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O boom da inteligência artificial impulsiona as ações de grandes tecnologias para novos recordes, mas ameaça os objetivos climáticos do 3️⃣ setor

A pergunta é: a tecnologia será capaz de reduzir o custo ambiental da inteligência artificial, ou a indústria seguirá bet 635 3️⃣ frente, ignorando o problema, porque a recompensa pela supremacia é tão grande?

Por que a inteligência artificial ameaça os objetivos climáticos 3️⃣ das empresas de tecnologia?

Os datacenters são uma parte essencial do treinamento e operação de modelos de inteligência artificial, como o 3️⃣ Gemini da Google ou o GPT-4 da OpenAI. Eles contêm o equipamento de computação sofisticado, ou servidores, que processam grandes 3️⃣ volumes de dados subjacentes a sistemas de inteligência artificial. Eles requerem grandes quantidades de eletricidade para funcionar, o que gera 3️⃣ CO2 dependendo da fonte de energia, além de criar CO2 "incorporado" do custo de fabricação e transporte do equipamento necessário.

De 3️⃣ acordo com a Agência Internacional de Energia, o consumo total de eletricidade de datacenters pode duplicar de 2024 a 1.000 3️⃣ TWh (terawatt horas) bet 635 2026, equivalente à demanda de energia do Japão, enquanto a empresa de pesquisa SemiAnalysis calcula que 3️⃣ a inteligência artificial resultará bet 635 datacenters utilizando 4,5% da geração global de energia até 2030. O uso de água também 3️⃣ é significativo, com um estudo estimando que a inteligência artificial pode representar até 6,6 bilhões de metros cúbicos de uso 3️⃣ de água até 2027 – quase dois terços do consumo anual de água da Inglaterra.

O que especialistas dizem sobre o 3️⃣ impacto ambiental?

Um relatório recente do governo do Reino Unido sobre a segurança da inteligência artificial afirma que a intensidade de 3️⃣ carbono do combustível fóssil usado pelas empresas de tecnologia é uma "variável chave" no cálculo do custo ambiental da tecnologia. 3️⃣ No entanto, ele adiciona que uma "parte significativa" do treinamento de modelos de inteligência artificial ainda depende de energia proveniente 3️⃣ de combustíveis fósseis.

As empresas de tecnologia realmente estão adquirindo contratos de energia renovável bet 635 um esforço para atingir seus objetivos 3️⃣ ambientais. A Amazon, por exemplo, é o maior comprador corporativo de energia renovável do mundo. Alguns especialistas argumentam, no entanto, 3️⃣ que isso empurra outros usuários de energia para combustíveis fósseis, porque não há energia limpa suficiente para atender a todos.

Há 3️⃣ energia renovável suficiente para atender a demanda?

Os governos globais planejam triplicar as fontes de energia renovável do mundo até o 3️⃣ final da década para reduzir o consumo de combustíveis fósseis bet 635 linha com os objetivos climáticos. No entanto, a ambiciosa 3️⃣ meta, acordada na COP28 do ano passado, está bet 635 dúvida e especialistas temem que um aumento agudo na demanda de 3️⃣ energia dos datacenters de inteligência artificial possa empurrá-lo ainda mais para além do alcance.

A Agência Internacional de Energia, o órgão 3️⃣ de vigilância energética mundial, alertou que, mesmo com o crescimento recorde da capacidade de energia renovável global bet 635 2024, o 3️⃣ mundo pode apenas duplicarbet 635energia renovável até 2030 com base nos planos atuais dos governos.

Como podemos construir novos projetos 3️⃣ de energia renovável mais rápido?

Os projetos de energia renovável terrestre, como parques eólicos e solares, são relativamente rápidos de serem 3️⃣ construídos – podem levar menos de seis meses para serem desenvolvidos. No entanto, regras de planejamento lentas bet 635 muitos países 3️⃣ desenvolvidos, junto com um engarrafamento global na conexão de novos projetos à rede elétrica, podem adicionar anos ao processo. Os 3️⃣ parques eólicos offshore e as usinas hidrelétricas enfrentam desafios semelhantes, além de tempos de construção de entre dois e cinco 3️⃣ anos.

A demanda de eletricidade da inteligência artificial crescerá para sempre?

As regras normais de oferta e demanda sugeririam que, à medida 3️⃣ que a inteligência artificial BR mais eletricidade, o custo da energia aumenta e a indústria é forçada a economizar. No 3️⃣ entanto, a natureza única da indústria pode significar que as maiores empresas do mundo possam decidir simplesmente gastar bilhões de 3️⃣ dólares com spikes no custo da eletricidade.

As maiores e mais caras datacenters na indústria de inteligência artificial são aqueles usados 3️⃣ para treinar "modelos de ponta", sistemas como o GPT-4o e o Claude 3.5, que são mais poderosos e capazes do 3️⃣ que qualquer outro. A liderança neste campo muda ao longo dos anos, mas a OpenAI geralmente está no topo, disputando 3️⃣ posição com a Anthropic, fabricante do Claude, e o Gemini da Google.

Já, a competição "de ponta" é pensada como "ganha-tudo", 3️⃣ com pouco impedindo que os clientes mudem para o líder mais recente. Isso significa que se uma empresa gasta 100 3️⃣ milhões de dólares bet 635 uma corrida de treinamento para um novo sistema de inteligência artificial, seus concorrentes têm que decidir 3️⃣ gastar ainda mais ou desistir da corrida.

Pior, a corrida para a chamada "AGI", sistemas de inteligência artificial capazes de fazer 3️⃣ tudo o que uma pessoa pode fazer, pode significar que seria vantajoso gastar centenas de bilhões de dólares bet 635 uma 3️⃣ única corrida de treinamento – se isso levassebet 635empresa a monopolizar uma tecnologia que poderia, como diz a OpenAI, 3️⃣ "elevar a humanidade".

Os fabricantes de inteligência artificial não aprenderão a usar menos eletricidade?

Todos os meses, há novos avanços na tecnologia 3️⃣ de inteligência artificial que permitem que as empresas façam mais com menos. Em março de 2024, por exemplo, um projeto 3️⃣ da DeepMind chamado Chinchilla mostrou aos pesquisadores como treinar modelos de inteligência artificial de ponta usando radicalmente menos poder de 3️⃣ computação, alterando a proporção entre a quantidade de dados de treinamento e o tamanho do modelo resultante.

Mas isso não resultou 3️⃣ bet 635 sistemas de inteligência artificial usando menos eletricidade; bet 635 vez disso, resultou no mesmo nível de eletricidade sendo usado para 3️⃣ produzir sistemas de inteligência artificial ainda melhores. Nos economics, esse fenômeno é conhecido como "paradoxo de Jevons", nomeado após o 3️⃣ economista que observou que a melhoria do motor a vapor de James Watt, que permitiu o uso muito menor de 3️⃣ carvão, levou a um grande aumento no uso do combustível fóssil na Inglaterra. Como o preço do poder a vapor 3️⃣ caiu após a invenção de Watt, novos usos foram descobertos que não seriam viáveis quando o poder era caro.