Publicamos Power Hungry, um pacote sobre IA e energia. No centro deste pacote está a análise mais completa até agora sobre a crescente demanda por energia da IA, se é que posso dizer.
Esta reportagem rica em dados é o resultado de mais de seis meses de reportagem feita por mim e meu colega James O’Donnell (e o trabalho de muitos outros membros da nossa equipe). Durante esse tempo, com a ajuda de pesquisadores renomados, quantificamos os impactos de energia e emissões de consultas individuais a modelos de IA e somamos o que tudo isso representa, tanto agora quanto para os próximos anos.
Há muitos dados para explorar, e espero que você reserve um tempo para investigar toda a história. Mas, enquanto isso, aqui estão três dos meus maiores aprendizados ao trabalhar neste projeto.
1 – As demandas de energia da IA são tudo, menos constantes.
Se você já ouviu estimativas sobre o impacto da IA, provavelmente se deparou com um único número associado a uma consulta, provavelmente ao ChatGPT da OpenAI. Uma estimativa popular é que escrever um e-mail com o ChatGPT utiliza 500 mililitros (ou aproximadamente uma garrafa) de água. Mas, ao começarmos a reportagem, fiquei surpreso ao descobrir o quanto os detalhes de que um acesso pode afetar sua demanda de energia. Nenhum comando é igual, por vários motivos, incluindo sua complexidade e os detalhes do modelo usado.
Uma ressalva importante aqui é que não sabemos muito sobre sistemas “fechados”, para estes, as empresas retêm os detalhes de como eles funcionam (exemplos disso são o ChatGPT da OpenAI e o Gemini do Google). Em vez disso, trabalhamos com pesquisadores que mediram a energia necessária para rodar versões de IA de código aberto, cujo código-fonte está disponível publicamente.
Mas ao usar modelos de código aberto, é possível medir diretamente a energia usada para responder a uma consulta, em vez de apenas fazer uma estimativa. Trabalhamos com pesquisadores que geraram textos, imagens e vídeos e mediram a energia necessária para os chips em que as versões são baseadas para realizarem a tarefa.
Mesmo dentro das respostas de texto, havia uma grande variação nas necessidades de energia. Um itinerário de viagem complicado consumiu quase 10 vezes mais energia do que uma solicitação simples por algumas piadas, por exemplo. Uma diferença ainda maior vem do tamanho da solução usada. Os sistemas mais complexos, com maior número de parâmetros, consumiram até 70 vezes mais energia para as mesmas solicitações.
Como você pode imaginar, também há uma grande diferença entre texto, imagens ou vídeo. Os vídeos geralmente levaram centenas de vezes mais energia para serem gerados do que as respostas em texto.
2. O que está alimentando a rede elétrica afetará muito o impacto climático do uso de energia pela IA.
Como repórter especializada em clima neste projeto, fiquei animado em pegar o impacto energético esperado e traduzi-lo para uma carga de emissões esperada.
Alimentar um data center com um reator nuclear ou um monte de painéis solares e baterias não afetará o nosso planeta da mesma forma que queimar montanhas de carvão. Para quantificar essa ideia, usamos uma figura chamada intensidade de carbono, uma medida de quão poluída é uma unidade de eletricidade em uma rede específica.
A mesma consulta pode ter impactos climáticos muito diferentes, dependendo da fonte de energia do data center, e isso depende da localização e da hora do dia. Por exemplo, acessar um data center na Virgínia Ocidental pode gerar quase o dobro das emissões se requisitar um na Califórnia, de acordo com os cálculos baseados em dados médios de 2024.
Esse ponto mostra por que importa onde as gigantes da tecnologia estão construindo data centers, como é a rede elétrica nas localizações escolhidas por elas e como isso pode mudar com mais demanda pela nova infraestrutura.
3. Ainda há muito que não sabemos quando se trata de IA e energia.
Nossa reportagem resultou em estimativas que são algumas das mais específicas e abrangentes disponíveis. Mas, no final, ainda não sabemos o que muitos dos maiores e mais influentes modelos estão somando em termos de energia e emissões. Nenhuma das empresas que procuramos esteve disposta a fornecer números durante nossa apuração. Nenhuma delas.
Nossas estimativas só vão até certo ponto, em parte porque a IA está cada vez mais presente em todos os lugares. Enquanto hoje você pode ter que ir a um site dedicado e digitar perguntas, no futuro a IA pode estar integrada em todas as nossas interações com a tecnologia.
A IA pode ser uma das principais forças que moldam nossa sociedade, nosso trabalho e nossa rede elétrica. Saber mais sobre suas consequências pode ser crucial para planejar o nosso futuro.
Casey Crownhart
