O uso crescente de ferramentas como o ChatGPT e o Gemini está a aumentar o consumo de eletricidade dos centros de dados. Especialistas explicam como reduzir o impacto ambiental da inteligência artificial sem deixar de a usar.
Nos centros de dados, processadores de elevado desempenho trabalham 24 horas por dia para responder a pedidos que vão da criação de imagens e textos à análise de exames médicos, deteção de fraudes e programação informática.
Estas instalações consomem atualmente cerca de 414 terawatts-hora de eletricidade por ano, o equivalente a 1,5% do consumo mundial, segundo dados da Agência Internacional de Energia.
Depois de ter aumentado, em média, 12% ao ano durante cinco anos, este consumo cresceu 17% em 2025 e poderá mais do que duplicar até 2030.
Parte da eletricidade adicional continua a ser produzida através de combustíveis fósseis. Há também preocupações com a água usada para arrefecer centros de dados, sobretudo em regiões afetadas pela seca.
A utilização individual de IA representa apenas uma pequena parcela da pegada ambiental de cada pessoa
A principal responsabilidade pela redução do consumo pertence às empresas tecnológicas, que podem criar algoritmos e equipamentos mais eficientes. Ainda assim, as escolhas dos utilizadores também contam.
“As escolhas individuais não são irrelevantes, e algumas têm mais impacto do que as pessoas imaginam”, explica Ivana Drobnjak, cientista informática da University College London, à Knowable Magazine.
É difícil determinar quanta energia consome cada pedido. A Google estima que uma resposta de texto de extensão mediana do Gemini gasta cerca de 0,24 watt-hora, utiliza 0,26 mililitros de água e produz o equivalente a 0,03 gramas de CO₂.
São valores reduzidos, mas multiplicam-se rapidamente. Com base em números da OpenAI citados pelo Tech Crunch, Drobnjak estima que, em maio, eram enviados diariamente cerca de 3,2 mil milhões de pedidos ao ChatGPT.
Os modelos de linguagem exigem muita energia porque recorrem a processadores potentes e efetuam milhares de milhões de cálculos para gerar cada nova palavra. Imagens e vídeos exigem ainda mais recursos, uma vez que obrigam a processar repetidamente milhões de pixels.
Há, porém, quatro formas simples de reduzir esse consumo.
1. Não use IA quando uma pesquisa simples basta
Antes de recorrer a um chatbot, o utilizador deve avaliar se precisa realmente de IA para aquela tarefa.
“Perguntar ao ChatGPT ‘O que devo vestir hoje?’ ou ‘Como está o tempo?’ é como apanhar o Concorde para ir ao supermercado”, compara Günter Klambauer, especialista em IA da Universidade Johannes Kepler, na Áustria.
Uma pesquisa convencional consome geralmente menos energia. O mesmo se aplica aos motores de busca que apresentam automaticamente resumos gerados por IA, como as visões gerais da Google ou a pesquisa Copilot da Bing.
Quando se procura apenas uma página, uma notícia ou uma informação simples, pode ser preferível selecionar apenas os resultados da Web ou desativar as respostas de IA.
2. Escolha modelos mais pequenos
Para tarefas específicas, como traduzir, resumir ou responder a perguntas sobre um documento, modelos mais pequenos e especializados podem ser mais eficientes do que os grandes sistemas generalistas.
Num estudo publicado pela UNESCO em 2025, modelos especializados consumiram entre 15 e 50 vezes menos energia do que o Llama 3.1, da Meta, e produziram melhores resultados nas tarefas para as quais tinham sido desenvolvidos.
A utilização destes modelos permitiu reduzir em 90% o consumo total de energia, tornando-se a medida mais eficaz testada no estudo.
“Não é necessário usar um modelo com um bilião de parâmetros para rever uma mensagem de correio eletrónico”, resume Udit Gupta, especialista da Cornell Tech, em Nova Iorque.
3. Peça respostas mais curtas
Quanto mais extensa for a resposta, mais cálculos o modelo tem de efetuar. Os chatbots mais “faladores” tendem, por isso, a gastar mais energia.
O modo de raciocínio de alguns modelos pode produzir cerca de dez vezes mais texto do que o modo normal. Os especialistas recomendam que seja reservado para problemas verdadeiramente complexos.
Instruções simples como “seja breve”, “responda em 100 palavras” ou “no máximo cinco pontos” podem reduzir o consumo.
No estudo da UNESCO, pedir ao Llama que reduzisse a resposta para metade permitiu poupar 50% da energia. Encurtar o próprio pedido teve um efeito muito menor, de apenas 5%.
“É o tamanho da resposta que mais determina o consumo de energia”, explica Drobnjak.
4. Gere imagens em baixa resolução e em conjunto
A criação de imagens e vídeos consome muito mais energia do que a produção de texto, porque o sistema tem de processar toda a imagem repetidamente.
Drobnjak recomenda começar com uma resolução baixa e aumentá-la apenas depois de confirmar que o resultado segue a direção pretendida.
Editar uma imagem existente também exige menos recursos do que criar uma nova a partir do zero. E, quando são necessárias várias imagens, é mais eficiente pedi-las numa única sessão ou em lote do que através de vários pedidos separados.
Estas escolhas não resolvem, por si só, o impacto ambiental da inteligência artificial. Mas, à escala de milhares de milhões de utilizações diárias, pequenas poupanças podem acumular-se.
“A IA consome tanta energia que temos de analisar o problema de todos os ângulos”, conclui Drobnjak.
(ZAP)