A nuvem da IA tem chaminé: entenda os custos ocultos

• Os data centers que sustentam a IA consumiram cerca de 415 TWh de eletricidade em 2024, perto de 1,5% da energia do mundo, segundo a Agência Internacional de Energia.
• Esse consumo deve quase dobrar até 2030, chegando a aproximadamente 945 TWh, mais do que o Japão inteiro gasta hoje.
• Treinar um único modelo grande como o GPT-3 teria evaporado cerca de 700 mil litros de água limpa, segundo pesquisadores da Universidade da Califórnia em Riverside.
• A Microsoft relatou alta de cerca de 34% no uso de água em 2022, puxada pelos data centers de IA.
• A 'nuvem' não flutua no céu: ela tem endereço, consome recursos e, sim, tem chaminé.

A coluna que lembrou que a nuvem da IA não é feita de ar

Em setembro de 2026, a Folha de S.Paulo publicou na seção de opinião o texto 'A nuvem da IA tem chaminé'. A tese é simples e incômoda: a palavra 'nuvem' nos faz pensar em algo leve, limpo e distante, mas por trás dela existem prédios enormes, lotados de máquinas que esquentam, puxam energia da rede elétrica e bebem água para não derreter.

Por que isso interessa a você, que talvez use o ChatGPT só para tirar uma dúvida ou pedir uma receita? Porque esse gasto não fica preso nas empresas de tecnologia. Ele pressiona a conta de luz, disputa água com cidades e influencia quanto o planeta esquenta. No Clube dos Cisnes, entendemos que entender o custo escondido da IA é tão importante quanto aprender a usá-la.

O que realmente acontece quando você faz uma pergunta para a IA?

Quando você digita uma pergunta para um robô de inteligência artificial, a resposta não nasce dentro do seu celular. Ela é calculada em um data center, um galpão gigante cheio de computadores (chamados servidores) que ficam ligados 24 horas por dia.

Pense numa cozinha de restaurante no horário de pico. Dezenas de fogões acesos ao mesmo tempo, panelas fervendo, e um calor insuportável que obriga a ligar exaustores e ventiladores o tempo todo. O data center é essa cozinha, só que gigantesca e sem pausa. Modelo de IA, aqui, é o programa que aprende com muitos exemplos para então responder; cada resposta exige milhões de contas por segundo.

Esse esforço todo vira calor. E calor é o inimigo número um dos computadores, porque máquina quente trava ou queima. Por isso o data center precisa de refrigeração constante, que normalmente usa dois recursos caros: muita eletricidade para rodar os aparelhos de ar e muita água para resfriar o ambiente. Já explicamos esse mecanismo em detalhe no artigo sobre por que a IA consome tanta energia e o que muda no Brasil.

O ponto que a coluna da Folha destaca é justamente esse descompasso. Na tela, tudo parece mágica instantânea e sem peso. Nos bastidores, há uma indústria pesada girando. A 'nuvem' é um nome de marketing; o que existe de verdade é concreto, aço, cabos e chaminé.

Quanta energia os data centers de IA consomem de verdade?

Muito mais do que a maioria das pessoas imagina. Segundo a Agência Internacional de Energia (AIE), o órgão que acompanha o consumo mundial de energia, os data centers usaram cerca de 415 TWh de eletricidade em 2024, algo perto de 1,5% de toda a energia elétrica do planeta.

Para dar escala a esse número: 415 TWh é mais do que o Brasil inteiro consome em alguns anos. E a tendência é piorar. A mesma AIE projeta que esse consumo pode quase dobrar até 2030, batendo em torno de 945 TWh, mais do que o Japão gasta por ano. A inteligência artificial é o principal motor dessa aceleração, porque treinar e rodar esses modelos exige muito mais força do que uma busca comum.

Aqui entra um dado que ajuda a sentir a diferença no dia a dia. Estima-se que uma única pergunta a um robô como o ChatGPT consuma cerca de dez vezes mais energia do que uma busca tradicional no Google. Multiplique isso por bilhões de perguntas por dia no mundo todo e você entende por que as empresas estão correndo atrás de usinas, inclusive nucleares, só para alimentar seus galpões.

Esse apetite por energia não é exclusividade de uma empresa. A Microsoft, por exemplo, admitiu em seus próprios relatórios que suas emissões de carbono cresceram por causa da expansão dos data centers de IA, um caso que detalhamos no texto sobre como a Microsoft emitiu 25% mais carbono por culpa dos data centers. É a prova de que a conta ambiental está crescendo mesmo nas gigantes que prometem sustentabilidade.

Por que a inteligência artificial também gasta tanta água?

Porque água é a forma mais barata e eficiente de tirar calor dos computadores. Boa parte dos data centers usa sistemas parecidos com uma torre de resfriamento: a água circula, absorve o calor das máquinas e boa parte dela evapora, exatamente como o suor que esfria o nosso corpo.

O problema é o volume. Pesquisadores da Universidade da Califórnia em Riverside estimaram que apenas treinar o GPT-3, um modelo mais antigo, teria evaporado cerca de 700 mil litros de água limpa. É água tratada, potável, a mesma que sai da sua torneira, usada para refrigerar máquina.

E não para no treinamento. Cada conversa que você tem com a IA também consome água, gota a gota. Os mesmos pesquisadores calcularam que uma sequência de algumas dezenas de perguntas pode gastar o equivalente a uma garrafa de meio litro. Parece pouco, mas, somado a bilhões de usuários, vira um rio.

Imagine uma cidade pequena no interior que enfrenta racionamento de água no verão. Agora imagine que, na vizinhança, um data center continua evaporando milhões de litros para manter seus servidores frios. Esse conflito já é real em várias regiões do mundo e explica por que algumas cidades começaram a reagir, como mostramos no artigo sobre as 7 cidades brasileiras que disseram não aos data centers.

Isso vai mexer na sua conta de luz e de água?

Pode mexer, sim, mesmo que você nunca use inteligência artificial. A lógica é a mesma do supermercado: quando muita gente disputa o mesmo produto, o preço tende a subir para todo mundo.

Energia elétrica funciona assim. Se os data centers passam a consumir uma fatia enorme da eletricidade de uma região, a rede fica mais pressionada. Isso pode exigir novas usinas, novas linhas de transmissão e investimentos que, no fim, costumam aparecer na tarifa paga por todos os consumidores, inclusive na sua casa.

Com a água acontece algo parecido. Em locais onde a água já é escassa, um grande consumidor novo disputa o mesmo recurso que abastece casas, escolas e hospitais. O Brasil entrou de cabeça nessa corrida e deve receber bilhões em investimentos de data centers de IA, o que torna urgente discutir quem paga a conta ambiental dessa expansão.

Não estamos dizendo que sua conta vai dobrar amanhã. Dizemos que existe uma pressão nova e silenciosa sobre recursos que você também usa, e que essa pressão tende a crescer nos próximos anos.

Por que as big techs quase não falam desses custos ocultos?

Porque admitir o tamanho do gasto atrapalha a imagem de tecnologia limpa e mágica que vende o produto. É mais fácil mostrar o robô respondendo na tela do que o galpão fumegante que torna essa resposta possível.

Existe também uma questão de competição. Revelar exatamente quanta energia e água cada modelo consome exporia fraquezas para os concorrentes e para os reguladores. Por isso, muitos números que temos hoje vêm de pesquisadores independentes e de estimativas, não de dados abertos das empresas.

A inteligência artificial só parece limpa porque a sua chaminé fica longe dos olhos de quem aperta o botão.

Há um precedente histórico que vale lembrar. No começo da indústria automobilística, o carro era vendido como liberdade pura, sem que ninguém falasse em poluição. Levou décadas até que a fumaça virasse pauta de saúde pública e de lei. Com a IA, corremos o risco de repetir o roteiro: encantamento primeiro, conta ambiental depois.

O que já está sendo feito para reduzir o impacto ambiental da IA?

Várias frentes estão em movimento, umas mais sinceras do que outras. A primeira é técnica: empresas buscam chips mais eficientes, data centers em regiões frias (onde refrigerar custa menos) e sistemas que reaproveitam o calor para aquecer prédios, por exemplo.

A segunda frente é energética. Muitas gigantes prometem alimentar seus galpões com energia renovável, como solar e eólica, e algumas até assinaram contratos com usinas nucleares. O problema é que a demanda cresce tão rápido que, na prática, a energia suja muitas vezes continua entrando na conta, como o próprio caso da Microsoft mostrou.

A terceira frente é política e social. Governos e cidades começam a exigir transparência, estudos de impacto e limites. Nova York, por exemplo, chegou a pausar a construção de novos data centers por um ano para entender melhor as consequências. É um sinal de que a fase do 'vale tudo' pode estar começando a acabar.

O que ainda é incerto é se essas medidas acompanham a velocidade da expansão. Hoje, a corrida para construir galpões de IA anda mais rápido do que a régua para fiscalizá-los. Essa diferença de ritmo é o que mais preocupa quem estuda o tema.

O que você pode fazer diante de tudo isso no dia a dia?

Você não precisa abandonar a tecnologia, e nem seria realista pedir isso. O caminho é usar com consciência, do mesmo jeito que aprendemos a fechar a torneira enquanto escovamos os dentes.

Na prática, isso significa evitar o desperdício bobo: não ficar fazendo dezenas de pedidos repetidos ao robô por pura diversão, aproveitar melhor cada resposta e preferir ferramentas que mostram preocupação real com eficiência. Cada interação é pequena, mas o hábito coletivo pesa.

Significa também cobrar transparência. Quando uma empresa de tecnologia instala um data center na sua cidade, é legítimo perguntar de onde virá a energia, quanta água será usada e quem fiscaliza isso. Informação é a primeira defesa do consumidor, e esse tipo de pressão pública já mudou o comportamento de setores inteiros antes.

A leitura do Clube dos Cisnes sobre a chaminé escondida da IA

Na nossa leitura, o maior risco da inteligência artificial agora não é o robô ficar esperto demais; é a gente se acostumar a tratar como gratuito algo que tem um custo físico enorme. A palavra 'nuvem' anestesia. Ela faz um recurso pesado parecer leve, e o que parece leve a gente usa sem pensar.

Nossa previsão é direta: nos próximos dois a três anos, o consumo de energia e água vai deixar de ser detalhe técnico e virar critério de escolha, inclusive comercial. Assim como hoje olhamos o selo de eficiência de uma geladeira, vamos começar a perguntar qual ferramenta de IA gasta menos para entregar o mesmo resultado. Quem não se preparar para essa conversa vai ficar para trás.

Para as pequenas e médias empresas brasileiras, isso tem um efeito prático concreto. Muito empresário acha que adotar IA é só pagar uma assinatura barata. Pela nossa experiência no Clube dos Cisnes, estimamos que o custo real de energia por trás de um uso intenso de IA numa operação pode acrescentar algo entre 5% e 15% à conta de infraestrutura digital em poucos anos, à medida que os fornecedores repassam seus próprios gastos. É uma estimativa nossa, não um dado fechado de terceiros, mas serve de alerta para quem planeja orçamento.

Um exemplo ilustrativo (hipotético, baseado no que vemos no mercado): imagine um pequeno comércio que automatizou todo o atendimento com um robô que responde cada cliente com respostas longas e caprichadas. Funciona lindamente, até o fornecedor reajustar o preço por causa do custo de energia. De repente, aquela 'mágica barata' fica cara. A lição é planejar o uso, não apenas ligar e esquecer. Quem trata eficiência como parte da estratégia, e não como enfeite, sai na frente.

No fim, o debate que a Folha abriu é maduro e necessário. Ele não pede que a gente odeie a tecnologia; pede que a gente pare de fingir que ela não tem corpo, endereço e chaminé.

A IA pode ser o melhor assistente que a humanidade já teve. Mas todo assistente tem um salário, e o da IA é pago em quilowatts e litros de água. Ignorar essa conta não a faz desaparecer; só empurra o boleto para o futuro.