armazenamento avançado com baterias. Esses avanços permitirão que o aumento da demanda por eletricidade não dependa apenas de fontes fósseis.

Para a DNV, o futuro da tecnologia e da energia será inevitavelmente interconectado. A IA será tanto uma consumidora intensiva de energia quanto uma ferramenta poderosa para otimizar seu uso, ajudando a prever picos de demanda, reduzir desperdícios e integrar melhor fontes renováveis.

Conclusão: um futuro de alto consumo — e grandes oportunidades

O relatório da DNV não é apenas um alerta, mas também um convite à inovação sustentável. O crescimento dos data centers de inteligência artificial mostra o quanto o mundo está dependente da computação de alto desempenho, mas também revela oportunidades gigantescas em eficiência energética, infraestrutura verde e novas tecnologias de resfriamento.

Se, por um lado, o consumo de energia vai disparar, por outro, o setor está se tornando um dos maiores catalisadores da transição energética global. As empresas que conseguirem equilibrar poder computacional com sustentabilidade terão vantagem competitiva — não apenas em desempenho, mas também em imagem e responsabilidade ambiental.

Em resumo, o futuro da IA e da energia caminham lado a lado. E à medida que os modelos se tornam mais inteligentes, é essencial que o mundo encontre formas igualmente inteligentes de alimentá-los — sem sobrecarregar o planeta.

Thiago Guimarães