João Miguel Mesquita
A inteligência artificial chega normalmente ao utilizador através de uma experiência simples. Uma pergunta, uma instrução, uma resposta produzida em segundos. Por detrás dessa facilidade existe, no entanto, uma infraestrutura tecnológica de grande dimensão, assente em centros de dados, processadores especializados, redes elétricas e sistemas de refrigeração.
É esta dimensão física da IA que começa a ganhar importância à medida que empresas, administrações públicas e cidadãos utilizam mais sistemas baseados em inteligência artificial.
As projeções apresentadas para os próximos anos apontam para um forte crescimento do consumo energético dos centros de dados. O consumo mundial de eletricidade destas infraestruturas poderá atingir 1.500 TWh por ano até 2030, num contexto em que uma parte relevante da energia utilizada continua a ter origem em combustíveis fósseis.
O crescimento coloca pressão sobre as redes elétricas, mas também torna mais evidente a necessidade de integrar a infraestrutura digital no planeamento energético. À medida que a capacidade computacional se transforma num recurso estratégico para empresas e economias, a disponibilidade de eletricidade, a origem dessa energia e a eficiência das instalações passam a fazer parte da mesma equação.
A expansão da inteligência artificial está, assim, a aproximar duas agendas que durante muito tempo foram tratadas separadamente: transformação digital e transição energética.
A água representa outro elemento desta discussão. Os centros de dados necessitam de sistemas de refrigeração e a sua pegada hídrica poderá aumentar de forma significativa durante esta década. Os valores apresentados apontam para 4,5 biliões de litros em 2025 e uma possível subida para 9,3 biliões em 2030.
Mais do que concluir que estas infraestruturas são incompatíveis com uma utilização sustentável dos recursos, estes números mostram que a localização dos centros de dados terá de ser pensada com maior atenção. A disponibilidade de água, a capacidade das redes elétricas e as características ambientais de cada território passam a ser fatores tão relevantes como a conectividade ou a proximidade dos clientes.
Existe uma aparente contradição na economia digital. Quanto mais serviços passam para o mundo virtual, maior é a quantidade de infraestrutura física necessária para os suportar.
Os processadores utilizados nos sistemas de IA dependem de numerosos elementos da Tabela Periódica e de diferentes metais utilizados no fabrico do hardware. Uma unidade de processamento gráfico, ou GPU, pode incorporar dezenas desses elementos, tornando a cadeia de abastecimento de semicondutores também uma questão relacionada com mineração, disponibilidade de matérias-primas e impacto ambiental.
Esta realidade acrescenta uma nova dimensão às decisões tecnológicas das empresas. Comprar capacidade computacional deixou de ser apenas uma escolha sobre desempenho, preço ou fornecedor. Progressivamente, envolve também questões sobre consumo energético, utilização de recursos e sustentabilidade da infraestrutura.
Os próprios territórios onde são construídos grandes centros de dados começam igualmente a participar nesta discussão. Instalações desta dimensão implicam sistemas de refrigeração, ventilação, produção energética de emergência e ligações às redes elétricas que podem produzir impactos sobre as comunidades próximas.
A discussão sobre a infraestrutura da IA terá, por isso, de incluir tecnologia, energia, território e qualidade de vida na mesma decisão.
Nada disto diminui o potencial da inteligência artificial.
Pelo contrário. Quanto mais importante esta tecnologia se torna para a economia, maior é a necessidade de compreender as condições necessárias para que o seu crescimento possa ser sustentado a longo prazo.
Também existem desafios que ultrapassam a infraestrutura. A automatização poderá alterar determinadas funções profissionais e modificar a forma como as pessoas acedem a serviços e informação. Sistemas capazes de produzir conteúdos em grande escala levantam igualmente questões sobre desinformação, vigilância e manipulação, ao mesmo tempo que a utilização intensiva destas ferramentas no ensino e no trabalho obriga a refletir sobre a relação entre assistência tecnológica e capacidade humana de análise. São questões diferentes e devem ser tratadas como tal.
O impacto energético de um centro de dados pode ser medido de forma relativamente objetiva. Os efeitos da IA sobre a aprendizagem, o emprego ou o comportamento humano são mais complexos e dependem da forma como a tecnologia é desenvolvida, utilizada e enquadrada. É precisamente esta diferença que torna necessária uma abordagem equilibrada.
A inteligência artificial não deve ser apresentada nem como solução automática para todos os problemas nem como origem inevitável de novos riscos. É uma tecnologia cuja dimensão económica e social dependerá, em grande medida, das escolhas feitas durante a sua implementação.
Para os responsáveis tecnológicos das empresas, esta transformação também altera a natureza de algumas decisões de investimento. Capacidade computacional, eficiência energética, localização da infraestrutura, disponibilidade de recursos e governação começam a fazer parte da mesma conversa.
A denominada “nuvem” nunca foi verdadeiramente imaterial. A inteligência artificial está apenas a tornar essa realidade muito mais difícil de ignorar. Por detrás de cada modelo existem processadores, centros de dados, redes, energia, água e pessoas. A escala que a IA está a atingir obriga agora empresas, governos e indústria tecnológica a pensar estes elementos de forma integrada. E isso pode acabar por ser uma das consequências mais importantes desta nova fase tecnológica: a inovação digital terá cada vez mais de demonstrar não apenas aquilo que consegue fazer, mas também como consegue fazê-lo de forma sustentável.
