Com mais de 900.000.000 de usuários por semana e um consumo de 17.300.000.000 kWh, será que essa tecnologia ameaça o carro elétrico?

A expansão imparável da inteligência artificial abriu uma nova era digital, com um impacto que vai além do tecnológico e afeta diretamente o sistema energético global. O consumo de energia de modelos como o Chat GPT atinge valores comparáveis ao uso de eletricidade em grandes metrópoles como Madrid ou Nova York por longos períodos.

Essa realidade, que já está ocorrendo atualmente, gera preocupações quanto à sustentabilidade do crescimento da IA e seu impacto na estabilidade das redes elétricas, bem como em tecnologias limpas como os carros elétricos.

O consumo de energia da inteligência artificial

De acordo com uma análise recente do portal BestBrokers, o ChatGPT consome cerca de 17,3 TWh de eletricidade por ano apenas para processar as consultas dos usuários em escala global. Essa quantidade de energia equivale ao consumo anual de grandes cidades. Como referência, seria suficiente para abastecer Madri ou Nova York por aproximadamente sete meses e meio.

Essa magnitude tem impactos nas infraestruturas elétricas. Os data centers que hospedam os modelos de IA consomem energia não apenas para os cálculos, mas também para sistemas de refrigeração e manutenção, o que aumenta ainda mais a carga na rede.

Hoje, os grandes data centers representam entre 2% e 3% do consumo total de eletricidade em países como os Estados Unidos, e parte desse consumo se deve a modelos de IA como o ChatGPT, que consomem entre seis e dez vezes mais energia por consulta do que uma busca típica na internet.

O crescimento exponencial da IA também é observado nas projeções de médio prazo: os dados disponíveis indicam que o consumo de eletricidade dos data centers pode dobrar até 2030, atingindo valores próximos a 945 TWh, o que equivale ao consumo de países inteiros como o Japão.

Esse apetite energético crescente tem implicações diretas no funcionamento do sistema elétrico, que precisa equilibrar constantemente a produção e a demanda para manter a estabilidade de frequência e tensão. Um excesso de carga, especialmente em horários de pico, pode sobrecarregar a capacidade disponível das redes, como foi observado em alguns estados dos Estados Unidos, onde as infraestruturas tiveram que adotar medidas de emergência para lidar com a pressão causada por demandas energéticas intensas, incluindo os data centers.

O veículo elétrico versus a inteligência artificial

Diante dessa pressão, surge um debate crucial entre especialistas: a função que poderiam desempenhar os veículos elétricos conectados à rede (vehicle-to-grid ou V2G). Esses carros não apenas consomem eletricidade para se carregar, mas também podem devolver energia à rede em momentos de alta demanda, atuando como estabilizadores móveis do sistema.

No entanto, se o consumo de energia por parte das instalações de IA continuar aumentando sem mecanismos eficazes de gestão e flexibilidade, essa função dos veículos elétricos pode ser comprometida ou ter um valor menor diante de demandas massivas de grandes consumidores, como os data centers.

O potencial dos veículos elétricos para ajudar a mitigar picos de demanda não é uma hipótese teórica: as tecnologias de carregamento inteligente e V2G permitem que os carros sejam carregados em momentos de baixa demanda e, ao mesmo tempo, forneçam energia de volta à rede em períodos críticos.

Isto, em teoria, fortaleceria a resiliência e a estabilidade do sistema elétrico. No entanto, essas capacidades exigem investimentos em infraestrutura, regulamentação e coordenação entre operadores de rede, gestores de carregamento e fabricantes de automóveis.

Em contraste, os data centers que suportam serviços de IA como o ChatGPT operam com padrões de consumo intensivo e contínuo, que nem sempre coincidem com os momentos de menor pressão na rede.

Estudos técnicos indicam que as mudanças rápidas na demanda de energia desses centros podem causar variações bruscas na tensão e frequência da rede se não forem geridas adequadamente, forçando os operadores a recorrer a reservas caras e serviços auxiliares para equilibrar o sistema.

As implicações não são apenas técnicas, mas também econômicas e regulatórias. O alto custo energético necessário para alimentar a infraestrutura de IA se traduz em pressões sobre o preço da eletricidade, investimentos em geração e transmissão, além da autonomia energética de cidades e regiões.

Essa pressão também se soma à discussão sobre os investimentos necessários para expandir as energias renováveis em escala suficiente para atender tanto ao consumo tradicional quanto às novas demandas impostas pela IA.

A rivalidade entre tecnologias emergentes por um recurso finito como a energia elétrica revela tensões profundas no esquema energético atual. A função estabilizadora do carro elétrico, visto como um componente chave das redes inteligentes do futuro, poderia ser parcial ou totalmente ofuscada se não forem implementadas políticas de demanda flexível, infraestrutura adequada e um equilíbrio entre geração renovável e consumo digital intensivo.

A analogia de que o ChatGPT consome tanta energia quanto cidades inteiras não é apenas um dado surpreendente: é um sinal claro de que o sistema energético precisará se transformar para acomodar simultaneamente a revolução digital e a transição em direção a uma mobilidade sustentável.