Resposta curta
A IA consome eletricidade porque os modelos modernos exigem grandes quantidades de computação. GPUs, servidores, armazenamento, redes, refrigeração e infra-estruturas de centros de dados contribuem para a procura total de energia.
A IA é intensiva em termos de computação por definição
Os sistemas de inteligência artificial baseiam-se em operações matemáticas efectuadas em muito grande escala. O treino e a execução de redes neuronais requerem hardware especializado capaz de processar um grande número de cálculos em paralelo. É por esta razão que as GPUs e outros aceleradores se tornaram fundamentais para as infra-estruturas modernas de IA.
O treino de modelos de grandes dimensões requer uma computação concentrada
O treino de um modelo de IA de grandes dimensões pode envolver o processamento de conjuntos de dados maciços ao longo de muitas iterações. Durante o treino, milhares de aceleradores podem funcionar durante longos períodos, consumindo eletricidade continuamente. Embora o treino não seja a única fonte de utilização de energia da IA, é uma das fases mais visíveis e que consome mais recursos.
A inferência cresce com a utilização quotidiana
A inferência é o processo de utilização de um modelo treinado para responder a pedidos, gerar texto, criar imagens, resumir documentos ou efetuar outras tarefas. À medida que as ferramentas de IA são adoptadas por milhões de utilizadores, a inferência pode tornar-se uma importante fonte de procura de eletricidade, uma vez que ocorre continuamente e à escala global.
Centros de dados aumentam a procura de energia de apoio
As cargas de trabalho de IA são executadas em centros de dados. Para além dos próprios processadores, a eletricidade é também utilizada para servidores, memória, armazenamento, equipamento de rede, fornecimento de energia e refrigeração. Esta infraestrutura de apoio significa que a pegada total de eletricidade é maior do que apenas o consumo de hardware bruto.
A eficiência melhora, mas a procura ainda pode aumentar
A eficiência do hardware, do software e do centro de dados continua a melhorar. No entanto, os ganhos de eficiência podem ser compensados pelo aumento da procura, modelos maiores, mais utilizadores e mais funcionalidades de IA incorporadas nos produtos do dia a dia. A questão central não é apenas saber se a IA se torna mais eficiente, mas se a utilização total cresce mais rapidamente do que a eficiência melhora.