Como medir a pegada de carbono da IA: desafios e metodologias

Uma pegada que cresce rápido — e ainda é subestimada

O desenvolvimento de soluções em IA depende de infraestrutura pesada: data centers funcionando ininterruptamente, GPUs de alto desempenho que operam por dias ou semanas, além de enormes volumes de dados para armazenar, processar e reprocessar. Treinar um modelo de linguagem avançado pode emitir até 550 toneladas de CO₂.

Mais preocupante ainda é o fato de que esses números geralmente são estimativas, justamente por causa da falta de transparência por parte dos fornecedores de tecnologia. O caso do ChatGPT 3.5 é um bom exemplo: seu uso pode gerar cerca de 260 toneladas de CO₂ por mês.

Os desafios da medição: opacidade, falta de padrões e diversidade de práticas

Um dos principais obstáculos para calcular a pegada de carbono da IA é a ausência de metodologias padronizadas. As emissões vêm de várias etapas — treinamento, inferência, armazenamento, atualizações — e, como aponta a Mozilla Foundation, poucos desenvolvedores divulgam dados claros sobre emissões, consumo de energia ou uso de água.

Cada empresa utiliza suas próprias métricas, muitas vezes incompletas, o que inviabiliza qualquer comparação. Raramente se publica uma análise completa do ciclo de vida de um modelo — do design à implementação. E, quando há alguma divulgação, os dados costumam ser fragmentados, por questões de confidencialidade ou medo de retaliações. Isso deixa consumidores e formuladores de políticas públicas sem instrumentos confiáveis para avaliar o impacto real dessas tecnologias.

Iniciativas de medição e indicadores emergentes

Apesar das dificuldades, algumas iniciativas começam a surgir com o objetivo de tornar o impacto da IA mais mensurável. Empresas como a Capgemini estão desenvolvendo frameworks que ajudam a estimar emissões com base em fatores como o tipo de algoritmo, complexidade do modelo, tempo de treinamento, número de GPUs utilizadas e origem da energia consumida.

Há também um esforço crescente para medir a intensidade de carbono por requisição ou por hora de uso, oferecendo indicadores mais fáceis de compreender para o público em geral. Algumas plataformas já cogitam exibir esse tipo de dado junto com informações sobre privacidade ou acessibilidade.

Tecnologias para uma IA mais sustentável

Medir é só o começo. Reduzir o impacto é fundamental. E há caminhos possíveis para isso:

• Otimização de algoritmos: pesquisadores têm trabalhado em modelos mais leves, que exigem menos poder computacional. Estratégias como “model distillation” e uso de arquiteturas compactas ajudam a diminuir o consumo de energia.
  
• Uso de fontes renováveis de energia nos data centers, como energia solar, eólica ou hidrelétrica.
  
• Refrigeração inteligente das infraestruturas, com sistemas por imersão ou uso de ar externo, reduzindo desperdícios.
  
• Reaproveitamento do calor gerado pelos servidores, que pode ser usado para aquecer prédios ou redes urbanas.
  
• Certificações verdes e normas ambientais, como os selos ISO ou rótulos voltados ao setor digital, que promovem uma cultura de transparência e responsabilidade.
  

Uma responsabilidade compartilhada

Com o avanço acelerado da IA, não podemos mais ignorar sua pegada ambiental. É essencial medir com precisão, comunicar de forma transparente e incluir indicadores de sustentabilidade desde as etapas iniciais de desenvolvimento. A pressão da sociedade também cresce: as pessoas querem saber qual é o custo real das tecnologias que usam.

Governos, desenvolvedores, empresas e usuários precisam caminhar na mesma direção: transformar a IA em uma alavanca de progresso — e não em mais um fator de desequilíbrio climático. Isso exige escolhas técnicas mais eficientes e marcos regulatórios que incentivem práticas responsáveis. Na Diabolocom, seguimos essa visão desenvolvendo uma IA enxuta, voltada para aplicações específicas de negócio, com foco em reduzir o impacto ambiental sem comprometer a eficácia.

Conclusão: uma IA que seja inteligente — e também ecológica

A pegada de carbono da inteligência artificial não é inevitável. Ela decorre de decisões técnicas, econômicas e políticas que ainda podem ser revistas. Ao tornar esses impactos visíveis, mensuráveis e comparáveis, damos às empresas e à sociedade as ferramentas certas para agir melhor.

E se, no futuro, cada linha de código — e até cada prompt — viesse acompanhada de sua equivalência em CO₂? Seria um grande passo rumo à integração da IA em uma lógica de desenvolvimento sustentável. Só assim ela poderá ser, de fato, chamada de inteligente.