Com avanço da IA, data centers dobram demanda por energia e impulsionam uso de gás e carvão, ameaçando comprometer metas climáticas em países como EUA, China e Irlanda.
A crescente demanda por inteligência artificial (IA) está transformando os data centers em um novo desafio para a transição energética. Essas estruturas já representam cerca de 1% do consumo global de eletricidade, mas devem absorver uma fatia cada vez maior à medida que a IA generativa, supercomputadores e modelos de linguagem se expandem.
Projeções da Agência Internacional de Energia (IEA) indicam que os data centers podem ser responsáveis por até 20% do crescimento da demanda elétrica nos países desenvolvidos até 2030. Nos Estados Unidos, a expectativa é que sua participação no consumo nacional mais que dobre, atingindo 8,6% até 2035, segundo dados da BloombergNEF.
Apesar do discurso de sustentabilidade de muitas empresas do setor, a matriz energética que sustenta esses centros ainda depende majoritariamente de combustíveis fósseis. O gás natural e o carvão seguem dominando a operação diária, inclusive em regiões que buscam ampliar o uso de renováveis. Autoridades americanas chegaram a defender o aumento do uso do carvão para não frear a corrida global pela IA. Na China, a concentração de data centers em áreas abastecidas por carvão acentua esse cenário. Já na Irlanda, o avanço dessas estruturas anulou parte dos benefícios climáticos conquistados com a energia limpa.
Enquanto defensores da IA sustentam que ela pode otimizar setores intensivos em emissões. como transporte, indústria e energia, especialistas alertam para o risco de que seu impacto climático ultrapasse os ganhos potenciais, caso não haja medidas concretas para descarbonizar sua infraestrutura.
A falta de transparência no consumo energético real é outro ponto de alerta. “Estamos implantando a IA sem ter uma boa noção de quanto de energia ela realmente consome”, afirmou Sasha Luccioni, líder climática da Hugging Face.
Com o avanço da tecnologia, especialistas defendem regulamentação, métricas claras e políticas de incentivo à energia limpa para evitar que o crescimento da IA comprometa as metas globais de redução de emissões.
