Relatório da Universidade das Nações Unidas alerta que a expansão acelerada da IA depende de enormes volumes de água para resfriar centros de dados e produzir eletricidade, expondo um custo ambiental praticamente ausente do debate público sobre o futuro da tecnologia

Antes de mais nada, é preciso desfazer uma das ilusões mais difundidas sobre a  inteligência artificial: a de que ela pertence a um universo puramente digital, etéreo e praticamente sem impactos materiais. A popularização de ferramentas capazes de produzir textos, imagens, vídeos e análises complexas em questão de segundos criou a percepção de que estamos diante de uma tecnologia “limpa”, cuja principal matéria-prima seria apenas informação. Entretanto, um relatório recentemente publicado pelo United Nations University Institute for Water, Environment and Health (UNU-INWEH), intitulado The Environmental Cost of AI’s Energy Use: Carbon, Water and Land Footprints, demonstra que essa percepção está profundamente equivocada. Por trás da aparente simplicidade de uma pergunta feita a um chatbot existe uma infraestrutura gigantesca composta por centros de dados, redes elétricas, sistemas de refrigeração, cadeias globais de mineração e uma crescente demanda por terras e recursos naturais.

O relatório chega em um momento particularmente oportuno, quando governos e grandes empresas anunciam investimentos bilionários em inteligência artificial como se esta fosse a solução para praticamente todos os desafios contemporâneos. A narrativa dominante enfatiza ganhos de produtividade, inovação e crescimento econômico, mas dedica pouca atenção aos custos ambientais associados a essa expansão acelerada. Ao contrário do discurso corporativo, os pesquisadores da Universidade das Nações Unidas lembram que a inteligência artificial possui uma materialidade muito concreta: ela consome eletricidade, utiliza enormes volumes de água para resfriar servidores, depende da extração de minerais estratégicos e ocupa áreas cada vez maiores destinadas à construção de centros de processamento de dados.

Uma das principais contribuições do estudo é justamente ampliar o conceito de impacto ambiental. Em vez de limitar a discussão às emissões de carbono, o relatório demonstra que cada unidade de energia consumida pela inteligência artificial produz simultaneamente três tipos de pegadas ecológicas: a pegada de carbono, associada às emissões de gases de efeito estufa; a pegada hídrica, relacionada ao consumo direto e indireto de água; e a pegada territorial, que corresponde à ocupação de áreas necessárias para geração de energia, construção de infraestrutura e extração de matérias-primas. Essa abordagem integrada revela que uma fonte energética considerada “limpa” do ponto de vista climático pode continuar exercendo enorme pressão sobre recursos hídricos ou sobre a disponibilidade de terras, mostrando que a simples substituição dos combustíveis fósseis por fontes renováveis está longe de resolver todos os problemas.

Os números apresentados pelo relatório impressionam. Mantido o ritmo atual de expansão, os centros de dados dedicados à inteligência artificial poderão consumir cerca de 945 terawatts-hora de eletricidade por ano até 2030, valor equivalente ao consumo anual de diversos países industrializados. Trata-se de uma demanda energética colossal, impulsionada não apenas pelo treinamento de grandes modelos de linguagem, mas principalmente pela utilização cotidiana dessas ferramentas por centenas de milhões de pessoas. Cada consulta aparentemente trivial realizada em um sistema de IA representa um pequeno consumo de energia que, multiplicado bilhões de vezes diariamente, transforma-se em um dos mais importantes vetores de crescimento da demanda mundial por eletricidade.

Ainda mais preocupante é a questão da água, frequentemente ignorada nas discussões sobre tecnologia digital. Os supercomputadores responsáveis pelo funcionamento dos modelos de inteligência artificial produzem enormes quantidades de calor e necessitam de sofisticados sistemas de refrigeração, muitos deles baseados em água. Além disso, a própria geração da eletricidade utilizada por esses centros de dados também depende, em grande medida, de recursos hídricos. O relatório estima que, até o final da década, a infraestrutura global de inteligência artificial poderá consumir um volume de água suficiente para atender aproximadamente 1,3 bilhão de pessoas por um ano inteiro. Em um contexto marcado pela intensificação das mudanças climáticas, pela ocorrência de secas prolongadas e pelo aumento dos conflitos em torno da disponibilidade hídrica, esse dado assume proporções alarmantes.

Outro aspecto importante destacado pelos autores é a crescente demanda por minerais estratégicos necessários à fabricação de processadores de alto desempenho. A expansão da inteligência artificial significa também uma expansão da mineração de lítio, cobalto, níquel e terras raras, atividades frequentemente associadas a elevados impactos ambientais e sociais. Mais uma vez, observa-se uma divisão internacional dos custos e benefícios: enquanto os ganhos econômicos da revolução digital tendem a se concentrar nos grandes centros tecnológicos e financeiros, a degradação ambiental, a contaminação de ecossistemas e os conflitos sociais decorrentes da mineração recaem, em grande medida, sobre países periféricos da África, América Latina e Ásia.

Essa constatação conduz talvez à reflexão mais importante do relatório: a inteligência artificial também deve ser analisada sob a perspectiva da justiça ambiental. Os benefícios produzidos pela nova economia digital são distribuídos globalmente entre grandes empresas, investidores e consumidores de alta renda, mas seus impactos recaem de maneira desigual sobre comunidades locais que enfrentam aumento da demanda por água, pressão sobre sistemas elétricos, expansão da mineração, geração crescente de resíduos eletrônicos e ocupação intensiva do território. Em outras palavras, a inteligência artificial reproduz um padrão já conhecido de outras cadeias produtivas globais, no qual a riqueza é apropriada por poucos enquanto os passivos ambientais são socializados.

No caso brasileiro, as implicações desse cenário merecem atenção especial. O país reúne algumas das condições consideradas ideais para a instalação de grandes centros de dados, como relativa disponibilidade de energia renovável, abundância hídrica em determinadas regiões e potencial para expansão da infraestrutura elétrica. Ao mesmo tempo, é um dos principais fornecedores mundiais de minerais estratégicos e abriga biomas extremamente sensíveis, como a Amazônia e o Cerrado, que já sofrem forte pressão decorrente da mineração, do desmatamento e da expansão do agronegócio. Sem mecanismos robustos de regulação ambiental e planejamento territorial, a corrida global pela inteligência artificial pode aprofundar processos históricos de exploração de recursos naturais, concentrando benefícios econômicos e distribuindo impactos ambientais sobre populações vulneráveis.

O mérito do relatório do United Nations University Institute for Water, Environment and Health está justamente em retirar a inteligência artificial do campo da abstração tecnológica e recolocá-la no mundo material. Por trás de cada resposta produzida por um algoritmo existem cabos, concreto, aço, cobre, água, eletricidade, mineração, transporte e ocupação do território. Em um momento em que a inovação tecnológica é frequentemente apresentada como sinônimo automático de sustentabilidade, esse documento lembra que nenhuma revolução digital é capaz de escapar das leis da física nem das limitações ecológicas do planeta. A verdadeira discussão sobre inteligência artificial, portanto, não deve restringir-se à velocidade dos algoritmos ou aos ganhos de produtividade, mas precisa incorporar uma pergunta muito mais fundamental: quem suporta os custos ambientais dessa transformação e quem efetivamente se beneficia dela? Essa é uma questão que não pode continuar ausente do debate público, especialmente em países como o Brasil, onde a exploração intensiva dos recursos naturais já produz profundas desigualdades sociais e territoriais.