Quão mal a IA prejudica o meio ambiente? Agora temos algumas respostas para essa pergunta, pois o Google e o Mistral publicaram suas próprias auto-avaliações do impacto ambiental de uma consulta de IA.
Em julho, a Mistral, que publica seus próprios modelos de IA, publicou uma auto-avaliação do impacto ambiental do treinamento e consulta seu modelo em termos da quantidade de dióxido de carbono (CO2) produzido, a quantidade de água consumida e a quantidade de material consumido. O Google adotou uma abordagem ligeiramente diferente, publicando a quantidade de energia e água que uma consulta de Gêmeos consome, bem como quanto CO2 produz.
Obviamente, existem advertências: cada relatório foi gerado e não foi executado por um auditor externo. Além disso, o treinamento de um modelo consome muito mais recursos do que inferir, ou as tarefas diárias que os usuários atribuem um chatbot cada vez que a consultam. Ainda assim, os relatórios fornecem algum contexto para o quanto a IA tributa o meio ambiente, apesar de excluir os efeitos do treinamento e inferir da IA pelo Openai e de outros concorrentes.
Na quinta -feira, o Google disse que sua estimativa para os recursos consumidos por uma consulta “mediana” de Gêmeos consome 0,24wh de energia e 0,26 mililitros (cinco gotas) de água e gera o equivalente a 0,03 gramas de dióxido de carbono – o equivalente a 9 segundos de assistir TV. O relatório de Mistral diferiu um pouco: para uma resposta “Le chat” que gera uma página de texto (400 tokens), o Mistral consome 50 mililitros de água, produz o equivalente a 1,14 gramas de dióxido de carbono e consome o equivalente a 0,2 miligramas de recursos não renováveis.
O Google disse que “modelos comparativos” normalmente são um pouco mais brandos e apenas analisam os impactos do consumo ativo de TPU e GPU. Coloque dessa maneira, o prompt mediano de texto de Gêmeos usa 0,10w de energia, consome 0,12 ml de água e emite o equivalente a 0,02 gramas de dióxido de carbono.
O Google não divulgou nenhuma avaliação do impacto do treinamento de seus modelos Gemini. Mistral fez: em janeiro de 2025, o treinamento de seu grande modelo 2 produziu o equivalente a 20,4 quilotons de dióxido de carbono, consumiu 281.000 metros cúbicos de água e consumiu 650 kg de recursos. São cerca de 112 piscinas olímpicas de consumo de água. Usando a estimativa da EPA de que um carro médio produz 4,6 toneladas métricas de dióxido de carbono anualmente, que também resulta na produção anual de CO2 de 4.435 carros.
As avaliações de impacto ambiental assumem que a energia é produzida por meio de meios que realmente produzem dióxido de carbono, como o carvão. A energia “limpa”, como solar, reduz esse valor.
Da mesma forma, a quantidade de água “consumida” normalmente assume o uso de resfriamento evaporativo, onde o calor é transferido do chip ou servidor (possivelmente sendo resfriado pela água também) para o que é conhecido como um refrigerador evaporativo. O resfriador evaporativo transfere aquece eficientemente, da mesma maneira que seu corpo se esfria após um treino. Ao suar, a umidade evapora, uma reação endotérmica que puxa o calor do seu corpo. Um refrigerador evaporativo desempenha a mesma função, Wicking Heat de uma fazenda de servidores, mas também evaporando essa água de volta à atmosfera.
O Google disse que usa uma abordagem holística para gerenciar energia, como modelos mais eficientes, inferir otimizar, embora modelos como flash-lite, TPUs personalizadas, data centers eficientes e ociosidade eficiente de CPUs que não estão sendo usadas. A geração de energia limpa – como um reator nuclear planejado – também pode ajudar a diminuir os números de impacto.
“Hoje, à medida que a IA se torna cada vez mais integrada a todas as camadas de nossa economia, é crucial para desenvolvedores, formuladores de políticas, empresas, governos e cidadãos entender melhor a pegada ambiental dessa tecnologia transformadora”, acrescenta o próprio relatório de Mistral. “Na IA Mistral, acreditamos que compartilhamos uma responsabilidade coletiva com cada ator da cadeia de valor para abordar e mitigar os impactos ambientais de nossas inovações”.
Quanta água e eletricidade o chatgpt consome?
Os relatórios do Mistral e do Google não foram duplicados por outras empresas. A Epochai estima que a consulta média do GPT-4O no ChatGPT consome cerca de 0,3wh de energia, com base em suas estimativas dos tipos de servidores que o OpenAI usa.
No entanto, a quantidade de recursos que a IA consome pode variar consideravelmente, e até as pontuações de energia da IA são rudimentares, na melhor das hipóteses.
“Na realidade, o tipo e o tamanho do modelo, o tipo de saída que você está gerando e inúmeras variáveis além do seu controle-como a que a grade de energia está conectada ao data center que sua solicitação é enviada e a que hora do dia é processada-pode fazer uma consulta milhares de vezes mais intensiva em energia e emissões que a outra, uma delas, uma de milhares de vezes mais de energia e emissões que outra”, um ”, um”, um, um, uma consulta milhares de vezes mais intensiva de energia e emissões que outra ”, uma e outra, uma que não faz uma consulta milhares de vezes mais intensiva de energia e emissões que outra”, um ”, um”, um, um, pode fazer uma consulta milhares de vezes mais intensiva de energia e emissões que a outra ”, um”, um ”, uma consulta milhares de vezes mais intensiva de energia e emissões que a outra” MIT Technology Review Estudo encontrado. Suas estimativas de 15 consultas por dia, além de 10 imagens, além de três vídeos de 5 segundos consumiriam 2,9kwh de eletricidade, segundo eles.
Ainda assim, os autores do estudo de Mistral observam que suas próprias estimativas apontam para um “sistema de pontuação” em que compradores e usuários poderiam usar esses estudos como uma maneira de escolher modelos de IA com o menor impacto ambiental. Também pediu a outros fabricantes de modelos de IA que sigam sua liderança.
Se a IA é “ruim” para o ambiente ainda está em discussão, mas os relatórios do Google e Mistral fornecem uma base para uma discussão mais fundamentada.
Fonte: PC World
