{"id":19968,"date":"2026-06-08T14:14:31","date_gmt":"2026-06-08T17:14:31","guid":{"rendered":"https:\/\/fenati.org.br\/onu-ia-pode-consumir-agua-quanto-13-bilhao-pessoas\/"},"modified":"2026-07-02T23:09:33","modified_gmt":"2026-07-03T02:09:33","slug":"onu-ia-pode-consumir-agua-quanto-13-bilhao-pessoas","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/fenati.org.br\/en\/onu-ia-pode-consumir-agua-quanto-13-bilhao-pessoas\/","title":{"rendered":"ONU alerta que IA pode consumir tanta \u00e1gua quanto 1,3 bilh\u00e3o de pessoas"},"content":{"rendered":"

\u00c1gua –<\/strong> A r\u00e1pida expans\u00e3o da intelig\u00eancia artificial est\u00e1 provocando preocupa\u00e7\u00f5es que v\u00e3o al\u00e9m do avan\u00e7o tecnol\u00f3gico. Um relat\u00f3rio divulgado pelo Instituto para \u00c1gua, Meio Ambiente e Sa\u00fade da Universidade das Na\u00e7\u00f5es Unidas<\/a> (UNU-INWEH) aponta que o crescimento da infraestrutura necess\u00e1ria para sustentar os sistemas de IA poder\u00e1 elevar drasticamente o consumo de recursos naturais, especialmente \u00e1gua e energia.<\/p>\n

Segundo o estudo, at\u00e9 2030 a opera\u00e7\u00e3o e o resfriamento da infraestrutura global de intelig\u00eancia artificial poder\u00e3o demandar um volume de \u00e1gua equivalente ao consumo dom\u00e9stico b\u00e1sico de cerca de 1,3 bilh\u00e3o de pessoas. O dado refor\u00e7a os desafios ambientais associados \u00e0 populariza\u00e7\u00e3o das ferramentas capazes de gerar textos, imagens, v\u00eddeos e c\u00f3digos.<\/p>\n

LEIA: C\u00e2mara aprova Conven\u00e7\u00e3o 187 da OIT, que amplia prote\u00e7\u00e3o \u00e0 sa\u00fade dos trabalhadores<\/strong><\/a><\/p>\n

Embora muitos usu\u00e1rios enxerguem a IA como uma tecnologia que funciona exclusivamente na nuvem, seu funcionamento depende de uma extensa rede de centros de dados espalhados pelo mundo. Essas instala\u00e7\u00f5es operam continuamente, processando grandes quantidades de informa\u00e7\u00f5es por meio de milhares de servidores que exigem elevados n\u00edveis de eletricidade e sistemas permanentes de refrigera\u00e7\u00e3o.<\/p>\n

\u00c9 nesse processo de resfriamento que ocorre uma parcela importante do consumo de \u00e1gua. Al\u00e9m disso, os pesquisadores ressaltam que tamb\u00e9m deve ser considerada a \u00e1gua utilizada na produ\u00e7\u00e3o da energia el\u00e9trica que abastece esses centros de processamento, um impacto frequentemente ignorado por usu\u00e1rios e at\u00e9 mesmo por parte do setor tecnol\u00f3gico.<\/p>\n

O relat\u00f3rio tamb\u00e9m projeta um aumento expressivo da demanda energ\u00e9tica. At\u00e9 o fim da d\u00e9cada, os centros de dados voltados \u00e0 intelig\u00eancia artificial poder\u00e3o consumir aproximadamente 945 terawatts-hora (TWh) de eletricidade por ano. O volume \u00e9 cerca de tr\u00eas vezes superior ao consumo anual combinado de Paquist\u00e3o, Bangladesh e Nig\u00e9ria.<\/p>\n

O crescimento se destaca quando comparado aos n\u00fameros atuais. Em 2025, os centros de dados em opera\u00e7\u00e3o no mundo consumiram aproximadamente 448 TWh. Caso fossem considerados um pa\u00eds, estariam entre os maiores consumidores de energia el\u00e9trica do planeta, ultrapassando diversas na\u00e7\u00f5es com dezenas de milh\u00f5es de habitantes.<\/p>\n

Outro ponto levantado pelo estudo desafia uma percep\u00e7\u00e3o amplamente difundida sobre o funcionamento da intelig\u00eancia artificial. Durante anos, acreditou-se que a etapa de treinamento dos modelos concentrava a maior parte dos impactos ambientais. No entanto, os pesquisadores conclu\u00edram que entre 80% e 90% do custo ecol\u00f3gico total est\u00e1 relacionado \u00e0 chamada infer\u00eancia, processo realizado sempre que um usu\u00e1rio faz uma pergunta, solicita a cria\u00e7\u00e3o de uma imagem ou gera um v\u00eddeo.<\/p>\n

A conclus\u00e3o indica que o uso cotidiano das ferramentas de IA representa atualmente uma parcela muito mais significativa do impacto ambiental do que a fase inicial de desenvolvimento dos sistemas.<\/p>\n

A pesquisa tamb\u00e9m mostra que o consumo de recursos varia de acordo com a atividade realizada. Uma conversa comum com um chatbot avan\u00e7ado pode utilizar cerca de 200 vezes mais energia do que tarefas simples de automa\u00e7\u00e3o, como filtros de mensagens indesejadas em servi\u00e7os de e-mail.<\/p>\n

Quando a gera\u00e7\u00e3o de imagens e v\u00eddeos entra em cena, a demanda cresce ainda mais. A produ\u00e7\u00e3o de uma \u00fanica imagem sint\u00e9tica pode exigir aproximadamente 1.450 vezes mais energia do que uma tarefa b\u00e1sica de texto. J\u00e1 a cria\u00e7\u00e3o de v\u00eddeos apresenta n\u00fameros muito superiores, podendo consumir at\u00e9 200 mil vezes mais energia, dependendo da complexidade do conte\u00fado.<\/p>\n

Os pesquisadores estimam ainda que a gera\u00e7\u00e3o de apenas um v\u00eddeo por intelig\u00eancia artificial pode demandar cerca de 4,1 litros de \u00e1gua ao longo de todo o processo computacional.<\/p>\n

O relat\u00f3rio chama aten\u00e7\u00e3o tamb\u00e9m para a distribui\u00e7\u00e3o desigual dos impactos ambientais da tecnologia. Embora os servi\u00e7os de IA sejam utilizados em escala global, a infraestrutura respons\u00e1vel por seu funcionamento est\u00e1 concentrada em um n\u00famero limitado de pa\u00edses. Com isso, os benef\u00edcios da tecnologia s\u00e3o compartilhados mundialmente, enquanto os efeitos relacionados ao consumo de \u00e1gua, energia e ocupa\u00e7\u00e3o territorial recaem sobre determinadas regi\u00f5es.<\/p>\n

Em alguns locais, o avan\u00e7o dos centros de dados j\u00e1 desperta preocupa\u00e7\u00f5es ligadas \u00e0 press\u00e3o sobre aqu\u00edferos, \u00e0 disponibilidade de recursos h\u00eddricos e \u00e0 capacidade das redes el\u00e9tricas.<\/p>\n

Al\u00e9m disso, os especialistas destacam o crescimento dos res\u00edduos eletr\u00f4nicos como outro desafio relevante. A busca por equipamentos cada vez mais potentes exige atualiza\u00e7\u00f5es frequentes da infraestrutura tecnol\u00f3gica. De acordo com as estimativas apresentadas, esse processo poder\u00e1 resultar na gera\u00e7\u00e3o de aproximadamente 2,5 milh\u00f5es de toneladas de lixo eletr\u00f4nico por ano at\u00e9 2030.<\/p>\n

Para os especialistas da ONU, o desafio n\u00e3o se limita ao aumento da efici\u00eancia dos sistemas de intelig\u00eancia artificial. O principal objetivo ser\u00e1 garantir que a expans\u00e3o da tecnologia ocorra de forma sustent\u00e1vel. Embora a IA continue oferecendo benef\u00edcios importantes para a ci\u00eancia, a economia e a sociedade, o estudo destaca que compreender e administrar seus custos ambientais ser\u00e1 fundamental para evitar uma press\u00e3o sem precedentes sobre os recursos naturais nas pr\u00f3ximas d\u00e9cadas.<\/p>\n

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(Com informa\u00e7\u00f5es de Gizmodo)<\/strong><\/em><\/p>\n

(Foto: Reprodu\u00e7\u00e3o\/Magnific)<\/strong><\/em><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Estudo destaca que o avan\u00e7o acelerado da intelig\u00eancia artificial ter\u00e1 forte impacto sobre o consumo de \u00e1gua, energia e recursos naturais nos pr\u00f3ximos anos<\/p>","protected":false},"author":16,"featured_media":19969,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[35],"tags":[13],"class_list":["post-19968","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-ti","tag-sindical"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/fenati.org.br\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/19968","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/fenati.org.br\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/fenati.org.br\/en\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/fenati.org.br\/en\/wp-json\/wp\/v2\/users\/16"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/fenati.org.br\/en\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=19968"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/fenati.org.br\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/19968\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":20359,"href":"https:\/\/fenati.org.br\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/19968\/revisions\/20359"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/fenati.org.br\/en\/wp-json\/wp\/v2\/media\/19969"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/fenati.org.br\/en\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=19968"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/fenati.org.br\/en\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=19968"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/fenati.org.br\/en\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=19968"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}