[{"jcr:title":"Inteligência artificial e o paradoxo energético da sustentabilidade","cq:tags_0":"area-de-conhecimento:políticas-públicas/sustentabilidade","cq:tags_1":"tipos-de-conteudo:acontece-no-insper","cq:tags_2":"area-de-conhecimento:tecnologia/inteligência-artificial"},{"richText":"Keynote speaker da São Paulo School of Advanced Science in Systems Change and Sustainability, Shon Hiatt alertou para a explosão no consumo de energia e água provocada pelos data centers de IA","authorDate":"26/02/2026 11h26","madeBy":"Por","tag":"area-de-conhecimento:políticas-públicas/sustentabilidade","title":"Inteligência artificial e o paradoxo energético da sustentabilidade","variant":"imagecolor"},{"jcr:title":"transparente - turquesa - vermelho"},{"themeName":"transparente - turquesa - vermelho"},{"containerType":"containerTwo"},{"jcr:title":"Grid Container Section","layout":"responsiveGrid"},{"text":"A inteligência artificial está moldando uma nova era de transformação energética — mas não sem contradições. Essa foi a principal mensagem da  [palestra](https://www.youtube.com/live/VtzpBGnoeEI)  do professor Shon Hiatt, da University of Southern California (USC), keynote speaker da São Paulo School of Advanced Science in Systems Change and Sustainability,  [evento](https://www.insper.edu.br/pt/eventos/2025/12/school-of-advanced-science)  realizado pelo Insper entre 8 e 17 de dezembro de 2025, com apoio da Fapesp. Com o tema “Transition to Expansion: AI and the New Era of Energy”, Hiatt apresentou, no primeiro dia do evento, dados contundentes sobre como a inteligência artificial — vista como aliada para enfrentar desafios climáticos — está também gerando novos dilemas energéticos e ambientais. Segundo ele, vivemos hoje uma verdadeira “corrida armamentista da IA”, com consequências diretas sobre a demanda global por eletricidade e recursos naturais. “Estamos agora em meio ao que chamamos de uma corrida armamentista de IA. Os computadores que executam esses algoritmos são os que mais consomem energia atualmente no mundo”, afirmou o professor. De forma clara e acessível, Hiatt explicou como data centers movidos por GPUs, cada vez mais utilizados para processar modelos avançados de IA, estão provocando um aumento sem precedentes no consumo energético global. Segundo ele, apenas os data centers planejados nos Estados Unidos devem demandar 69 gigawatts de energia — o correspondente a três vezes e meia o consumo anual do estado de São Paulo. “Nos próximos cinco anos, teremos que gerar energia suficiente para alimentar o equivalente a mais um Texas. Isso muda completamente a lógica da chamada transição energética. Estamos entrando em uma era de expansão energética”, destacou. Os bastidores invisíveis da IA Durante a palestra, Hiatt compartilhou dados de suas pesquisas conduzidas na USC. Um dos principais pontos abordados foi o impacto real dos grandes provedores de serviços digitais — os chamados hiperescaladores, como Amazon, Google, Microsoft e Meta — na infraestrutura energética global. Essas empresas, além de operarem com altíssima demanda de energia, têm exigências específicas: precisam garantir 99,995% de disponibilidade elétrica, o que equivale a permitir no máximo uma hora de interrupção por ano. Isso significa que fontes renováveis intermitentes, como solar e eólica, não são suficientes para garantir a operação contínua dessas infraestruturas. Na prática, os data centers têm buscado suprimento em fontes termais, como o gás natural, ou construído suas próprias usinas geradoras. “Essas empresas falam em neutralidade de carbono até 2035, mas após o lançamento do ChatGPT, o uso médio de energia renovável por parte dos hiperescaladores caiu de 43% para 16%”, apontou Hiatt. “Elas precisam de energia constante, mas o vento não sopra o tempo todo, o sol não brilha à noite.” Água, calor e desigualdade Outro ponto crítico trazido por Shon Hiatt foi o uso intensivo de água para resfriamento dos data centers. Os sistemas de GPU, muito mais potentes e quentes que os tradicionais CPUs, requerem sofisticados sistemas de resfriamento por água, semelhantes aos utilizados em motores de combustão interna. Segundo Hiatt, uma simples consulta em um modelo de IA generativa pode consumir até 1 litro de água, quando se considera todo o processo de refrigeração necessário. Um único data center de 100 megawatts pode utilizar até 2 milhões de litros de água por dia. “Estamos vendo uma tendência preocupante: 43% dos novos data centers nos EUA estão sendo construídos em áreas com alto ou extremo estresse hídrico — ou seja, locais onde já falta água para os moradores”, alertou. Além da questão ambiental, Hiatt destacou os impactos sociais e de justiça energética. O aumento abrupto na demanda por eletricidade e água pressiona as tarifas para os consumidores locais, sobretudo os mais vulneráveis. “Essas instalações usam muito, oferecem poucos empregos e contribuem para a elevação dos preços de serviços essenciais”, afirmou. Soluções em construção: o papel do nuclear e da governança Apesar das preocupações levantadas, a palestra de Shon Hiatt não foi marcada por pessimismo. O pesquisador apresentou possíveis caminhos para uma transição mais equilibrada e sustentável, com destaque para o avanço das tecnologias de reatores nucleares modulares pequenos (SMRs). Esses reatores, com potência inferior a 300 megawatts, podem ser transportados em contêineres e instalados em locais remotos, oferecendo energia estável, limpa e com emissão zero de carbono. Segundo Hiatt, essa pode ser uma das grandes soluções para alimentar data centers no futuro próximo, especialmente a partir de 2030. “Vejo um futuro em que data centers tragam consigo sua própria energia, limpa e confiável, por meio de reatores modulares. É uma forma de atender à demanda crescente sem agravar ainda mais a crise climática”, projetou. O desafio da colaboração sistêmica Encerrando sua fala, o professor enfatizou a necessidade de uma abordagem multidisciplinar, proativa e cooperativa para enfrentar os desafios colocados pela combinação de IA e sustentabilidade. Para Hiatt, os problemas são complexos e envolvem múltiplas variáveis, exigindo respostas que transcendam tecnologias isoladas, países ou setores específicos. O caminho, segundo ele, passa pela colaboração, pelo pensamento sistêmico e por ações coordenadas entre governos, empresas, cientistas e a sociedade.  "}]