GPUs deixaram de ser coadjuvantes de games para se tornar o motor do boom da inteligência artificial — e, com isso, entraram no centro de um debate ambiental de grande escala. Estudos reunidos pela reportagem original do site “The Verge” revelam que a corrida por data centers abastecidos por centenas de milhares de placas acelera o consumo de energia, água e metais, ao mesmo tempo em que multiplica emissões e lixo eletrônico.
Nos EUA, país que concentra mais data centers no mundo e planeja muitos outros, comunidades vizinhas a esses “hipermercados” de servidores já enfrentam contas de luz mais altas e preocupações com poluição atmosférica e hídrica. O tema ganhou ainda mais visibilidade depois que GPUs como a da Nvidia — que em 2024 se tornou a empresa mais valiosa do planeta — passaram a equipar modelos de linguagem gigantescos.
Para dimensionar o problema, levantamento do Lawrence Berkeley National Laboratory mostra que o consumo de eletricidade de servidores de IA subiu de 2 TWh em 2017 para mais de 40 TWh em 2023 e pode atingir entre 165 e 326 TWh em 2028 — algo equivalente à energia usada por mais de 8,7 milhões de residências americanas. No mesmo sentido, pesquisa liderada por Alex de Vries-Gao indica que, em 2025, a IA já respondia por quase metade da eletricidade dos data centers, com emissões anuais de 32,6 a 79,7 milhões de toneladas de CO₂, patamar comparável ao de Nova York.
Esse salto não ocorre sem reflexos locais. Estudo do professor Shaolei Ren, da Universidade da Califórnia em Riverside, calcula que treinar um modelo do porte do Llama 3.1 da Meta pode liberar poluição do ar equivalente a 10 mil viagens de carro entre Los Angeles e Nova York. O mesmo trabalho projeta custos de saúde pública superiores a US$ 20 bilhões até 2028 e 1.300 mortes prematuras anuais até 2030 por conta dessa poluição.
Água na fronteira do risco
Manter GPUs a pleno vapor exige resfriamento intenso. Ren estima que a IA possa demandar entre 312,5 e 764,6 bilhões de litros de água em 2025, superando previsões anteriores de até 600 bilhões de litros em 2027. O problema é “espinhoso”: nos picos de calor, um grande data center pode multiplicar por dez o volume de água que consome. Se a expansão continuar, centros americanos precisarão de capacidade extra de até 1.451 milhões de galões por dia até 2030, num investimento de US$ 10 bilhões — valor inalcançável para muitos sistemas municipais de abastecimento.
A editoria de Sustentabilidade da S&N acompanha há anos o avanço de estruturas intensivas em recursos no Interior dos EUA, mas a escala associada à IA cria uma tensão inédita entre inovação e escassez hídrica.
Metais, fábricas e ‘forever chemicals’
O impacto começa antes do primeiro watt consumido. Pesquisa da Universidade de Bonn revela que 90 % da massa do Nvidia A100 é composta por metais pesados — cobre, ferro, estanho, níquel e silício. Cada unidade concentra 1,4 kg de cobre, metal cuja demanda global pode crescer 24 % na próxima década. Para treinar o GPT-4, seriam necessários de 1.174 a 8.800 A100, o que implicaria extrair e, um dia, descartar até 7 toneladas de elementos tóxicos.
Do lado da produção, a eletricidade gasta por fábricas de chips subiu 350 % entre 2023 e 2024, segundo relatório da Greenpeace East Asia. Isso quadruplicou as emissões do setor para 453,6 mil toneladas de CO₂. O crescimento ocorre, por exemplo, no deserto do Arizona, onde a TSMC iniciou a fabricação dos chips Blackwell da Nvidia e onde moradores temem o vazamento de PFAS — “forever chemicals” associados a câncer.
“When we use AI we tend to forget that this has an impact on the real world around us.”
A advertência é da pesquisadora Sophia Falk, que literalmente tritura GPUs em laboratório para mapear seus componentes. Ela e colegas alertam que, além de carbono, a cadeia inclui substâncias cancerígenas liberadas no processo de fabricação e descarte.
Lixo eletrônico sem fronteiras
Com ciclos de vida de poucos anos nos data centers, as placas alimentam outra curva ascendente: o e-waste. Estudo de De Vries-Gao prevê que, em 2030, servidores de IA gerarão entre 131 e 225 mil toneladas de resíduos eletrônicos por ano — volume próximo ao produzido por países como Dinamarca ou Áustria. Hoje, apenas 22 % dos 68,3 milhões de toneladas de lixo eletrônico mundial são reciclados; nas Américas, o índice é 30 %. O restante costuma seguir para mercados informais, muitas vezes em nações de baixa renda, onde equipamentos são queimados ou derretidos sem proteção.
Gigantes do setor começam a reagir. A Nvidia afirma que a arquitetura Blackwell Ultra é 50 vezes mais eficiente que a geração anterior e que, em seis ciclos, a companhia ampliou em um milhão de vezes o desempenho por megawatt. Intel e TSMC citam metas de “zero resíduo em aterro” e plantas de reúso de água. Especialistas, porém, lembram do chamado “efeito rebote”: ganhos de eficiência costumam incentivar o aumento absoluto de consumo.
Para a S&N, esse movimento indica que o debate sobre “suficiência” ganhará força. A questão, nas palavras de Falk, é saber “onde parar” quando um salto de 2 % no desempenho exige dobrar o tamanho de um modelo — e, por consequência, a infraestrutura que o sustenta.
“Isn’t it nice to have the environment as a scapegoat?”
A provocação da professora Catherine Flick relembra que, na pressa em justificar investimentos bilionários, parte da indústria tenta responsabilizar a preocupação ambiental pela adoção ainda tímida de aplicativos de IA entre consumidores. Mas a resistência pode ser justamente o sinal de um usuário que, desta vez, não ignora o preço real da tecnologia.
No horizonte, pesquisadores sugerem ampliar a vida útil das placas, projetar modelos mais enxutos e criar data centers integrados à comunidade, como defende Ren. Medidas desse tipo, estimam estudos citados, podem reduzir o e-waste em até 86 %. Resta saber se a corrida pelo “maior modelo possível” dará lugar a uma disputa por soluções que caibam — literalmente — no planeta.
Editorial S&N
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