Relatório do WEF mostra que eficiência física, otimização de workloads e economia circular são essenciais para conter a explosão energética
O avanço da inteligência artificial (IA) trouxe ganhos computacionais inéditos, mas também colocou um holofote sobre os impactos ambientais da infraestrutura que sustenta essa revolução. Em análise publicada pelo World Economic Forum, os executivos John Stamer e Linda Yao, da Lenovo, defendem que o setor de data centers só conseguirá evitar a duplicação de seu consumo energético até 2030 se adotar uma visão sistêmica, considerando energia, água, materiais, cooling e workloads como partes de um mesmo ecossistema em transformação.
O alerta parte de dados que mostram a escalada contínua do setor. A Agência Internacional de Energia estima que os data centers consumiram 415 TWh em 2024, número que pode chegar a 945 TWh em 2030, mais do que todo o consumo anual do Japão hoje. A explosão ocorre em grande parte por causa da IA: o treinamento de grandes modelos, como o usado no ChatGPT, pode gerar emissões equivalentes a mais de uma centena de residências americanas; e a etapa de inferência, quando esses modelos operam em escala, chega a representar até 90% de seu custo energético total.
Os autores destacam que a pressão não se limita à energia. Water cooling e evaporação aumentam a demanda hídrica, um data center médio consome cerca de 300 mil galões por dia, segundo a NPR, enquanto a transição global para energias renováveis eleva a competição por minerais críticos. Paralelamente, o e-lixo alcançou 62 milhões de toneladas anuais, reduzindo a margem de segurança ambiental da infraestrutura digital.
O impacto local também se intensifica conforme regiões viram polos de data centers. Em Loudoun County, na Virgínia, essas instalações responderam por 21% de todo o consumo de energia da região em 2023, ultrapassando o uso residencial.
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Em 2024, uma oscilação na rede de Fairfax County derrubou 60 data centers para geradores, retirando 1,5 mil megawatts da rede de forma abrupta, carga equivalente à demanda total de Boston. Na Europa, congestionamentos elétricos já representam risco de estabilidade diante da eletrificação industrial.
Diante desse panorama, Stamer e Yao apontam três pilares de ação para uma sustentabilidade realista: eficiência física, eficiência de workloads e economia circular.
O primeiro pilar, eficiência física, exige medir, de ponta a ponta, o desempenho energético da instalação. A comparação entre data centers com PUE (Power Usage Effectiveness) de 1,1 e 2,0 revela o potencial de redução: aqueles mais eficientes consomem até 84% menos energia de apoio. O desenho da planta, o acesso a fontes renováveis e tecnologias avançadas de cooling podem gerar saltos relevantes. Eles destacam, por exemplo, iniciativas como o Neptune, sistema de refrigeração líquida que promete cortar até 40% do uso de energia e elevar a eficiência térmica em mais de três vezes.
O segundo pilar, eficiência de workloads, ganha protagonismo na era da IA. Consolidar aplicações e eliminar capacidade ociosa é, segundo os executivos, a ação que mais reduz consumo energético em escala. É uma abordagem que envolve virtualização, atualização de arquiteturas antigas, alocação inteligente de tarefas e tuning fino para extrair mais performance por watt. Nesse modelo, cada workload se torna unidade de transformação, permitindo melhorias incrementais que se acumulam em grandes avanços.
Por fim, a economia circular oferece caminhos para prolongar o ciclo de vida da infraestrutura e recuperar minerais críticos. Ainda são poucos os data centers que reciclam componentes de maneira estruturada. Para a Lenovo, ampliar o reaproveitamento de equipamentos, melhorar processos de descarte e reduzir o uso de água são passos fundamentais para aliviar a pressão sobre recursos naturais finitos, mesmo que o impacto direto sobre emissões seja menor do que o obtido por eficiência operacional.
O relatório conclui que medir corretamente, enxergar data centers como sistemas vivos e manter metas adaptativas são condições essenciais para que o setor consiga equilibrar demanda computacional e resiliência ambiental na década da IA.
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