O Google quantifica o consumo de recursos da IA ​​em um esforço para tranquilizar os usuários. Mas o estudo deixa muitas perguntas sem resposta.

Gemini é o aplicativo de IA do Google e, segundo a empresa, é usado por mais de 450 milhões de pessoas mensalmente . Cada solicitação do usuário consome energia e água e gera emissões. A quantidade exata era desconhecida até então.

Pesquisadores e ativistas vêm exigindo que as empresas de tecnologia publiquem esses dados há algum tempo. Essa é a única maneira de estimar o impacto ambiental da IA. Mas, por muito tempo, as empresas de IA mantiveram esses números em segredo ou os divulgaram casualmente em posts de blogs, em vez de em estudos científicos. No final de agosto, o Google se tornou a primeira grande empresa de tecnologia americana a publicar uma análise inicial.

O Google limitou sua análise às consultas de usuários respondidas com texto simples no aplicativo Gemini. Consultas para geração de imagens ou vídeos, bem como aquelas que resultavam na criação de relatórios mais longos, foram excluídas da análise. Imagens e vídeos gerados por IA consomem mais energia do que a geração de texto simples.

Segundo o Google, uma consulta curta de texto típica no aplicativo Gemini consome 0,24 watts-hora e 0,26 mililitros de água, além de produzir emissões de 0,03 gramas de _CO2 equivalente. Isso equivale a assistir a nove segundos de televisão ou a cerca de cinco gotas de água. A equipe de relações públicas e liderança do Google enfatizou que esses números são significativamente menores do que muitas estimativas públicas.

No entanto, tais comparações são difíceis de entender. O Google forneceu apenas alguns detalhes, o que rapidamente levou a críticas de pesquisadores. Por exemplo, o foco do Google na "consulta de texto típica" deixa perguntas sem resposta. A empresa permanece em silêncio, entre outras coisas, sobre a quantidade de texto que a resposta contém. Isso impede que os usuários avaliem sua própria pegada.

No entanto, uma coisa é clara: uma consulta típica como a mencionada no estudo do Google não é particularmente complexa. Por exemplo, se você inserir dezenas de livros no aplicativo Gemini e solicitar um resumo detalhado, a IA exigirá muito mais energia, admitiu o pesquisador do Google Jeff Dean à revista "MIT Technology Review".

Esta apresentação dos dados é, obviamente, interesseira. Ativistas e pesquisadores preocupados criticam cada vez mais as empresas de tecnologia pelo consumo de recursos no desenvolvimento de IA.

As discussões públicas concentram-se particularmente nos recursos e fontes de energia necessários para a construção e operação de data centers. Modelos de IA e data centers exigem um fornecimento contínuo de energia para responder às consultas. A chamada fase de treinamento, na qual os modelos são desenvolvidos, também consome grandes quantidades de energia e água. Quanto maior e, portanto, mais potente for o modelo de IA, maior será o seu consumo.

Quando a energia vem de combustíveis fósseis, a pegada _{de carbono} aumenta. Isso prejudica a imagem de uma tecnologia que os CEOs do setor frequentemente promovem com entusiasmo como a grande salvadora e garantidora do progresso sustentável.

De acordo com os dados mais recentes do Google, os sistemas de IA da empresa estão se tornando mais eficientes graças a inovações em pesquisa e melhorias em software e hardware. Por exemplo, nos últimos doze meses, o consumo de energia e a pegada _{de carbono} geral das consultas de texto analisadas pelo Google diminuíram significativamente, enquanto, ao mesmo tempo, a qualidade das respostas melhorou, escreve o Google.

A publicação dos dados foi amplamente discutida nos círculos de especialistas e aplaudida por muitos defensores da tecnologia de IA.

No entanto, o Google não é a primeira empresa a divulgar tais números. Em julho, a empresa francesa de IA Mistral publicou dados sobre o impacto ambiental de seu maior modelo de IA, o Mistral Large 2. Ao contrário do Google, a Mistral chegou a fornecer detalhes específicos. Os números de consumo e emissões foram baseados na geração de uma página de texto, ou aproximadamente 300 palavras.

Mas o Google, devido ao seu alcance global, está causando impacto muito maior. Por isso, alguns observadores ficaram decepcionados com as informações fragmentadas. Alguns especialistas rapidamente apontaram que a apresentação e a análise dos dados pelo Google apresentavam problemas.

Lynn Kaack é professora na Escola Hertie em Berlim e pesquisa, entre outras coisas, os impactos climáticos da inteligência artificial. Ela acolhe o estudo do Google em princípio, considerando-o um passo na direção certa. "Precisamos urgentemente de dados sobre os modelos proprietários de IA de empresas privadas, especialmente porque seu uso disparou nos últimos anos", disse ela em entrevista ao NZZ.

Kaack ressalta que os números do estudo do Google minimizam o impacto ambiental dos modelos de IA. Ela critica particularmente o Google por ignorar as emissões _{de CO2} , já que a análise da empresa também inclui créditos de emissões, o que melhoraria o equilíbrio ao financiar energia renovável.

O Google também recebeu críticas do pesquisador Shaolei Ren, da Universidade da Califórnia, em Riverside. Em uma publicação no LinkedIn, Ren criticou especificamente os dados de consumo de água do Google, classificando-os como enganosos.

O consumo de água por consulta provavelmente continuará a diminuir no futuro, em parte porque o esforço computacional dos programas de IA diminuirá. Isso é louvável. "No entanto, o consumo geral de água provavelmente continuará a aumentar devido à crescente demanda por serviços de IA e ao escopo crescente de aplicações de IA", alertou Ren.

O relatório de sustentabilidade do Google também parece confirmar essa tendência. Ren destacou que o consumo total de água em data centers cresceu quase 30% entre 2023 e 2024, apesar do aumento na eficiência energética e no consumo de água no ano passado.

Ren também fez outras críticas. O Google compara o consumo de água do seu aplicativo Gemini com o que Ren e seus colegas estimam ser necessário para gerar uma página de texto usando um modelo de tamanho médio de concorrentes como Mistral ou Open AI.

O consumo do Google foi menor, de acordo com seus próprios números. No entanto, Ren rebateu: o Google considera apenas o consumo de água em seus data centers, enquanto a estimativa de Ren também inclui o consumo de água nas usinas que abastecem as instalações com eletricidade.

Um exemplo mostra o porquê: se a energia renovável for gerada por meio de energia hidrelétrica, por exemplo, isso aumenta o consumo geral de água. As objeções de Ren demonstram que, sem dados padronizados, os pesquisadores não conseguem comparar as declarações de empresas de tecnologia com os estudos acadêmicos.

O debate em torno dos dados do Google certamente continuará. As campanhas de pesquisadores e ativistas por maior transparência já produziram resultados iniciais. O Google também reconhece isso e está usando seu próprio estudo para se apresentar como um desenvolvedor responsável de modelos de IA eficientes. "Dada a crescente demanda por IA, estamos investindo pesado na redução dos custos de eletricidade e do consumo de água por solicitação", afirma o Google .

No entanto, é questionável se o estudo mais recente serve como prova do sucesso desses esforços. Os números publicados pelo Google não substituem os dados padronizados do setor, escreveu a pesquisadora Sasha Luccioni, da plataforma aberta de modelagem de IA Hugging Face, em uma resposta . Ela está por trás do projeto AI Energy Score, que trabalha para comparar diferentes modelos de IA.

Em entrevista ao jornal NZZ, Luccioni já havia pedido mais transparência por parte das empresas de tecnologia em relação ao consumo de recursos da IA. O Google ainda deve mais informações aos pesquisadores do clima — e aos seus próprios usuários.