Altman responde à polémica sobre o consumo de água na IA: o uso de água pelo ChatGPT é "completamente irreal", o desafio energético é que é fundamental

A rápida evolução da inteligência artificial tornou a questão do consumo de água e energia pelos centros de dados um foco de atenção global. Respondendo às dúvidas do público sobre as alegações de que cada consulta à IA consome uma grande quantidade de recursos hídricos, o CEO da OpenAI, Sam Altman, recentemente afirmou que tais afirmações são “completamente falsas”, destacando que os rumores não têm relação com a realidade. No entanto, ele também admitiu que, à medida que a utilização global de IA aumenta exponencialmente, o consumo de energia é um desafio que precisa ser enfrentado de forma séria.

Durante uma entrevista ao lado do AI Impact Summit na Índia, Altman respondeu de forma completa às questões sobre o uso de recursos pela IA, gerando intenso debate na comunidade tecnológica e nas plataformas sociais.

Altman refuta a alegação de que “cada consulta consome vários galões de água”

Na entrevista, Altman criticou duramente a afirmação que circula na internet de que “cada consulta ao ChatGPT consome vários galões de água”, qualificando-a como “completamente falsa e extremamente absurda”, e afirmou que esses dados “não têm qualquer relação com a realidade”.

Embora os centros de dados tenham dependido por muito tempo de sistemas de resfriamento a água para evitar o superaquecimento dos equipamentos eletrônicos, com o avanço das tecnologias de resfriamento, muitas novas instalações têm reduzido gradualmente essa dependência, e algumas operam totalmente sem resfriamento a água.

No entanto, mesmo com melhorias na eficiência, a tendência geral não pode ser ignorada. Segundo um relatório divulgado no mês passado pela empresa de tecnologia hídrica Xylem e pela Global Water Intelligence, à medida que a demanda global por poder computacional continua a crescer, a quantidade de água utilizada para resfriamento de centros de dados nos próximos 25 anos deve triplicar, pressionando os recursos hídricos.

As declarações de Altman indicam que ele acredita que a ideia de que “cada consulta consome água” foi exagerada, embora a necessidade de avaliar racionalmente os recursos das infraestruturas continue sendo fundamental.

O consumo de energia da IA é o verdadeiro problema central

Em comparação com as controvérsias sobre recursos hídricos, Altman afirmou de forma mais direta que o consumo de energia é o ponto de crítica mais relevante para o desenvolvimento da IA.

Ele declarou: “Não é sobre cada consulta individual, mas sim sobre o consumo total — porque o mundo está usando IA em grande escala. Precisamos urgentemente migrar para fontes de energia nuclear, eólica e solar.”

Essa afirmação evidencia a realidade enfrentada pela indústria de IA: à medida que os modelos se tornam maiores e suas aplicações mais difundidas, a demanda por poder computacional cresce exponencialmente, levando a um aumento correspondente na geração de energia elétrica. Encontrar um equilíbrio entre impulsionar a inovação e alcançar metas de redução de carbono é um desafio que governos e empresas precisam resolver.

De acordo com um relatório do Fundo Monetário Internacional (FMI) de maio deste ano, o consumo de energia elétrica dos centros de dados globais em 2023 atingiu níveis equivalentes ao consumo total de eletricidade da Alemanha ou da França. Essa data coincide pouco após o lançamento do ChatGPT pela OpenAI, demonstrando que a demanda por poder computacional impulsionada pela IA generativa está crescendo de forma surpreendente.

IA versus cérebro humano? Altman refuta a visão de Bill Gates

Na entrevista, Altman também foi questionado sobre a opinião do fundador da Microsoft, Bill Gates, que afirmou anteriormente que o cérebro humano é altamente eficiente em termos energéticos, o que sugere que a IA também pode se tornar mais eficiente ao longo do tempo.

Altman apresentou uma perspectiva diferente. Ele destacou que muitas discussões sobre o consumo de energia da IA focam na fase de “treinamento” do modelo, que consome uma quantidade enorme de energia, mas muitas vezes ignoram o tempo e os recursos necessários para treinar um ser humano.

“Treinar um modelo de IA realmente exige muita energia, mas treinar uma pessoa também consome muita energia — é uma vida de 20 anos, além de toda a comida que ela ingere nesse período”, afirmou Altman.

Ele acrescentou que uma comparação mais justa seria entre “a energia necessária para uma resposta única após o treinamento do modelo” e “a energia que um humano gasta para responder à mesma pergunta”. Nesse critério, ele acredita que a IA já pode estar igualando ou até superando a eficiência humana.

O processo mencionado por Altman, conhecido na área de IA como “inferência”, refere-se à geração de novas saídas a partir de um modelo treinado. Geralmente, a inferência consome muito menos energia do que o treinamento.

Controvérsia na comunidade: humanos e tecnologia podem ser comparados em termos de eficiência?

A comparação de Altman entre a eficiência energética da IA e do cérebro humano também gerou debates acalorados nas redes sociais.

Sridhar Vembu, cofundador e cientista-chefe da empresa de software indiana Zoho Corporation, publicou no X (antigo Twitter) uma crítica, dizendo: “Não quero viver em um mundo que equipare uma tecnologia ao ser humano.”

Diante do avanço rápido da IA generativa e do medo de que ela substitua parte do trabalho humano, esse tipo de comparação toca em questões éticas e sociais mais profundas.

Resistência à expansão dos centros de dados globais

Com governos e empresas de tecnologia investindo bilhões de dólares na construção de novos centros de dados para atender à demanda de IA, a oposição também tem crescido.

Alguns governos estão simplificando os processos de aprovação para acelerar a entrada de novas fontes de energia, mas grupos ambientais alertam que isso pode conflitar com os objetivos globais de neutralidade de carbono.

Nos Estados Unidos, algumas comunidades expressaram preocupações com grandes projetos de centros de dados, alegando que eles podem sobrecarregar a rede elétrica e elevar os preços da energia. Na semana passada, a cidade de San Marcos, no Texas, rejeitou um projeto de US$ 1,5 bilhão para um centro de dados, que vinha sendo fortemente contestado pelo público há meses.

Diante dessas resistências, líderes tecnológicos como Altman defendem que os centros de dados do futuro devem depender de fontes de energia renovável e nuclear.

A última declaração de Altman reflete a contradição central na era da IA generativa: o avanço tecnológico versus o consumo de recursos.

Por um lado, ele nega as alegações exageradas de consumo de água; por outro, reconhece que a demanda por energia continuará a subir com a popularização da IA, e apela por uma transição energética acelerada. Com o consumo de energia dos centros de dados já próximo de níveis nacionais, o próximo passo da indústria de IA não é apenas uma competição por desempenho de modelos, mas uma disputa pela transformação da matriz energética. Após o lançamento do ChatGPT, a IA tornou-se uma infraestrutura fundamental na economia digital. O futuro de equilibrar inovação e sustentabilidade será um desafio de longo prazo para a indústria e os governos.

Este artigo, sobre a resposta de Altman às controvérsias de consumo de água na IA: “ChatGPT usa água de forma completamente falsa”, e que o verdadeiro desafio é o consumo energético, foi originalmente publicado pelo News ABMedia.