A IA é a culpada pelo aumento das emissões de carbono do Google
Em 2023, as emissões de carbono do Google aumentaram 13% devido à demanda energética da IA. A empresa enfrenta o desafio de tentar atingir a meta de emissões líquidas zero até 2030, mantendo-se competitiva no desenvolvimento de novas tecnologias.
O Google revelou no seu relatório ambiental anual que em 2023 as suas emissões de carbono aumentaram 13 por cento em comparação com 2022, atingindo um total de 14,3 milhões de toneladas métricas de CO2 .
A principal causa deste aumento deve-se ao facto de o consumo de eletricidade dos data centers ter aumentado 17 por cento, impulsionado pela procura de intensidade computacional exigida pelas suas novas tecnologias de inteligência artificial (IA).
No seu relatório, a Google reconheceu que enfrenta um grande desafio na tentativa de reduzir as emissões de carbono à medida que as exigências energéticas da infraestrutura de IA continuam a crescer. “Alcançar a meta de emissões líquidas zero até 2030 não será fácil”, disse a empresa.
O consumo global de eletricidade dos data centers em 2022 foi de 240 a 340 TWh (terawatts-hora). Com o aumento da procura por IA, a Agência Internacional de Energia estima que este consumo duplicará para atingir 1.000 TWh em 2026 , o equivalente ao consumo de eletricidade de todo o Japão.
Os data centers desempenham um papel essencial no treinamento de modelos de IA como o Gemini do Google e o GPT-4 da OpenAI, que alimenta o chatbot ChatGPT .
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Google está comprometido em criar soluções com IA para sustentabilidade
Apesar do desafio energético, o Google afirma que a IA também tem potencial para ajudar a mitigar entre 5 e 10 por cento das emissões globais de gases com efeito de estufa (GEE) até 2030.
O Google afirmou que está empenhado em acelerar ações para reduzir as alterações climáticas através do uso de IA, ao mesmo tempo que aborda o seu impacto ambiental. Para conseguir isso, a gigante tecnológica investiu no desenvolvimento de uma infraestrutura computacional mais eficiente , com data centers que são 1,8 vezes mais eficientes que os padrões empresariais.
Além disso, desenvolveu chips de IA, como o Trillium, uma Unidade de Processamento Tensor (TPU) de sexta geração, que é 67% mais eficiente em termos de energia do que seu antecessor, o TPU v5e. Esta TPU foi projetada para acelerar o processamento de tarefas de Machine Learning e redes neurais artificiais.
O Google também implementou práticas que reduzem significativamente a energia necessária para treinar modelos de IA e as emissões associadas. A empresa afirma que está a utilizar a IA para desenvolver tecnologias que ajudam a reduzir as emissões globais em áreas-chave, como modelos de previsão de inundações e redução do tráfego, otimizando os tempos de espera dos semáforos nas cidades.