
A atual hegemonia da IA (que, ironicamente, se alinha à tradição cibernética que o termo "Inteligência Artificial" foi cunhado para evitar) depende do processamento de dados em escala de hiperescala.
Crescimento Exponencial: O processamento de treinamento para modelos de IA complexos dobra a cada aproximadamente cinco meses, e o tamanho dos datasets a cada oito meses.
Impacto Econômico: O mercado global de data centers, estimado em US$ 386,71 bilhões em 2025, deve alcançar US$ 627,40 bilhões até 2030, impulsionado pela necessidade de infraestrutura para IA generativa.
O Brasil é o 10º país no ranking mundial em quantidade de data centers, com 195 centros em operação, concentrados no eixo Sudeste-Sul, mas com polos estratégicos no Nordeste e Sul. A potência de carga global de TI estimada para 2025 (120,07 GW) equivale a 57% da capacidade instalada da matriz energética nacional, evidenciando a pressão sobre os sistemas elétricos.
As instalações de data centers para IA impõem requisitos rigorosos (computação de altíssimo desempenho, refrigeração especializada e fontes de energia robustas) que resultam em um consumo elevado de eletricidade e de água potável – podendo atingir volumes diários equivalentes ao abastecimento de cidades de 10 mil a 50 mil habitantes.
Paradoxo de Jevons: Este conceito, revivido por figuras como o CEO da Microsoft, Satya Nadella, descreve o fenômeno onde o aumento da eficiência no uso de um recurso, em vez de diminuir, impulsiona o aumento do seu consumo total.
Pegada Hídrica e de Carbono: Estudos mostram que a pegada hídrica anual dos data centers americanos é de 513 milhões de metros cúbicos, similar ao consumo de Los Angeles. Nos estados com maior concentração de data centers, há também maior escassez de água e mais emissões de gases do efeito estufa.
A concentração da infraestrutura de data centers em oligopólios de big techs levanta sérios debates sobre a soberania digital do país, o controle de dados e a transferência de riscos ambientais.
O artigo conclui que para superar a crise ambiental associada à IA, não basta apenas aumentar a eficiência energética; é necessário buscar novas epistemologias que se desviem do paradigma conexionista, que exige grandes volumes de dados e poder computacional. O autor sugere uma reflexão baseada no pensamento planetário e interespécie, em linha com a proposta de Yuk Hui (2024), buscando alternativas para o "descanso do planeta".
Com informações: Diplomatique