Entenda como data centers impulsionados pelo avanço da inteligência artificial (IA) consomem água e energia em larga escala, geram emissões crescentes e se tornam peças-chave da nova geopolítica.
Nos últimos anos, o uso da inteligência artificial (IA) teve um crescimento exponencial. Um exemplo que demonstra esse quadro é o ChatGPT, que alcançou 100 milhões de usuários em apenas dois meses após seu lançamento, no fim de 2022. Em outubro de 2025, a empresa já havia atingido os 800 milhões de usuários ativos por semana.
Embora termos como “nuvem” e “inteligência artificial” parecem sugerir leveza ou abstração, por trás dessas tecnologias existe uma infraestrutura física extremamente densa e exigente, que consome energia, água, metais e território em escala colossal.
No centro dessa materialidade estão os data centers; instalações que abrigam servidores, redes e sistemas de armazenamento digital. Os data centers existem desde os primórdios da computação, mas sua expansão acelerou drasticamente para atender às demandas da IA, que requer muito mais poder de processamento do que os serviços digitais convencionais.
“Os data centers são uma parte fundamental do processo de produção e implementação da IA. Pense neles como fábricas de IA”, explica Ramayya Krishnan, professor de ciência da gestão e sistemas de informação da Universidade Carnegie Mellon.
Essa infraestrutura se tornou estratégica na geopolítica. Hoje, Estados Unidos e China concentram quase dois terços da potência global tecnológica. A capacidade de treinar modelos de inteligência artificial, acessar chips avançados e atrair grandes centros de dados passou a ser tratada como questão de segurança nacional. A nova corrida tecnológica é também uma disputa por recursos físicos e controle territorial, com impactos socioambientais crescentes e ainda subdimensionados.
A corrida da IA começa no subsolo
O poder computacional da IA também exige uma base mineral robusta. Chips de alto desempenho, como as GPUs usadas nos treinamentos, dependem de materiais como terras raras, gálio, germânio e cobre, este último essencial para a fiação e os sistemas de resfriamento.
Em 2025, o preço do cobre subiu 28% diante da expansão dos data centers de IA e da transição energética. A produção global desses minerais está concentrada em poucos países, especialmente na China, o que gera riscos geopolíticos e compele a busca por fornecedores alternativos. Com grandes reservas de terras raras e nióbio, o Brasil entrou no radar de potências ocidentais, atraindo bilhões em investimentos, mas também ampliando conflitos socioambientais em áreas sensíveis.
Energia, água e território: o esgotamento de recursos por trás da inovação
O impacto ambiental dos data centers é igualmente alarmante. Para funcionar com máxima eficiência, os centros de IA agrupam milhares de chips em proximidade extrema, formando supercomputadores que consomem volumes colossais de energia. Em 2024, esses centros consumiram 415 terawatts-hora (TWh), cerca de 1,5% de toda a eletricidade mundial.
A projeção é que esse número atinja mais que o dobro até 2030, chegando a 945 TWh. Só nos Estados Unidos, o consumo de energia por data centers em 2023 já era equivalente a todo o consumo anual da Irlanda. A Meta prevê que seu novo centro em construção na Louisiana usará o dobro de energia do que toda a cidade de Nova Orleans.
A maior parte desse impacto não vem do treinamento dos modelos, mas da inferência, ou seja, o uso em tempo real por milhões de usuários. Estima-se que a inferência represente até 90% do consumo energético de um modelo de IA ao longo de sua vida útil.
Além da eletricidade, há o uso intensivo de água para resfriamento. Uma analogia comum para explicar os data centers é a do “canudo gigante” e ilustra bem o problema: os data centers extraem milhões de galões de água por dia de aquíferos locais, muitas vezes em regiões sob estresse hídrico. Instalações de grande porte chegam a consumir o equivalente a 5 milhões de galões por dia.
Conflitos já surgiram devido à alta demanda, no Uruguai, a pressão popular obrigou o Google a adotar um sistema menos intensivo em consumo de água. Em São Paulo, durante a crise hídrica no Sistema Cantareira, a construção de centros de dados gerou forte debate sobre os limites do setor.
Há também o impacto sobre o uso da terra, ocupando centenas de hectares, data centers substituem áreas que poderiam ser usadas para agricultura, moradia ou conservação ambiental. Além dos prédios, os centros de dados exigem linhas de transmissão e infraestrutura associada. A promessa de inovação tecnológica vem acompanhada de um custo ambiental crescente, nem sempre visível, mas cada vez mais difícil de ignorar.
Quando dados viram poder, a geopolítica dos data centers
A distribuição da potência de data centers se tornou um novo indicador de poder global. Ela define quem consegue desenvolver IA em larga escala, proteger dados estratégicos e liderar a economia digital, um ativo comparável a bases militares ou reservas de energia.
Hoje, Estados Unidos e China lideram, com 39% e 22% da potência global disponível para equipamentos de TI, respectivamente. Essa vantagem já é tratada como questão de segurança nacional. Em 2025, o governo dos EUA lançou um plano para acelerar a infraestrutura de IA, enquanto a China reforçou sua estratégia de integração entre tecnologia e desenvolvimento econômico. A ideia de que a liderança em IA se traduz em poder global circula há anos entre chefes de Estado.
“Quem se tornar líder nessa área (IA), se tornará o governante do mundo”, Vladimir Putin, presidente da Rússia, setembro de 2017.
Outras regiões tentam reduzir a dependência das grandes potências. Países europeus buscam autonomia tecnológica por meio de parcerias multilaterais e economias emergentes, como Arábia Saudita e Índia, investem para não ficarem à margem da nova ordem digital.
Essa corrida já influencia políticas públicas. Para atrair data centers, governos oferecem incentivos fiscais, flexibilizam regulações e aceleram licenças ambientais. Por meio do Plano de Ação de IA, lançado em 2025, os Estados Unidos incluíram propostas recentes para afrouxar normas ligadas à água e ao ar limpos e viabilizar a expansão de data centers, além de revogar uma ordem executiva que estabelecia diretrizes para um desenvolvimento mais ético e responsável de IA. No Brasil, a lógica é semelhante: estados e União disputam investimentos com benefícios fiscais e cessão de terrenos, mesmo em regiões sob pressão hídrica e energética.
O debate, porém, raramente aborda quem controla essa infraestrutura e retém seus lucros e quem arca com os impactos ambientais e territoriais de longo prazo. Assim, enquanto o valor estratégico dos dados se concentra em poucas empresas e países, os custos ecológicos tendem a permanecer locais e duradouros.
O impacto climático da inteligência artificial
Essas repercussões desafiam diretamente as metas climáticas das próprias empresas de tecnologia. Google, Amazon e outras gigantes da IA mantêm compromissos públicos de alcançar emissões líquidas zero até 2040 ou antes. No entanto, o Relatório Ambiental do Google de 2025 revelou um aumento de 51% em suas emissões em 2024 em comparação a 2019.
“Querer expandir sua IA nessa velocidade e, ao mesmo tempo, atingir suas metas climáticas é incompatível”, alerta Quentin Good, analista de políticas do Frontier Group.
Segundo pesquisadores da Universidade Cornell, se mantido o ritmo atual de crescimento da IA, o setor pode lançar de 24 a 44 milhões de toneladas de CO₂ por ano até 2030, o equivalente a colocar 10 milhões de carros a mais nas estradas americanas. A projeção de água a ser consumida no mesmo período é entre 731 e 1.125 milhões de metros cúbicos por ano, isso equivale a cerca de 292 mil a 450 mil piscinas olímpicas.
Apesar da linguagem aparentemente etérea que acompanha expressões como “computação em nuvem” e “modelos leves”, a realidade da IA é muito mais material. Essas tecnologias dependem de infraestruturas colossais, alto consumo de energia e água e vastas áreas de solo impermeabilizado. Por trás da abstração, há um processo concreto que impõe um preço socioambiental crescente e desigualmente distribuído.
