Novo estudo expõe crise energética que trava a aposta europeia na inteligência artificial, com filas de ligação à rede e centrais a meio-gás.
Sempre que faz uma pergunta a um chatbot de inteligência artificial, algures, talvez noutro continente, um armazém cheio de computadores trabalha intensamente para lhe responder e uma quantidade estonteante de energia é consumida para lhe dar uma resposta rápida.
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Os centros de dados, os locais físicos onde estão instalados os supercomputadores e os componentes associados que sustentam o aumento dramático da IA, são peças críticas nesta era de processamento avançado de dados.
Mas o apetite destes centros por eletricidade está a tornar-se um problema em si mesmo. As instalações estão a ficar maiores, mais numerosas e muito mais vorazes em termos de consumo, e a energia necessária para as alimentar cresce ao mesmo ritmo.
Os Estados Unidos dominam atualmente o panorama global com cerca de 5 400 instalações contra cerca de 3 400 na Europa, segundo dados da Cloudscene, e a Europa quer desesperadamente reduzir essa diferença.
O problema é que encurtar essa distância tem um custo energético enorme — e a rede elétrica do continente já luta para responder à procura atual.
Um novo estudo de grande fôlego da Interface, um grupo de reflexão europeu sobre energia e políticas digitais, mostra até que ponto essa tensão se tornou séria.
Os autores alertam que, sem uma reforma urgente, as ambições europeias para a IA podem transformar-se em ativos encalhados e dispendiosos, a sugar energia e dinheiro público, ao mesmo tempo que são ultrapassadas por alternativas noutros locais.
“Construir instalações com várias centenas de megawatts que não utilizem de forma eficaz a capacidade contratada seria insustentável não só do ponto de vista económico, mas também do ponto de vista energético e climático”, lê-se no relatório.
Megaconsumidores de eletricidade
Uma casa europeia típica utiliza cerca de 3 600 quilowatt-hora de eletricidade por ano, o que corresponde a cerca de 10 quilowatt-hora por dia.
O centro de dados por trás do seu assistente de IA pode gastar, antes do pequeno-almoço, o equivalente ao consumo diário de dezenas de milhares dessas casas.
“A potência dos principais clusters de IA está a aumentar de cerca de 13 MW em 2019 para um valor estimado de 280–300 MW no Colossus da xAI em 2025 — comparável à procura de cerca de 250 000 lares europeus”, explica o relatório.
Toda esta energia tem de circular por alguma infraestrutura, e essa infraestrutura já está sob forte pressão.
A rede elétrica europeia, a vasta malha de linhas, subestações e infraestruturas de transporte que leva a eletricidade de onde é produzida até onde é necessária, não foi concebida a pensar na IA.
Quando uma única nova instalação pede de uma vez centenas de megawatts, não basta ligá-la à rede. O sistema à sua volta fica sob tensão, o que pode obrigar a dispendiosas modernizações e afastar outros utilizadores que competem pela mesma capacidade.
“O treino do ChatGPT-4 terá consumido cerca de 46 GWh de energia no total — equivalente a uma potência contínua de 20 MW durante três meses, suficiente para abastecer toda a Região de Bruxelas-Capital durante mais de quatro dias”, prossegue o relatório.
Estima-se que os modelos mais avançados atualmente em desenvolvimento consumam muito mais. A Agência Internacional de Energia prevê que o consumo elétrico global dos centros de dados “mais do que duplique até 2030, em grande medida devido às cargas de trabalho de IA”.
As tradicionais quintas de servidores foram construídas para cargas elétricas moderadas e flexíveis. Os clusters de IA concentram chips especializados a funcionar quase sempre na potência máxima durante dias ou semanas, comportando-se, como descreve o relatório, como “instalações industriais eletrointensivas ligadas a redes congestionadas”.
“A capacidade de ligação à rede, os prazos de ligação, a congestão local e, mais recentemente, os preços da energia já se tornaram constrangimentos determinantes, atrasando ou desviando grandes investimentos apesar do interesse inicial”, refere a Interface.
Consegue a rede acompanhar?
Esta realidade é particularmente visível nos mercados de centros de dados mais disputados da Europa, as chamadas cidades FLAP-D: Frankfurt, Londres, Amesterdão, Paris e Dublin.
As filas de espera para ligações à rede cresceram tanto que, na prática, funcionam como uma proibição de novos projetos.
“Nos mercados FLAP-D... novas instalações esperam em média entre 7 e 10 anos por uma ligação à rede, chegando aos 13 anos nos mercados primários mais congestionados”, explica o relatório.
A Irlanda impôs uma moratória de facto sobre novos centros de dados em Dublin até 2028, enquanto os Países Baixos e Frankfurt proibiram na prática novas ligações pelo menos até 2030.
O relatório assinala que a OpenAI “colocou em pausa os investimentos no Reino Unido e na Noruega devido aos preços elevados da eletricidade”, um possível sinal de que até as empresas de IA com mais capital disponível estão a ser travadas pelas limitações energéticas da Europa.
Que mudanças são necessárias
A rede elétrica europeia já tem de lidar com as exigências da eletrificação dos transportes e do aquecimento, com o ritmo irregular de crescimento das energias renováveis e com aquilo que o relatório descreve como riscos de “mercados de gás e eletricidade sob pressão”, agravados pela invasão da Ucrânia pela Rússia e pelos conflitos em curso no Médio Oriente.
O estudo recomenda que os centros de dados europeus sejam integrados desde o início no planeamento das redes nacionais e da própria UE, com as decisões de localização ligadas à disponibilidade de energias renováveis.
Acrescentar centenas de megawatts de infraestrutura de IA arrisca tornar todo esse esforço mais difícil e caro.
“O valor e a aceitação a longo prazo de grandes clusters de computação de IA dependerão de serem concebidos, regulados e operados como infraestruturas energéticas críticas, distintas dos centros de dados tradicionais”, conclui o relatório.