Nuvem, energia e IA: Como a infraestrutura por trás da tecnologia funciona

A resposta gerada por um assistente de inteligência artificial está intrinsecamente vinculada a um elemento físico: eletricidade. Jean Pierre Lessa e Santos Ferreira, diretor de tecnologia e especialista em software e inteligência artificial, nota que a associação da imagem leve à palavra “nuvem” oculta uma infraestrutura física robusta, constituída por datacenters repletos de servidores, sistemas de refrigeração e redes que operam de maneira contínua.

Com a expansão do uso da IA, o consumo de energia desses ambientes passou a ser tema de debate sobre tecnologia e sustentabilidade. A demanda por novos datacenters, que exigem grande capacidade de processamento, tem crescido em diferentes partes do mundo, incluindo o Brasil. Isso se deve ao fato de que a operação e o treinamento de modelos cada vez mais sofisticados demandam tais infraestruturas.

O tema desperta curiosidade e algumas dúvidas recorrentes. Por que a IA consome tanta energia? Quais medidas estão sendo tomadas para tornar essa estrutura mais eficiente? Usuários e empresas podem contribuir de alguma forma? As respectivas respostas são apresentadas a seguir.

Por que a inteligência artificial consome tanta energia?

É imprescindível compreender que os modelos de inteligência artificial são fundamentados em processos de cálculo matemático de grande escala. Durante a formação, o sistema processa muitos dados para ajustar seus parâmetros. Essa tarefa é executada por vários processadores ao longo de meses ou semanas.

Nesse sentido, Jean Pierre Lessa e Santos Ferreira, CTO, explica que o consumo não se encerra com o treinamento. A etapa de uso, denominada inferência, é acionada a cada vez que alguém formula uma pergunta, gera uma imagem ou solicita um resumo. O uso diário de tais ferramentas resulta em uma demanda contínua e significativa de energia.

Os chips empregados em inteligência artificial, como as GPUs, apresentam alto desempenho e geram calor em grande quantidade. Portanto, além da energia requerida para o processamento, os datacenters necessitam de sistemas de refrigeração capazes de manter seus equipamentos em temperaturas seguras, representando um expressivo percentual do consumo total das instalações.

Como os datacenters estão buscando mais eficiência?

O aumento da demanda tem estimulado diferentes frentes de inovação para reduzir o impacto energético da computação em nuvem e da IA:

• Refrigeração líquida: em vez de depender apenas do ar, alguns datacenters levam líquidos de resfriamento diretamente aos componentes, o que remove o calor com mais eficiência em equipamentos de alta potência.
• Energia renovável: provedores de nuvem têm ampliado contratos de fornecimento de energia solar, eólica e de outras fontes limpas para abastecer suas operações.
• Chips mais eficientes: novas gerações de processadores são projetadas para executar mais operações com menos energia, especialmente em tarefas de inteligência artificial.
• Modelos menores e especializados: nem toda tarefa exige um modelo gigante, e versões mais compactas, treinadas para funções específicas, entregam bons resultados com menor consumo.
• Localização estratégica: a escolha de regiões com clima mais ameno e oferta de energia limpa ajuda a reduzir os gastos com refrigeração e as emissões associadas.
• Reaproveitamento de calor: algumas instalações direcionam o calor gerado pelos servidores para aquecimento de prédios ou processos industriais próximos.

Jean Pierre Lessa e Santos Ferreira

No tocante ao cenário em questão, Jean Pierre Lessa e Santos Ferreira, diretor de tecnologia, destaca a importância do software nesse contexto. A programação dos sistemas e a seleção de modelos para cada tarefa influenciam diretamente a quantidade de processamento necessária, fazendo com que a eficiência seja uma responsabilidade compartilhada entre infraestrutura e desenvolvimento.

O papel de empresas e usuários na prática

Para as empresas, o primeiro passo é incluir a eficiência energética nas decisões de tecnologia. A seleção de modelos adequados ao tamanho de cada problema, a abstenção de processamentos desnecessários e o desligamento de ambientes ociosos na nuvem são medidas que reduzem os custos e o impacto ambiental das operações digitais.

Na avaliação do CTO, Jean Pierre Lessa e Santos Ferreira, a escolha de provedores e regiões de nuvem também pode considerar critérios de sustentabilidade. Informações sobre fontes de energia e eficiência das instalações têm sido incorporadas aos relatórios das empresas de tecnologia, a fim de orientar decisões mais conscientes.

Os usuários também exercem certa influência, ainda que de forma individual e limitada. A utilização da inteligência artificial deve ser feita com objetivos claros, evitando-se gerações repetidas sem necessidade e mantendo-se o armazenamento em nuvem organizado, apagando-se arquivos duplicados ou sem utilidade. Essas atitudes, quando somadas, contribuem para um uso mais racional dos recursos.

Tecnologia digital, impacto real

Ao final da leitura de Jean Pierre Lessa e Santos Ferreira, discorrer sobre o consumo de energia da inteligência artificial é uma forma de salientar que o mundo digital tem uma base física. É imprescindível compreender que, por trás de cada resposta rápida, há uma infraestrutura complexa e dinâmica, composta por datacenters, chips, sistemas de refrigeração e redes, que demandam recursos substanciais para funcionar de maneira eficiente.

O avanço da IA tende a ampliar essa demanda, e por isso a busca por eficiência se tornou uma das principais frentes de inovação do setor. A inovação na refrigeração, a energia limpa, os chips otimizados e os modelos menores demonstram a viabilidade de crescimento por meio da redução de desperdícios e do melhor aproveitamento de cada recurso disponível.

Ademais, Jean Pierre Lessa e Santos Ferreira, diretor e especialista em tecnologia, pontua que a sustentabilidade da inteligência artificial depende de escolhas tomadas em todas as camadas, da infraestrutura ao código. A combinação de eficiência e inovação na área de tecnologia permite que seus benefícios sejam ampliados sem que sejam negligenciados seus custos.