O boom na inteligência artificial aumentará o consumo elétrico de data centers, bem como um aumento em suas emissões de COP. No entanto, essa mesma tecnologia pode compensar essas emissões adicionais, graças à eficiência e inovações que ela pode trazer.
De uma maneira quase esmagadora, a inteligência artificial foi convidada no cotidiano de profissionais e indivíduos. As tarefas anteriormente consumem o tempo agora são alcançadas em alguns cliques, enquanto certas habilidades estão se tornando cada vez mais democratantes graças a essa tecnologia. Mas esse desempenho inevitavelmente tem custos: financeiro (obviamente), mas acima de tudo também enérgico.
A IA consome uma quantidade astronômica de eletricidade, a ponto de explodir as necessidades elétricas dos data centers que já são internos de energia real. Até 2030, os data centers do mundo consumirão tanto quanto um país de mais de 120 milhões de habitantes de acordo com um relatório recente da Agência Internacional de Energia (AIE).
Em direção ao consumo equivalente ao do Japão
No ano passado, os data centers consumiram 415 TWH de eletricidade de acordo com o IAI. Se esses sistemas são tão consumidos por energia, é por causa dos poderosos servidores de TI que hospedam (operando o H24) e o equipamento de refrigeração que eles usam. Essa quantidade de eletricidade é equivalente a 1,5 % do consumo global de energia. Parece pouco, mas não está longe do que nós, na França, consumimos em 2024 (440 TWH). E esse número não está prestes a diminuir. Até 2030, o consumo de data centers poderia mais do que dobrar para atingir 945 TWH, tanto (ou mesmo um pouco mais) quanto o consumo anual do Japão hoje. Esse aumento drástico deve -se principalmente ao desenvolvimento da IA, novos sistemas cujas empresas de tecnologia ainda desejam ultrapassar os limites.
Uma demanda maior por data centers: o que isso implica?
Dado o aumento planejado em sua solicitação de eletricidade, as emissões de CO2 dos data centers também devem avançar. Se atualmente, eles forem estimados em 180 milhões de toneladas por ano, poderão atingir 300 milhões de toneladas até 2035, de acordo com a AIE. Uma participação, no entanto, relativamente mínima contra a rejeição gigantesca do CO2 de todo o setor de energia, que equivale a 41,6 bilhões de toneladas por ano. Mas de qualquer maneira, “Data centers estão entre as fontes de emissão que aumentam o mais rápido“, Especifica a agência.
Além do impacto ambiental, a explosão de data centers envolverá desafios em termos de oferta elétrica. Além disso, as cidades consideradas “centros tecnológicos” serão forçados a investir em suas redes para transportar a eletricidade necessária. Segundo o IAI, os Estados Unidos, a Europa e a China acomodarão o maior número de data centers. Por conta própria, essas áreas concentrarão 85 % do consumo global de data centers.
Oportunidades oferecidas pela IA para o setor de energia
Apesar desses desafios de suprimento elétrico, a IA poderia, no entanto, representar uma oportunidade real para o setor de energia, e a AIE parece muito otimista. Ele pode, em particular, ser usado para otimizar o gerenciamento de redes e melhorar a produção e distribuição de eletricidade, a fim de reduzir as perdas e reduzir os custos operacionais.
Além disso, mesmo que a tecnologia contribua para pesar a pegada de carbono de data centers, também pode ser usada para reduzi -la. A tecnologia deve efetivamente promover o surgimento de inovações tecnológicas, acelerando, por exemplo, a integração de energias de baixo carbono e a invenção de produtos e sistemas cada vez mais eficazes.
“”A inteligência artificial pode transformar o setor de energia na próxima década, explodindo a demanda por eletricidade de data centers em todo o mundo, enquanto oferece consideráveis possibilidades de redução de custos, melhoria na competitividade e redução das emissõesResume a IEA.
Lembremos também que a eficiência energética da inteligência artificial evolui com cada nova versão dos modelos usados em todo o mundo. Portanto, é possível que a demanda de energia não aumente tanto quanto o esperado.
