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Quando você abre uma interface de inteligência artificial generativa e digita uma pergunta simples, a sensação é de imaterialidade. A resposta surge na tela como mágica, processada na “nuvem”, um termo que evoca leveza e abstração. No entanto, a realidade física por trás desse processo é pesada, quente e, acima de tudo, sedenta. O recurso físico que desaparece silenciosamente a cada interação sua não é apenas a eletricidade, mas a água. Sim, a água potável é a entidade principal sacrificada nos altares da computação de alto desempenho, evaporando literalmente para a atmosfera para manter a viabilidade dos complexos cálculos matemáticos que simulam o raciocínio humano.
Para compreender por que a água é consumida, precisamos primeiro entender a física básica dos semicondutores. A IA moderna, especialmente o deep learning e os Grandes Modelos de Linguagem (LLM), opera através de trilhões de cálculos de ponto flutuante por segundo. Esse processamento ocorre em Unidades de Processamento Gráfico (GPUs) e Unidades de Processamento Tensorial (TPUs) alojadas em data centers gigantescos.
A passagem de corrente elétrica através dos transistores microscópicos desses chips gera calor devido à resistência elétrica — um fenômeno conhecido como efeito Joule. Quando você escala isso para dezenas de milhares de GPUs trabalhando em uníssono para processar uma inferência do ChatGPT ou treinar uma nova rede neural, a quantidade de calor gerada é colossal. Se esse calor não for dissipado imediatamente, os chips atingem temperaturas críticas, sofrem throttling (redução de desempenho) ou até derretem fisicamente.
É aqui que entra o desaparecimento silencioso. A maioria dos data centers de hiperescala utiliza sistemas de resfriamento baseados em torres de resfriamento evaporativo. O processo funciona da seguinte maneira:
A água que evapora é a água que “desaparece”. Ela sai do sistema e entra na atmosfera como vapor. Diferente da água de uso doméstico, que retorna ao sistema de esgoto para tratamento, a água consumida no resfriamento de data centers é considerada “consumo consuntivo” — ela é removida do ciclo hidrográfico local imediato.
A métrica técnica utilizada para medir essa eficiência é a WUE (Water Usage Effectiveness), que calcula quantos litros de água são consumidos por quilowatt-hora (kWh) de energia utilizada. Estudos recentes e relatórios de sustentabilidade das grandes empresas de tecnologia revelam números surpreendentes.
Estima-se que uma conversa típica com um chatbot de IA (composta por 20 a 50 perguntas e respostas) consuma cerca de 500ml de água. Pode parecer pouco isoladamente, mas multiplique isso pelos bilhões de interações diárias globais. Estamos falando de milhões de litros de água potável evaporados diariamente apenas para sustentar a fase de inferência (o uso da IA).
O treinamento dos modelos é ainda mais intenso. Treinar um modelo de machine learning de última geração, como o GPT-4 ou seus sucessores de 2026, pode consumir tanta água quanto necessária para encher uma torre de resfriamento nuclear ou abastecer centenas de casas por um ano. Esse consumo ocorre em questão de semanas ou meses, concentrado em locais geográficos específicos, muitas vezes em regiões que já sofrem com estresse hídrico.
Uma pergunta comum é: “Por que não usar água do mar ou águas residuais?” A resposta reside na química e na engenharia de precisão. Os sistemas de resfriamento internos dos data centers são extremamente sensíveis. A água utilizada precisa ser purificada e livre de minerais, bactérias e sedimentos para evitar corrosão, incrustação (acúmulo de minerais) e crescimento biológico nas tubulações finas e nos trocadores de calor.
A água do mar, com sua alta salinidade, destruiria os equipamentos rapidamente sem um tratamento de dessalinização extremamente custoso e energivoro. Portanto, a indústria de automação e tecnologia compete diretamente com o abastecimento humano e agrícola por água doce tratada.
Existe um paradoxo interessante na evolução das redes neurais. Embora os algoritmos estejam se tornando mais eficientes matematicamente, a demanda por modelos maiores e mais complexos cresce exponencialmente. A Lei de Moore (sobre o aumento de transistores) está desacelerando, mas a demanda computacional da IA dobra a cada poucos meses.
Isso significa que, mesmo com hardwares mais eficientes energeticamente, a densidade térmica dos racks de servidores aumentou. Chips modernos, projetados especificamente para inteligência artificial, possuem um TDP (Thermal Design Power) de 700W a 1000W por chip. Resfriar essa densidade de calor apenas com ar condicionado tradicional (que não consome água diretamente, mas gasta muito mais eletricidade) tornou-se inviável economicamente e fisicamente para muitas instalações.
A indústria não está cega para este problema. Diante da escassez global de água e das críticas ambientais, novas abordagens estão sendo testadas:
A cada pergunta que fazemos a uma inteligência artificial, acionamos uma cadeia de eventos físicos complexos que vai muito além da tela do nosso dispositivo. O recurso que desaparece silenciosamente não é mágico; é a água, o solvente universal da vida, agora convertido em vapor para sustentar a nossa nova mente digital. Enquanto celebramos os avanços da IA generativa e da automação, é imperativo reconhecer que a “nuvem” não é feita de vapor d’água metafórico, mas sim de vapor d’água real, extraído de reservatórios que abastecem comunidades. A sustentabilidade da revolução da IA dependerá não apenas de algoritmos mais inteligentes, mas de uma engenharia térmica que respeite os limites físicos e hídricos do nosso planeta.
Estudos indicam que uma conversa padrão com um chatbot de inteligência artificial, contendo entre 20 e 50 interações, consome aproximadamente 500ml de água. Esse gasto ocorre indiretamente através dos sistemas de resfriamento dos data centers, que evaporam água potável para dissipar o calor gerado pelos processadores. Embora pareça pouco individualmente, o volume total escala para milhões de litros diários considerando o uso global massivo dessas ferramentas.
A infraestrutura física da IA depende de milhares de GPUs e TPUs realizando trilhões de cálculos por segundo, o que gera uma quantidade colossal de calor devido ao efeito Joule. Para evitar o superaquecimento e falhas críticas nos equipamentos, utiliza-se água em torres de resfriamento evaporativo. A mudança da água do estado líquido para vapor absorve a energia térmica, resfriando os servidores, mas resultando na perda definitiva dessa água para a atmosfera.
Geralmente não é viável utilizar água do mar diretamente nos sistemas de resfriamento internos devido à presença de sal, minerais e material biológico. Esses elementos causariam corrosão rápida, incrustações e danos irreversíveis às tubulações finas e trocadores de calor sensíveis. Por isso, a indústria tecnológica compete pelo uso de água doce tratada e purificada, a menos que invista em processos caros de dessalinização ou novas tecnologias como data centers submarinos selados.
Para mitigar o impacto hídrico, a indústria está explorando alternativas como o resfriamento por imersão, onde servidores são mergulhados em fluidos dielétricos que não evaporam. Outras estratégias incluem a construção de data centers em regiões de clima frio para aproveitar o resfriamento natural pelo ar, conhecido como free cooling, e projetos experimentais de data centers submarinos que utilizam a temperatura do oceano sem consumir a água interna.
O treinamento de grandes modelos de linguagem é uma fase extremamente intensiva que pode consumir tanta água quanto o necessário para abastecer centenas de casas durante um ano inteiro. Esse consumo ocorre de forma concentrada em poucas semanas ou meses e em locais geográficos específicos. Isso gera um impacto ambiental significativo, pois muitas vezes essas instalações operam em regiões que já enfrentam estresse hídrico, retirando água do ciclo hidrográfico local.