Cada pergunta feita a uma inteligência artificial parece acontecer quase instantaneamente, mas existe uma infraestrutura gigantesca trabalhando nos bastidores. Servidores, GPUs, refrigeração e centros de dados precisam funcionar continuamente, transformando eletricidade em capacidade computacional. Com a demanda crescendo rapidamente, Jensen Huang, CEO da Nvidia, acredita que o mundo enfrentará uma escolha energética desconfortável antes que tecnologias mais limpas consigam acompanhar o ritmo da IA.
O problema da IA começa muito antes de alguém abrir o ChatGPT
A explosão da inteligência artificial criou uma nova corrida por centros de dados. Empresas estão construindo instalações cada vez maiores para treinar modelos e atender milhões de solicitações simultaneamente.
O problema é que tudo isso exige eletricidade em uma escala extraordinária.
A própria Nvidia descreve os novos centros de dados como “fábricas de IA”, estruturas nas quais eletricidade é convertida em capacidade computacional e inteligência digital. Segundo a empresa, uma única instalação desse tipo pode demandar entre 100 e 200 megawatts.
É nesse ponto que Jensen Huang enxerga um gargalo.
Em entrevista ao The Ezra Klein Show, do The New York Times, o executivo argumentou que simplesmente não existe energia sustentável suficiente disponível hoje para acompanhar a velocidade com que a infraestrutura de inteligência artificial está crescendo.
Sua previsão para os próximos anos é particularmente controversa: em vez de diminuir rapidamente, a dependência de fontes fósseis poderá aumentar.
Jensen Huang acredita que os combustíveis fósseis voltarão ao centro da discussão
Huang afirmou que o mundo utilizará muito mais combustível fóssil durante os próximos quatro ou cinco anos. Para o CEO da Nvidia, isso acontecerá porque a demanda energética da inteligência artificial cresce mais rapidamente do que a capacidade de geração sustentável disponível.
A ideia não é apresentada pelo executivo como uma solução permanente.
Huang acredita que fontes renováveis e energia nuclear poderão assumir uma parcela maior dessa demanda no futuro. O problema está justamente no intervalo entre o crescimento imediato dos centros de dados e a construção da infraestrutura necessária para abastecê-los de maneira menos poluente.
Para explicar essa transição, ele recorreu a uma comparação particularmente forte. Huang comparou o avanço da inteligência artificial a uma cirurgia: existe um dano inicial que, em sua visão, seria necessário para alcançar um benefício posterior.
Essa lógica parte da expectativa de que a própria IA poderá acelerar descobertas científicas, melhorar a eficiência energética, ajudar no desenvolvimento de novos materiais e contribuir para soluções climáticas.
Mas existe uma pergunta inevitável: quanto custará chegar até esse futuro?
A conta ambiental já começa a aparecer
A preocupação não é apenas teórica. Centros de dados estão aumentando rapidamente sua participação na demanda global de eletricidade.
Projeções da BloombergNEF indicam que essas instalações poderão consumir mais de 5% de toda a eletricidade mundial em 2035, quase três vezes a demanda atual. Parte significativa do crescimento poderá ser atendida por usinas a gás existentes ou novas, dependendo de quais projetos realmente forem construídos.
O consumo de água também entrou na discussão.
Estimativas da Rystad Energy indicam que centros de dados ligados à IA utilizaram aproximadamente 222 bilhões de litros de água para refrigeração em 2025. Sem medidas de redução, esse volume poderia se aproximar de 644 bilhões de litros em 2030.
Também existem críticas diretamente direcionadas à Nvidia. O Greenpeace afirma que as emissões da cadeia de fornecimento da companhia mais que dobraram nos últimos três anos e cobra metas mais claras de redução.
Esses números ajudam a explicar por que a expansão da IA está deixando de ser apenas uma discussão sobre chips e algoritmos.
A indústria procura uma saída que não dependa apenas de construir mais usinas
A Nvidia tenta atacar o problema por outra frente: tornar os próprios centros de dados mais flexíveis.
Em março de 2026, a empresa anunciou uma colaboração com a Emerald AI e grandes companhias de energia para desenvolver “fábricas de IA” capazes de ajustar seu consumo conforme as condições da rede elétrica. A ideia combina geração local, armazenamento em baterias e redução temporária de determinadas cargas computacionais.
A energia nuclear também ganhou protagonismo entre as gigantes de tecnologia. Projetos envolvendo reatores modulares e a reativação de instalações existentes estão sendo estudados para atender uma demanda que poderá permanecer elevada durante décadas.
Nada disso, porém, resolve imediatamente o dilema destacado por Huang.
Centros de dados podem ser construídos mais rapidamente do que grandes usinas nucleares, novas linhas de transmissão e parte da infraestrutura renovável necessária para abastecê-los. É justamente nesse intervalo que combustíveis fósseis podem continuar ocupando espaço.
A ironia é difícil de ignorar. A inteligência artificial é apresentada como uma ferramenta capaz de ajudar a humanidade a resolver alguns de seus maiores problemas científicos e ambientais. Para chegar lá, porém, sua expansão pode exigir inicialmente ainda mais recursos de uma infraestrutura energética que já enfrenta enormes pressões.
O desafio dos próximos anos talvez não seja apenas construir modelos de IA mais inteligentes. Será descobrir de onde virá toda a energia necessária para mantê-los funcionando.
[Fonte: Infobae]
