Resposta curta
É pouco provável que a IA seja, por si só, a única causa da escassez de água, mas os centros de dados de grande escala podem contribuir para o stress hídrico local quando dependem de um arrefecimento intensivo de água ou operam em regiões onde a água doce já é limitada.
Porque é que os centros de dados de IA podem utilizar água
As cargas de trabalho de IA são executadas em infra-estruturas de computação densas que produzem calor. Alguns centros de dados utilizam arrefecimento evaporativo ou à base de água para manter os servidores e aceleradores dentro de temperaturas de funcionamento seguras. A quantidade de água utilizada depende muito do projeto de arrefecimento e do clima local.
O contexto local é mais importante do que as médias globais
O impacto da IA na água depende fortemente do local onde o centro de dados está localizado. Uma instalação numa região com stress hídrico pode criar mais preocupações do que uma instalação semelhante numa área com abundantes recursos hídricos renováveis ou clima mais fresco.
A IA também pode utilizar a água indiretamente
Alguma utilização da água é indireta. A produção de eletricidade pode exigir água, especialmente no caso das centrais térmicas. Quando a IA aumenta a procura de eletricidade, parte da pegada hídrica associada pode ocorrer a montante, no sistema de energia, e não dentro do próprio centro de dados.
Quando é que a IA pode contribuir para o stress hídrico?
A infraestrutura de IA pode contribuir para o stress hídrico quando os grandes centros de dados estão concentrados em regiões secas, quando os sistemas de arrefecimento consomem água doce, quando a eletricidade provém de uma produção intensiva em água ou quando os relatórios não são suficientemente transparentes para que as comunidades possam avaliar o impacto local.
Como é que o risco pode ser reduzido
O risco pode ser reduzido através de uma melhor seleção do local, refrigeração mais eficiente, água recuperada, refrigeração a ar quando apropriado, fontes de eletricidade com baixo consumo de água, relatórios transparentes e planeamento público em torno da expansão dos centros de dados. Para conhecer os pressupostos de medição, consulte o Metodologia.