A inteligência artificial (IA) tornou‑se parte integrante de serviços digitais e ferramentas usadas diariamente, mas uma faceta menos visível é sua relação com o uso de água como recurso natural. Ao contrário de máquinas físicas que consomem energia diretamente, a IA não “gasta água” no sentido tradicional, mas sua infraestrutura de suporte — especialmente data centers — depende de grande volume hídrico para funcionar de forma eficiente, com implicações ambientais importantes.
Como a IA está ligada ao consumo de água
Os sistemas de IA — incluindo grandes modelos como ChatGPT e outros serviços baseados em nuvem — rodam em data centers, estruturas que abrigam servidores e equipamentos de alto desempenho. Esses equipamentos geram muito calor durante operações intensivas de cálculo, exigindo sistemas de refrigeração para manter temperaturas seguras. Parte desses sistemas utiliza água em processos de resfriamento, como torres evaporativas ou circuitos que retiram calor dos equipamentos.
Além disso, o funcionamento desses centros de dados depende da eletricidade que alimenta servidores, redes e sistemas de refrigeração. A geração dessa energia, quando proveniente de usinas térmicas ou hidrelétricas, também implica uso de água — muitas vezes de forma indireta — para produção e resfriamento.
Direto versus indireto: onde a água entra
Especialistas distinguem duas formas de uso hídrico ligado à IA:
- Consumo direto: água usada no local para refrigeração de equipamentos. Estima‑se que data centers grandes podem usar milhões de litros por dia dependendo da tecnologia e do clima da região.
- Consumo indireto: água usada no processo de geração de energia elétrica que alimenta esses centros e nas etapas de cadeia de suprimentos, como a fabricação de chips e componentes.
Esse uso pode não significar que a água “desaparece” permanentemente — parte dela evapora ou retorna ao ciclo hidrológico —, mas sua extração e aplicação podem representar pressão em regiões já estressadas por escassez.
Quanto isso representa na prática?
Há estimativas destacando que, no conjunto, a pegada hídrica associada à IA pode se acumular em centenas de bilhões a trilhões de litros globalmente, conforme a expansão de data centers e demanda pelos serviços. Estudos também apontam que treinar um grande modelo pode consumir milhões de litros de água no processo — uma dimensão significativa quando considerada em escala global.
No entanto, não há consenso único sobre números exatos, pois a maioria das empresas de tecnologia não divulga dados detalhados por localidade ou carga de trabalho específica de IA, o que dificulta estimativas precisas. Grupos de investidores e ambientalistas têm pressionado por mais transparência em relatórios ambientais de consumo de água e energia desses grandes centros de dados.
Debate e medidas de mitigação
Alguns líderes do setor reconhecem preocupações ambientais — sobretudo sobre energia — mas minimizam afirmações isoladas sobre consumo hídrico exagerado de IA; por exemplo, figuras públicas no setor argumentam que métricas amplamente divulgadas na internet podem estar desatualizadas ou errôneas.
Ainda assim, a discussão científica e ambiental tem avançado para melhorar eficiência e reduzir o uso de água na operação desses sistemas. Entre as propostas estão tecnologias de resfriamento que reutilizam água, sistemas de refrigeração por imersão, e o uso de fontes de energia renovável que não dependam intensamente de água.
Resumidamente, a IA não consome água diretamente, mas os data centers que tornam a IA possível podem ter impactos significativos sobre os recursos hídricos, especialmente em regiões vulneráveis. A expansão contínua dessa tecnologia torna a transparência e a adoção de soluções sustentáveis — tanto na geração de energia quanto no uso eficiente da água — um tema prioritário para equilibrar inovação tecnológica e conservação ambiental.