A dívida de carbono da IA vence primeiro

Todos os novos centros de dados chegam acompanhados de uma promessa climática: a IA vai evitar mais carbono do que aquele que consome. A ideia parece lógica - até ao momento em que se pergunta quando é que essas poupanças aparecem. A dívida de carbono da IA é cobrada antes.

O carbono não fica à espera. Um novo estudo calculou o custo desse desfasamento, comparando-o com o orçamento de aquecimento que ainda resta ao planeta, e a conclusão vira do avesso o discurso habitual sobre IA e clima.

A conta do carbono chega primeiro

Yassine Charabi, geógrafo da Kuwait University, construiu um modelo para seguir o calendário real das emissões associadas à IA. O que encontrou foi um período prolongado a que chamou Vale do Carbono.

Esse vale corresponde aos anos em que construir e operar sistemas de IA liberta mais carbono do que a própria tecnologia consegue evitar.

O momento em que isto acontece é decisivo por razões básicas de física do clima. O aquecimento depende do total de carbono acumulado na atmosfera ao longo do tempo, e por isso existe um orçamento fixo antes de ultrapassar o limite de 1.5°C (2.7°F).

No trajecto mais rápido testado - baptizado Descolagem - a IA acumula cerca de 2.85 mil milhões de toneladas métricas de carbono adicional antes de as poupanças anuais ultrapassarem as emissões, no final de 2031. Esse “gasto” consome parte do orçamento disponível.

Nem toda a IA abre o mesmo buraco. Um chatbot de uso geral consome muito mais energia por tarefa do que uma ferramenta concebida especificamente para reduzir emissões, como assinala um estudo.

A dívida de carbono da IA

O valor de 2.85 mil milhões de toneladas não aparece de uma só vez. Perto de 70% desse total vem da electricidade necessária para manter os centros de dados a funcionar 24 horas por dia - quase 2 mil milhões de toneladas só aqui.

A seguir surge um problema menos visível. Como os servidores de IA estão sempre ligados, a potência extra de que precisam tende a ser fornecida pela central que consegue aumentar produção mais depressa.

E essa central, muitas vezes, é mais poluente do que a média da rede eléctrica, o que acrescenta mais mil milhões de toneladas. Uma parcela mais pequena - cerca de 20 milhões de toneladas - vem do fabrico dos chips.

Estas emissões ligadas ao hardware chegam aos solavancos, de poucos em poucos anos, quando o equipamento antigo é substituído. Uma avaliação do ciclo de vida, do “berço ao túmulo”, do material de IA indica que esta pegada tem vindo a aumentar a cada nova geração.

A eficiência não chega

Seria natural esperar que chips mais eficientes reduzissem o problema. Mas isso não acontece, por causa do que os economistas chamam efeito de ricochete: quando a tecnologia fica mais barata e eficiente, tende a ser usada muito mais - e não menos.

Os números ajudam a perceber a escala. Até 2030, uma IA mais “inteligente” deverá poupar cerca de 154 terawatt-horas de electricidade. Só que a corrida para construir mais capacidade adiciona 318 terawatt-horas, mais do dobro.

Um artigo recente sobre o efeito de ricochete na IA aponta para o mesmo resultado de retorno negativo. É por isso que chips mais eficientes acabam por ser um conforto enganador.

No papel, os ganhos parecem sólidos. Na prática, a rede eléctrica acaba por queimar mais energia - e não menos - porque a procura total cresce mais depressa do que qualquer melhoria.

Arrefecer custa carbono

O local onde os computadores estão instalados também altera as contas. Um centro de dados na América do Norte usa cerca de um terço a mais de electricidade do que a que os chips consomem, sobretudo para manter tudo arrefecido. No Médio Oriente, o gasto pode aproximar-se do dobro.

A explicação é simples: ar exterior mais quente dificulta a dissipação do calor libertado pelos servidores, pelo que regiões quentes consomem mais 37 a 45% de electricidade do que regiões frias.

Não há truque de software que contorne isto. O limite é imposto pelo calor e pelo clima, não pelo código. E, como muitas regiões quentes dependem mais de redes eléctricas alimentadas por combustíveis fósseis, esse esforço de arrefecimento vem com uma penalização de carbono ainda maior.

O atraso agrava a dívida

Há um factor que determina quão fundo fica o vale - e é também o mais controlável: a rapidez com que o mundo aplica IA para reduzir emissões. Quando a implementação é adiada, a dívida cresce cerca de 450 milhões de toneladas por ano.

Charabi chama a isto o preço da hesitação. Um atraso de três anos faz a conta subir de 2.85 mil milhões de toneladas para cerca de 4.2 mil milhões. Se o adiamento se estender a cinco anos, ultrapassa 5.1 mil milhões.

Construir IA liberta carbono logo de imediato. As poupanças só aparecem aos poucos, à medida que empresas eléctricas, fábricas e transportadoras vão adoptando as ferramentas - e por isso cada atraso alarga a distância entre o que se emite agora e o que se evita mais tarde.

Porque é que o timing importa

Quando as poupanças finalmente chegam, contam como emissões evitadas, não como carbono retirado de volta da atmosfera. É um percurso de sentido único.

Podem abrandar as emissões futuras, mas não apagam o que já foi emitido. Para limpar a dívida mais tarde seria preciso recorrer a tecnologia de remoção de carbono que, por enquanto, quase não existe.

Os investigadores já sabiam que a IA exige muita energia e que os ganhos de eficiência raramente acompanham a procura. O que faltava era medir o tamanho e o calendário do fosso, comparando-o com um orçamento que está a encolher.

O modelo também aponta saídas - e dependem mais do momento do que da potência de computação. Marcar tarefas pesadas de IA para horas em que a produção eólica e solar é elevada, ou construir em zonas mais frescas, reduz ambos a profundidade do vale.

Para quem avalia as promessas climáticas da IA, isto muda a pergunta. Fica registada uma dívida de carbono no curto prazo em todos os cenários - e ela não pode ser desfeita.

Assim, o teste real já não é se as poupanças chegam, mas quando.