A IA é ruim para o meio ambiente? A resposta honesta

Resposta curta: uma resposta de IA não faz mal ao meio ambiente, mas a IA como um todo pode fazer, por causa da velocidade com que cresce e da forma como é alimentada. Uma pergunta de texto típica usa mais ou menos a eletricidade de alguns segundos de TV. O problema é que bilhões dessas perguntas, mais imagens, vídeos e documentos longos, estão fazendo o consumo de eletricidade dos data centers disparar, e boa parte dessa eletricidade ainda vem de combustíveis fósseis.

Se a IA vai acabar sendo ruim para o planeta depende menos de uma pergunta específica e mais de duas escolhas: o que abastece os data centers e o quão eficientes são os modelos.

Quanto uma resposta de IA realmente custa

Os melhores números vêm das empresas que operam os modelos:

	Eletricidade por resposta de texto	Água por resposta de texto
Google Gemini (pergunta mediana)	0,24 Wh	0,26 mL
OpenAI ChatGPT (pergunta média)	Cerca de 0,34 Wh	Cerca de 0,32 mL

Para comparar, o Google equipara 0,24 Wh a menos de nove segundos de TV, e 0,26 mL são umas cinco gotas de água. Os pesquisadores independentes da Epoch AI estimam uma pergunta típica ao GPT-4o em cerca de 0,3 Wh, na mesma faixa.

Algumas tarefas custam bem mais:

• Documentos longos. O modelo lê tudo o que você envia, toda vez. A Epoch AI estima uma pergunta com 10.000 tokens de entrada, um relatório longo, em cerca de 2,5 Wh.
• Imagens. Em um estudo revisado por pares sobre modelos de imagem abertos, gerar uma imagem usou em média cerca de 2,9 Wh, o mesmo que umas dez respostas de texto.
• Modos de raciocínio e vídeo. Modelos que “pensam” passo a passo e a geração de vídeo usam muito mais ainda.

Números antigos que ainda circulam, como 3 Wh por pergunta ao ChatGPT, são cerca de dez vezes altos demais para os modelos atuais, segundo a Epoch AI.

Por que o problema real é o total

Por resposta, a IA fica cada vez mais eficiente. O Google informa que a energia da pergunta de texto mediana do Gemini caiu 33 vezes nos doze meses até maio de 2025.

Mas o uso cresce mais rápido que a eficiência. A Agência Internacional de Energia estima que os data centers do mundo usaram cerca de 485 TWh de eletricidade em 2025, 17% a mais em um ano, com alta de 50% nos data centers de IA. A agência espera que o total quase dobre para 950 TWh em 2030, cerca de 3% da demanda mundial de eletricidade.

Esse crescimento precisa ser abastecido por alguma coisa. Quando isso acontece com novas usinas a gás ou mantendo usinas a carvão abertas, a IA adiciona emissões reais. Várias grandes empresas de tecnologia viram suas emissões subirem ao expandir a IA; o Google, por exemplo, recuou da meta de emissões líquidas zero para 2030 (artigo em inglês).

Água

Muitos data centers resfriam os chips com torres de resfriamento por evaporação, e a água evaporada se perde para o abastecimento local. Usinas a carvão, a gás e nucleares também usam água.

Por resposta, as quantidades são pequenas. No total, elas somam: pesquisadores da UC Riverside e da UT Arlington projetam que a demanda mundial por IA pode responder por 4,2 a 6,6 bilhões de metros cúbicos de captação de água em 2027. Isso pesa mais onde os data centers são construídos em regiões quentes, secas e com escassez hídrica. Saiba mais em quanta água a IA usa.

Hardware e treinamento

Duas partes da pegada da IA quase nunca aparecem nos números por resposta:

• Treinamento. Criar um modelo grande exige uma quantidade enorme de computação antes que alguém o use.
• Hardware. Fabricar chips e servidores consome energia, água e minerais, e o hardware é trocado a cada poucos anos.

A Mistral é uma das poucas empresas que publicou um estudo completo do ciclo de vida cobrindo as duas coisas. O impacto cresce mais ou menos na proporção do tamanho do modelo, mais um motivo para usar modelos menores quando eles dão conta.

O que decide se a IA é parte do problema

1. De onde vem a eletricidade. A mesma resposta tem uma pegada de carbono mínima em uma rede hidrelétrica ou eólica e muito maior com carvão. É o fator mais importante.
2. A eficiência dos modelos. Modelos do tamanho certo, usados para as tarefas certas, reduzem muito a energia.
3. O resfriamento dos data centers. Climas frios e resfriamento em circuito fechado usam muito menos água do que torres de evaporação em regiões quentes.
4. Se nova energia limpa é construída. O crescimento da IA pode prender o mundo às fontes fósseis ou ajudar a pagar nova energia eólica, solar e armazenamento.

O que você pode fazer

• Use um modelo menor e mais rápido para as perguntas do dia a dia.
• Evite modos de raciocínio, imagens e vídeos quando não precisar.
• Anexe só a parte do documento de que você precisa.
• Escolha um app de IA que diga onde ficam seus data centers e o que os abastece. Veja o que é IA ecológica.

Como a Viro faz. O modelo próprio da Viro roda em data centers na Islândia, Noruega, Finlândia e Irlanda, alimentados por energia hidrelétrica, geotérmica e eólica, com resfriamento por ar frio externo e circuitos fechados em vez de evaporação. Quando você usa ChatGPT, Claude ou Gemini dentro da Viro, essas respostas rodam nos servidores de quem os criou; a Viro estima a eletricidade de cada mensagem e financia a mesma quantidade de nova energia limpa. Cada resposta mostra uma estimativa da eletricidade usada. Ver os data centers.

A IA não precisa ser ruim para o meio ambiente. Com energia limpa e modelos eficientes, o crescimento dela pode ajudar a pagar a expansão da energia limpa, em vez de atrasá-la.

Experimente o Viro AI grátis: ChatGPT, Claude, Gemini e o modelo próprio da Viro, movido a energia renovável, em um só app e em português.

Perguntas frequentes

A IA é ruim para o meio ambiente?

Pode ser, principalmente pela escala e pela forma como é alimentada. Uma resposta de texto usa entre 0,24 e 0,34 watt-hora, alguns segundos de TV, mas os data centers usaram cerca de 485 TWh de eletricidade em 2025 e a AIE espera que isso quase dobre até 2030. Uma IA com energia limpa e modelos do tamanho certo tem uma pegada bem menor.

O ChatGPT é ruim para o meio ambiente?

A OpenAI diz que uma pergunta média ao ChatGPT usa cerca de 0,34 watt-hora de eletricidade e cerca de 0,32 mL de água. Por pergunta, é pouco. O impacto vem de bilhões de perguntas por dia e de tarefas pesadas como imagens e documentos longos, e a OpenAI não publicou o que abastece seus data centers.

A IA gasta mais energia que uma busca no Google?

Para perguntas simples, a diferença ficou pequena, porque as respostas de IA ficaram muito mais eficientes. A AIE estima que, se todas as buscas na web fossem feitas como perguntas simples de texto a uma IA, isso usaria menos de 4 TWh por ano, menos de 1% do que os data centers usam hoje.

A IA está ficando melhor ou pior para o meio ambiente?

As duas coisas. A energia por resposta cai rápido: o Google reduziu 33 vezes a energia da pergunta de texto mediana do Gemini em um ano. Mas o uso total sobe porque as pessoas usam muito mais IA, então a fonte de eletricidade dos data centers importa mais a cada ano.

Como usar a IA de forma mais sustentável?

Use modelos menores para perguntas simples, evite modos de raciocínio e geração de imagens quando não precisar, anexe só a parte necessária de um documento e escolha um fornecedor de IA que diga onde ficam seus data centers e o que os abastece.

Fontes

1. Key Questions on Energy and AI, Agência Internacional de Energia, 2026
2. How much energy does Google’s AI use? We did the math, Google Cloud, agosto de 2025
3. The Gentle Singularity, Sam Altman, OpenAI, junho de 2025
4. How much energy does ChatGPT use?, Epoch AI, fevereiro de 2025
5. Power Hungry Processing: Watts Driving the Cost of AI Deployment?, Luccioni, Jernite e Strubell, ACM FAccT, 2024
6. Making AI Less “Thirsty”: Uncovering and Addressing the Secret Water Footprint of AI Models, Li, Yang, Islam e Ren, Communications of the ACM, 2025
7. Our contribution to a global environmental standard for AI, Mistral AI, julho de 2025

Foto de capa de Taylor Vick no Unsplash