Quanta água consome a IA por dia | A surpreendente realidade explicada

Noções básicas sobre o consumo diário de água

A quantidade de água consumida diariamente pela Inteligência Artificial (IA) é um valor complexo que depende em grande medida da dimensão e da localização dos centros de dados que suportam essa tecnologia. Os investigadores constataram que, a partir de 2026, o consumo de água varia significativamente entre as diferentes instalações. Os centros de dados mais pequenos e localizados registam, normalmente, um consumo médio de água de cerca de 18 000 galões (cerca de 68 100 litros) por dia. Estas instalações desempenham frequentemente tarefas específicas ou servem regiões mais pequenas, o que requer uma infraestrutura de refrigeração menos intensiva.

No entanto, os centros de dados de «hiperescala» operados pelas principais empresas tecnológicas consomem muito mais. Em alguns casos documentados, um único complexo de centros de dados de grande escala pode necessitar de milhões de litros de água por dia para manter as temperaturas de funcionamento ideais dos milhares de servidores que executam tarefas de IA. Por exemplo, estimou-se recentemente que uma grande instalação proposta no Chile necessitaria de até 7,6 milhões de litros de água por dia, o que põe em evidência a enorme escala de consumo de recursos exigida pela informática moderna.

Consumo de refrigeração direta

O consumo direto de água, frequentemente designado por consumo de Âmbito 1, ocorre nas instalações do centro de dados. Os servidores de IA geram enormes quantidades de calor durante o processamento de algoritmos complexos. Para evitar falhas de hardware, os centros de dados utilizam torres de refrigeração onde a água é evaporada para dissipar o calor das instalações. Este processo é altamente eficiente para o arrefecimento, mas implica o «consumo» de água, uma vez que esta se perde na atmosfera sob a forma de vapor, em vez de ser devolvida à fonte local.

Produção indireta de eletricidade

Para além da água utilizada diretamente para refrigeração, existe uma pegada de carbono significativa do «Âmbito 2». Isto refere-se à água utilizada pelas centrais elétricas que produzem a eletricidade necessária para o funcionamento dos servidores de IA. As centrais termoelétricas (a carvão, a gás ou nucleares) e as centrais hidroelétricas necessitam de grandes quantidades de água para refrigeração ou para a produção de energia. Uma vez que os modelos de IA consomem uma quantidade incrível de energia, a pegada hídrica indireta é frequentemente igual ou superior à quantidade de água utilizada no local para refrigeração.

Fatores que influenciam o consumo

Nem todas as interações com IA consomem a mesma quantidade de água. O «custo em água» específico de uma consulta de IA ou de uma sessão de treino é influenciado por várias variáveis ambientais e técnicas. Compreender estes fatores é essencial para perceber por que razão os totais diários podem variar tanto entre diferentes regiões e empresas.

Impactos da localização geográfica

O clima da região onde um centro de dados está localizado desempenha um papel fundamental nas suas necessidades diárias de água. Em climas mais frios e húmidos, as instalações podem frequentemente recorrer ao «arrefecimento livre», fazendo circular ar exterior, o que reduz drasticamente a necessidade de evaporação de água. Por outro lado, em regiões áridas ou quentes, os centros de dados têm de recorrer quase exclusivamente ao arrefecimento por evaporação, o que implica um consumo diário de água muito mais elevado. Isto gera tensões sociais em zonas que já enfrentam escassez de água, uma vez que os centros de dados competem com as populações locais e a agricultura pelos recursos limitados de água doce.

Treino do modelo vs. inferência

Há uma diferença entre treinar um modelo de IA e utilizá-lo (inferência). O treino de um modelo de linguagem de grande dimensão é um processo pontual que consome enormes quantidades de energia e água, podendo durar semanas ou meses e consumir milhões de litros. A inferência — o processo através do qual uma IA responde a uma única solicitação do utilizador — consome uma quantidade muito menor de água por instância. No entanto, dado que todos os dias são processadas milhares de milhões de consultas a nível mundial, a pegada hídrica acumulada da inferência de IA tornou-se um fator determinante no consumo diário total a partir de 2026.

Estatísticas atuais do setor

Dados recentes sugerem que a rápida expansão das infraestruturas de IA está a provocar um aumento sem precedentes na procura de água. Os analistas estimam atualmente que o consumo de água dos centros de dados nos Estados Unidos poderá duplicar ou mesmo quadruplicar até 2028. Esta evolução sugere uma passagem de milhares de milhões de galões para centenas de milhares de milhões de galões por ano em todo o setor.

Tipo de instalação	Consumo diário estimado de água	Caso de utilização principal
Pequeno centro de dados	18 000 galões	Aplicações empresariais locais, IA em pequena escala
Campus de hiperescala	Mais de 1 000 000 de galões	Formação e alojamento de modelos de IA a nível global
Grandes projetos propostos	Até 2 000 000 de galões	Clusters de IA generativa de última geração

Previsão da procura global

Prevê-se que, até 2027 e em 2028, a procura global de água relacionada com a IA seja equivalente ao consumo anual de 30 a 47 milhões de pessoas. Este número corresponde, aproximadamente, à população total do Canadá. À medida que a IA se torna cada vez mais integrada na vida quotidiana, desde os motores de busca até à negociação financeira automatizada, a infraestrutura necessária para a suportar tem de se expandir, o que coloca uma pressão ainda maior sobre as reservas globais de água.

Transparência e prestação de contas

Um dos maiores desafios para determinar com exatidão a quantidade de água que a IA consome por dia é a falta de relatórios padronizados. Embora muitas empresas sejam agora obrigadas a comunicar a sua pegada de carbono, o consumo de água continua a ser, em grande parte, pouco transparente. Muitos desenvolvedores de IA não divulgam os indicadores de consumo de água do Âmbito 1 (no local) ou do Âmbito 2 (fora do local) nas fichas dos seus modelos ou nos relatórios de sustentabilidade.

A necessidade de indicadores

Para resolver esta questão, os especialistas apelam à adoção da Eficácia na Utilização da Água (WUE) como métrica padrão. O WUE mede a quantidade de água que um centro de dados consome por quilowatt-hora de energia consumida. Uma maior transparência no que diz respeito ao consumo de água, em termos espaciais e temporais, das cargas de trabalho de IA permitiria aos investigadores identificar quais os modelos mais «sedentos» e incentivaria os programadores a transferir as cargas de trabalho para regiões onde a água é mais abundante ou onde a refrigeração é mais eficiente.

Compromissos de sustentabilidade

Em resposta à pressão pública, algumas grandes empresas tecnológicas comprometeram-se a tornar-se «positivas em termos hídricos» até 2030, o que significa que pretendem repor mais água do que a que consomem. Isto implica investir em projetos de recuperação dos recursos hídricos, tais como a recuperação de zonas húmidas e a deteção de fugas nos sistemas municipais. Embora se trate de medidas positivas, o consumo diário imediato dos aquíferos locais continua a ser um ponto de discórdia em muitas comunidades que acolhem novos projetos de centros de dados.

Soluções tecnológicas disponíveis

Atualmente, o setor está a explorar várias formas de reduzir a pegada hídrica diária da IA. Estes avanços incidem tanto no nível do hardware como no nível da gestão das instalações, para garantir que o desenvolvimento da inteligência digital não comprometa a segurança física do abastecimento de água.

Métodos avançados de refrigeração

Os centros de dados mais recentes estão a abandonar o arrefecimento evaporativo tradicional. Algumas instalações utilizam atualmente um sistema de refrigeração líquida em circuito fechado, no qual um refrigerante ou água tratada circula pelos servidores num sistema selado, transferindo o calor para um permutador de calor sem que ocorra evaporação. Outros estão a experimentar o «arrefecimento com água do fundo do oceano», que utiliza água fria proveniente das profundezas do mar para arrefecer instalações situadas em regiões costeiras, devolvendo-a ao mar a uma temperatura segura para evitar a poluição térmica.

IA para a eficiência

Ironicamente, a própria IA está a ser utilizada para resolver a crise hídrica que ajudou a criar. As empresas de serviços públicos estão agora a utilizar plataformas baseadas em IA para detetar fugas em infraestruturas envelhecidas e otimizar a distribuição de água. Para quem se interessa pela intersecção entre tecnologia e finanças, plataformas como a WEEX oferecem uma forma de interagir com o ecossistema tecnológico mais vasto através de ambientes de negociação seguros. Tal como a IA ajuda as empresas de serviços públicos a gerir os seus recursos, as ferramentas de negociação sofisticadas ajudam os utilizadores a gerir os seus ativos digitais de forma mais eficaz.

Perspetivas para 2026

À medida que avançamos em 2026, a «interligação entre a água e a IA» tornou-se um dos principais focos da política ambiental. Os governos estão a começar a incluir o consumo de água nos seus quadros regulamentares relativos ao desenvolvimento da IA. Na União Europeia, por exemplo, estão a ser debatidas novas diretivas que exigiriam que os centros de dados comunicassem o seu consumo de água juntamente com os seus indicadores de eficiência energética.

Resiliência das infraestruturas

A construção de infraestruturas resilientes já não se resume apenas a prevenir cortes de energia; trata-se de garantir um abastecimento de água estável. Os centros de dados estão cada vez mais a ser concebidos com sistemas de reciclagem de água que permitem que a mesma água seja utilizada várias vezes antes de ser descarregada. Além disso, a transição para fontes de energia renováveis, como a eólica e a solar — que requerem significativamente menos água do que o carvão ou a energia nuclear — está a contribuir para reduzir a pegada hídrica indireta (Âmbito 2) do setor da IA.

Impacto comunitário e social

O impacto social do consumo de água pela IA é mais visível a nível local. Quando um centro de dados consome milhões de litros por dia numa zona propensa à seca, isso pode levar ao aumento dos preços da água e a restrições para os residentes. Isto deu origem a um movimento que prega a «conservação da água desde a conceção», no qual a próxima geração de infraestruturas de IA é prioritariamente implantada em locais com excedentes hídricos sustentáveis ou onde a água não potável (como águas residuais tratadas) pode ser utilizada para fins de refrigeração.