Maurício Moura

A mesma tecnologia que promete salvar o planeta consome recursos em escala continental. Enquanto o Brasil consumia 508 TWh (Terawatt-hora) de eletricidade em 2022, os data centers globais demandavam 460 TWh, com projeções de ultrapassar 1.000 TWh em 2026, equivalente ao consumo anual do Japão ¹. Esta contradição define nossa era: a Inteligência Artificial (IA) celebrada por seu potencial climático é também fonte de demanda energética explosiva e impactos ambientais ocultos.

O debate entre tecnófilos e tecnófobos é enganoso. A IA não é ferramenta neutra, mas campo de batalha técnico e político ². Seu impacto final será determinado pelo modelo de sociedade e interesses econômicos que comandarem sua implantação. Enquanto a indústria de Tecnologias da Informação e Comunicação responde por 1,8% a 2,8% das emissões globais ¹, a narrativa hegemônica a vende como salvadora verde. A disputa real opõe uma IA para transição ecológica popular e outra para acumulação verde de lucros.

O verdadeiro custo da IA

O crescimento da IA é exponencial em capacidade e em custo ambiental. O treinamento de modelos como GPT-3 pode consumir até 700 mil litros de água, enquanto na operação gasta-se o equivalente a uma garrafa de 500ml para cada 10-50 interações. Projeta-se consumo global hídrico de 6,6 bilhões de m³ até 2027, equivalente ao uso de seis Dinamarcas ¹.

A crença de que a IA resolverá magicamente a crise climática constitui perigosa forma de tecnossolucionismo. Esta narrativa, difundida por big techs, desloca a responsabilidade por mudanças profundas em padrões de produção, consumo e correlação de forças políticas ¹. Cria-se a ilusão de que se pode manter o modelo extrativista com meros “remendos tecnológicos”. A IA é apresentada como solução para problema que seu próprio desenvolvimento e sistema econômico servido exacerbam.

O atual modelo de inovação em IA frequentemente ignora limites ecológicos e sociais, baseando-se em extrativismo digital, concentração de poder e dependência tecnológica do Sul Global ¹. A corrida por minerais como terras-raras, lítio e cobalto gera degradação ambiental, conflitos sociais e até guerras do Congo a terras indígenas brasileiras. Os benefícios climáticos da IA não são acessíveis a todos, restringindo-se a detentores de infraestrutura e capital intelectual, aprofundando assimetrias entre nações e dentro delas, transformando a transição verde em novo front de acumulação injusta.

A crítica à pegada energética da IA é incompleta sem analisar quem paga seu custo ambiental. O racismo algorítmico determina que data centers se instalem em zonas de sacrifício: comunidades pobres, periféricas e racializadas já negligenciadas pelo Estado ². Enquanto a IA é vendida como solução verde para elites, seus resíduos (calor, água, lixo eletrônico) são terceirizados para os vulneráveis. Paradoxalmente, esses sistemas de “gestão ambiental” são usados para criminalizar movimentos sociais que resistem ao extermínio, criando um ciclo perverso: a tecnologia que causa o dano também justifica a repressão contra quem o denuncia ².

Nem tudo é desgraça

Apesar de seu custo altíssimo para o ambiente, há aplicações úteis da Inteligência Artificial, como por exemplo:

Através de análise de imagens de satélite e dados sensoriais, algoritmos identificam padrões de desmatamento ilegal, degradação ecossistêmica e focos poluidores com velocidade e precisão maiores que métodos tradicionais. Há também modelos para verificar inundações, incêndios e monitorar emissões, fornecendo dados cruciais fiscalização ³.

Há também aplicações para prever eventos extremos, como tempestades e a elevação do nível dos oceanos ⁴.

Onde seu potencial se mostra mais tangível é na otimização de sistemas fundamentais para economia de baixo carbono. Em redes elétricas, os algoritmos determinam momentos ideais para armazenar e distribuir energia, tornando fontes renováveis mais confiáveis ante sua intermitência natural ³. Na gestão de águas, auxilia concessionárias a prever demanda e realizar manutenção preventiva ³.

Nenhuma dessas aplicações ainda tem grande confiabilidade e ainda há que se avaliar o benefício de manter esses sistemas dado o alto custo para o ambiente.

O campo de batalha regulatório

A regulação mostra-se lamentavelmente tímida ante este desafio. O AI Act europeu revelou-se “tímido quanto à sustentabilidade ambiental”, inserindo-a em códigos de conduta voluntários sem obrigatoriedade ¹. Globalmente, o AI Action Summit de 2025 em Paris foi criticado por atenção superficial às questões climáticas, com declaração final sem medidas concretas, enquanto Macron transformava o evento em vitrine para indústria francesa.

No Brasil, o Plano de IA (2024-2028) prevê R$ 500 milhões para Sustentabilidade e R$ 2,3 bilhões para “data centers verdes”. Contudo, carece de estratégias robustas contra impactos ambientais integrais ¹. Preocupa a proposta do MDIC para atrair data centers que, baseada em estudo de consultoria privada, sugere fragilizar licenciamento ambiental, dispensando licenças para impactos supostamente mínimos, limitando participação social e abrindo precedentes perigosos ¹.

Por uma IA sustentável e democrática

Para além do fomento tecnológico, urgem políticas ousadas:

• Sustentabilidade by design: incorporar avaliações de impacto ambiental (emissões e água) desde o projeto, forçando comparações entre modelos não só por desempenho mas por pegada climática ¹.
• Limites máximos e corregulação: estabelecer limites de consumo energético vinculados à utilidade social concreta. Adotar corregulação onde Estado fornece quadro jurídico e órgãos autônomos criam regras setoriais ¹.
• Participação popular: Exigir percentual mínimo de energia renovável no treinamento ¹. Fundamental fortalecer participação informada de povos tradicionais, Academia e organizações dos trabalhadores, assegurando soluções alinhadas à realidade local. O Brasil, sediando COP30, tem oportunidade histórica de liderar este debate pela justiça socioambiental ¹.

Uma encruzilhada civilizatória

A Inteligência Artificial é realmente ferramenta de dupla face. Seu potencial para otimizar sistemas, prever desastres e monitorar o planeta é inegável e urgente, podendo reduzir até 10% das emissões globais até 2030 ³. Contudo, seu custo ambiental explosivo, podendo representar 10% das emissões até 2040 ⁴, e seu potencial de amplificar desigualdades sob tecnossolucionismo a tornam ameaça concreta. O que está em jogo não é a tecnologia, mas o projeto de sociedade que ela materializa.

O apelo final não é por moratória do desenvolvimento, mas por redirecionamento radical de seu propósito. A questão crucial não é “o que a IA pode fazer pelo clima?”, mas “quem controla a IA, a serviço de que interesses e para benefício de quem?”. A disputa é entre IA servindo à acumulação verde e IA como instrumento para transição ecológica popular e democrática. O futuro climático pode depender desta escolha.

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Referências

1. SILVA, Felipe; AZEVEDO, Cynthia. COP30: IA como Aliada da Justiça Climática ou Nova Face do Modelo Extrativista?. Heinrich Böll Stiftung, Rio de Janeiro: 8 mai. 2025.
2. MOURA, Maurício. A inevitabilidade do viés no algoritmo: como Big Techs lucram com discriminação digital. Livre Pensamento. 1 ago. 2025.
3. VIEIRA, Carolina. Como a IA pode ajudar na crise climática?. Consumidor Moderno, 5 nov. 2024.
4. WALCH, Kathleen. A IA Pode Ajudar a Salvar o Planeta ou Faz Parte do Problema?. Forbes, 25 jun. 2025.