ONU alerta: até 2030 a inteligência artificial pode consumir água equivalente a 1,3 bi de pessoas

Por Marco Severini — Bruxelas. O relatório do United Nations University Institute for Water, Environment and Health (UNU‑INWEH), divulgado em 3 de junho, traça um cenário inquietante sobre o custo ambiental crescente da inteligência artificial. Por trás de cada imagem gerada por um algoritmo e de cada resposta automatizada existe uma cadeia material — energia, água e terra — cujos impactos tendem a ser subestimados quando avaliados por um único parâmetro.

As projeções para 2030 descritas pelo estudo indicam que os data centers globais poderão consumir cerca de 945 terawatt‑hora (TWh) de eletricidade, quase o triplo do consumo anual combinado de países como Paquistão, Bangladesh e Nigéria. Mas o efeito mais severo recairá sobre a água: a demanda ligada à operação e à cadeia energética da IA deve atingir aproximadamente 9,3 trilhões de litros — um volume equivalente ao consumo doméstico anual de cerca de 1,3 bilhão de habitantes da África subsaariana.

Além disso, a ocupação territorial projetada é significativa: mais de 14.500 km², área que supera o dobro da metrópole de Jacarta. Estes números desenham um redesenho de fronteiras invisíveis — corredores de infraestrutura que transferem pressões ambientais para regiões já vulneráveis.

O cerne do relatório é uma advertência metodológica: mensurar a sustentabilidade da IA apenas pelas emissões de CO2 é um erro estratégico. "O que mais nos surpreendeu foi o quanto escolhas aparentemente mais verdes em termos de carbono podem ser mais danosas para a água ou para o solo", afirma a Dra. Miriam Aczel, pesquisadora do UNU‑INWEH e autora principal do estudo. Trata‑se de um clássico problema de alocação de custos, em que a métrica escolhida pode deslocar ônus para territórios com alicerces frágeis da diplomacia ambiental.

O documento sublinha também que a maior parte do consumo energético — entre 80% e 90% — decorre do uso cotidiano das aplicações, e não apenas do treinamento inicial dos grandes modelos. Como ilustração tátil dessa tectônica de poder: apenas o ChatGPT processa cerca de 2,5 bilhões de entradas por dia, cujo consumo anual exige medidas compensatórias monumentais — por exemplo, plantar árvores numa área equivalente a Manhattan para neutralizar as emissões associadas.

As diferenças entre tipos de tarefa são igualmente reveladoras. Gerar uma única imagem pode demandar cerca de 1.450 vezes a energia de uma simples classificação de texto; um pequeno vídeo gerado por IA pode consumar eletricidade equivalente ao processamento de cerca de 200 mil e‑mails. São movimentos no tabuleiro que, dependendo de onde se joga, podem sacrificar recursos hídricos e terras agrícolas.

Como analista, vejo neste relatório um convite à estratégia geopolítica: políticas públicas e padrões industriais devem incorporar uma avaliação multidimensional da sustentabilidade — pegada de carbono, hídrica e territorial — para evitar que a transição digital reforce vulnerabilidades preexistentes. A governança da IA não é somente técnica; é um exercício de equilíbrio de poder, que exige instrumentos de cooperação internacional para que o custo ambiental não seja externalizado sobre os mais frágeis.

Em termos práticos, o relatório recomenda medidas que vão desde a transparência nas cadeias de suprimento energético até incentivos para designs de modelos menos intensivos em água e terra. Sem essa correção de rota, o avanço tecnológico poderá consolidar um novo mapa de tensões ambientais — um tabuleiro em que alguns estados carregam o peso das jogadas de todos.

Imagem: facilities de data center e infraestrutura de refrigeração, com sobreposição cartográfica de áreas de estresse hídrico.