Mesmo quando continua sendo implementado em todas as esferas da vida, incluindo esses gadgets estranhos que você talvez não saiba existir, a pegada ambiental da IA está ficando mais difícil de ignorar. Dados centers de fome de energia, resfriamento constante do servidor e as matérias-primas necessárias para chips e infraestrutura estão alimentando um problema de poluição que o setor está apenas começando a admitir. Digite a IA Quantum, uma mistura de computação quântica e inteligência artificial, que pode oferecer uma saída.
Ao contrário dos computadores clássicos que dependem de bits binários, os sistemas quânticos usam qubits que podem executar vários cálculos simultaneamente. Isso os torna exponencialmente mais eficientes em resolver certos problemas complexos. Um experimento recente do mundo real liderado pela Universidade de Viena mostrou que mesmo os pequenos processadores quânticos de hoje podem superar os modelos clássicos de aprendizado de máquina nas principais tarefas, usando uma fração da energia.
Os processadores quânticos fotônicos, que processam dados que usam luz em vez de eletricidade, foram centrais para o avanço. Eles executaram algoritmos de classificação mais rapidamente e com mais precisão enquanto desenham muito menos potência. Isso não é mais ficção científica. Pela primeira vez, os pesquisadores demonstraram vantagem quântica em uma tarefa de IA ao vivo, não em uma simulação de laboratório. Esse tipo de desempenho com consumo de energia muito menor pode ser um grande salto no aprendizado de máquina. Se escalado corretamente, isso nos permitiria treinar modelos cada vez mais poderosos de IA sem destruir as metas climáticas. Mas o hardware quântico ainda está em sua infância. A instabilidade do hardware e a escalabilidade limitada continuam sendo grandes obstáculos. Mesmo assim, os primeiros resultados são promissores.
O boom da AI está alimentando uma explosão de data center suja
A IA pode ajudar a rastrear as mudanças climáticas, mapear a poluição ou detectar incêndios florestais, mas sua própria infraestrutura está queimando através de energia e recursos a um ritmo alarmante. O treinamento de grandes modelos de idiomas pode emitir o máximo de 300 viagens de ida e volta entre Nova York e São Francisco. Os data centers, onde a IA vive e respira, estão multiplicando poder rápido e consumindo como nunca antes.
Esses centros também requerem água para resfriamento, minerais de terras raras para fichas e criam um lixo eletrônico maciço quando os servidores são aposentados. À medida que a IA generativa escala, a demanda por computação cresce com ela. Somente na Irlanda, os data centers de IA consumiram mais eletricidade do que todas as casas urbanas combinadas em 2023. Globalmente, eles podem usar mais água do que a Dinamarca dentro de alguns anos.
Até empresas com promessas verdes estão retrocedendo. As emissões do Google aumentaram 48% nos últimos cinco anos, enquanto a Microsoft aumentou 29%, ambos culpando a expansão da IA. Muitas dessas emissões vêm de combustíveis fósseis que alimentam suas fazendas de servidores. A IA quântica pode ajudar a aliviar essa demanda, mas até então, todas as sessões de treinamento de IA e modelos continuam bombeando mais poluição para o sistema. O hype em torno do potencial da IA precisa ser pesado contra seu custo planetário muito real.
A IA mais verde precisa mais do que apenas melhor tecnologia
As mudanças nas políticas estão vencidas. Especialistas dizem que precisamos de relatórios ambientais obrigatórios para modelos e regras de IA em torno da reciclagem de água e outros componentes. No momento, a maioria dos governos está focada em regular os danos sociais da IA, como viés ou desinformação, o que, reconhecidamente, levou a algumas histórias horríveis que provam quanto de uma ameaça a IA pode representar. Mas isso não deve ter o custo de ignorar os danos ambientais que causou.
A transparência também importa. Muitos modelos são treinados em segredo, sem dados públicos sobre emissões ou consumo de recursos. Isso torna difícil responsabilizar alguém. A IA quântica poderia um dia treinar modelos mais rápido e limpo. Mas até corrigirmos como a IA é desenvolvida, implantada e regulamentada, não será suficiente. A resposta não é abandonar a IA. É parar de fingir que é neutro e começar a tratá -lo como qualquer outra indústria pesada, com limites, supervisão e um plano para impedir que ele aqueça ainda mais o planeta.
