IA avança, mas depende de energia, água, chips e infraestrutura crítica
O estudo AI’s Hidden Dependencies, da Arthur D. Little, mostra que a inteligência artificial está se tornando uma nova infraestrutura crítica global, mas seu crescimento depende de recursos físicos muitas vezes invisíveis para os usuários. Por trás dos modelos de IA existem minerais, fabricação de chips, data centers, eletricidade e água, criando vulnerabilidades ambientais, energéticas e geopolíticas que podem afetar empresas, governos e toda a cadeia de tecnologia.
O relatório destaca que o impacto ambiental da IA ainda é difícil de medir com precisão. As emissões dos data centers já representam cerca de 0,5% das emissões globais e podem chegar perto de 1% até 2030. Além disso, o uso de IA agentiva, multimodal e baseada em tarefas complexas pode multiplicar o consumo de energia por interação. O estudo também alerta que a transparência caiu: desde 2024, menos de 3% dos novos modelos de IA divulgam dados ambientais, dificultando comparações reais entre fornecedores.
Outro ponto central é a pressão sobre os sistemas elétricos. Os data centers consumiram aproximadamente 415 TWh em 2024 e podem chegar perto de 1.000 TWh até 2030. Servidores acelerados para IA consomem 5 a 8 vezes mais energia que servidores convencionais, criando gargalos em regiões como Estados Unidos, China e Europa. Em alguns polos, como Virgínia e Dublin, os data centers podem representar 30% a 40% da eletricidade local até 2030, gerando atrasos de conexão, aumento de custos e disputas por capacidade de rede.
Por fim, o estudo mostra que o controle sobre capacidade computacional virou um novo eixo de poder. A cadeia de IA segue concentrada em poucos atores, como Nvidia em chips, ASML em equipamentos de litografia e TSMC na fabricação avançada, enquanto empresas buscam resiliência por meio de múltiplos fornecedores, arquiteturas híbridas e maior controle sobre dependências críticas. A recomendação central é que as empresas adotem ações sem arrependimento: medir o real impacto ambiental da IA, antecipar custos e fortalecer a resiliência estratégica.
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