AI & Data: a sustentabilidade está nos factos

No mundo empresarial, a IA Gen pode replicar – e, em alguns aspetos, superar – os processos de pensamento humano, sintetizando conteúdo personalizado com implicações de longo alcance para impulsionar a inovação, melhorar a experiência do cliente, otimizar a eficiência operacional e impulsionar o crescimento.

No entanto, estas valiosas vantagens têm um custo que vai para além do monetário. É importante reconhecer e abordar o consumo de energia, a pegada de carbono, a utilização de água e o lixo eletrónico envolvidos na implementação da IA Gen ao longo do seu ciclo de vida. Desde a fabricação (impacto nos materiais e hardware), treino e utilização de modelos (impacto na energia, água e carbono dos Data Centers) até ao fim de vida (lixo eletrónico), a IA Gen consome vastas quantidades de recursos e tem impactos financeiros e ambientais significativos.

Um dos consumos significativos de energia e recursos acontece nos Data Centers por todo o mundo. A IA Gen utiliza milhares de unidades de processamento gráfico (GPUs), cujos chips requerem 10-15x mais energia para operar do que uma unidade central de processamento (CPU) tradicional. Apesar disso, as GPUs conseguem executar mais cálculos em simultâneo, o que pode compensar parcialmente o maior consumo. A IA Gen também exige uma variedade maior de hardware e substituições mais frequentes, acelerando o desgaste de recursos e aumentando os impactos ambientais.

Assim, no estado atual, a IA e a sustentabilidade levam-nos em direções opostas. A IA consome muita energia, seja no treino de grandes modelos de linguagem (LLMs) ou a executar inferências, e esse consumo está a crescer exponencialmente. Os modelos maiores (que incluem mais parâmetros e, portanto, requerem mais dados de treino) geralmente consomem mais energia e geram mais carbono no processo. Por exemplo, estima- se que o treino do modelo GPT-4 da OpenAI, com 1.76 triliões de parâmetros, consumiu entre 51.772 e 62.319 MWh – energia suficiente para abastecer 5.000 casas em Portugal durante um ano.

Após o processo de treino (um evento único no ciclo de vida do modelo) segue-se a fase de inferência – essencialmente onde o modelo é implementado. Isto requer tanta ou mais energia do que a fase anterior, prevendo-se que a necessidade de energia para inferências aumente exponencialmente à medida que um maior número de pessoas se torna utilizador regular da IA Gen.

De acordo com a Agência Internacional de Energia, uma única consulta no ChatGPT consome 2.9 watts-hora de eletricidade – quase 10 vezes o de uma pesquisa no Google. Considerando cerca de 9 mil milhões de pesquisas diárias (total estimado de pesquisas diárias no Google), a execução destas no ChatGPT exigiria 10 terawatts-hora adicionais de eletricidade por ano. Isto equivale ao consumo anual de eletricidade de 1.5 milhões de cidadãos da UE.

A procura crescente de energia para cargas de trabalho de IA já está, por tanto, a ter impacto direto nas emissões de GEE dos hyperscalers. Para responder a este aumento, grandes tecnológicas como a Google Cloud, AWS e Microsoft anunciaram planos para alimentar os Data Centers com pequenos reatores nucleares modulares (SMRs). Neste contexto, uma preocupação central é que muitas empresas ainda não medem o impacto ambiental da IA Gen – muitas vezes por desconhecimento dos líderes sobre a real dimensão do problema. É fundamental começar por quantificar esse impacto, para que se possa mitigar de forma eficaz.

Por saber tudo isto, a Schneider Electric é amplamente reconhecida como uma das empresas líderes mundiais em sustentabilidade, e oferece uma gama de soluções para ajudar outras empresas a adotarem estratégias sustentáveis de forma eficaz.

Desde consultoria estratégica, cadeia de abastecimento sustentável, eficiência energética, transformação digital e automação sustentável, até à gestão de dados e relatórios ESG com o EcoStruxure Resource Advisor, temos uma abordagem robusta na área da sustentabilidade, ajudando empresas a adotarem práticas mais responsáveis e eficientes. Este é o momento ideal para encontrar um parceiro de confiança – e na Schneider Electric estamos prontos para assumir esse papel.

Conteúdo co-produzido pela MediaNext e pela Schneider Electric