Consumo de água por centros de dados de IA pode chegar a 9,3 trilhões de litros

 Unsplash/Geoffrey Moffett Um data center na Irlanda

  3 Junho 2026 Clima e Meio Ambiente

Relatório da Universidade das Nações Unidas alerta que captações em larga escala podem sobrecarregar aquíferos e sistemas fluviais; estima-se que treinamento do ChatGPT-5 consumiu 1 bilhão de litros de água e usou quantidade de terra equivalente a 215 campos de futebol. 

O rápido crescimento da Inteligência Artificial, IA, está gerando um consumo intenso de energia com impactos diretos na terra, na água e no clima, de acordo com a Universidade das Nações Unidas.

Um estudo publicado nesta quarta-feira pelo Instituto de Água, Meio Ambiente e Saúde da instituição traz a análise mais ampla já realizada sobre os impactos ambientais da IA.

Demanda intensa por eletricidade

A expansão da tecnologia envolve infraestrutura física e cadeias de suprimentos, incluindo centros de dados, chips, geração de eletricidade, sistemas de refrigeração, captação de água, ocupação do solo, minerais críticos e eventuais resíduos eletrônicos.

O estudo revela que, em 2025, os centros de dados, uma infraestrutura crucial para a IA, utilizaram cerca de 448 TWh de eletricidade. Se os centros de dados fossem um país, esse nível de consumo elétrico os colocaria na 11ª posição global. 

Mantidas as trajetórias atuais, a demanda de eletricidade dos centros de dados poderá praticamente dobrar, atingindo 945 TWh até 2030. Isso é quase o triplo do uso anual de eletricidade do Paquistão, Bangladesh e Nigéria juntos, países que, somados, abrigam mais de 650 milhões de pessoas. 

Unsplash/Taylor Vick Um servidor de data center é um computador poderoso e especializado

Consumo excessivo de água e terras

O consumo anual de água necessário para manter esses centros de dados rodando seria de 9,3 trilhões de litros, uma quantidade que satisfaria todas as necessidades domésticas básicas de água de 1,3 bilhão de habitantes da África Subsaariana durante um ano. 

O relatório observa que, mesmo quando parte da água captada é devolvida, “captações em larga escala podem sobrecarregar aquíferos e sistemas fluviais, particularmente em regiões áridas ou com esgotamento de águas subterrâneas”.

A emissão de carbono associada ao aumento do consumo de eletricidade pelos centros de dados totaliza, em média, 399 milhões de toneladas de CO2, exigindo 6,7 bilhões de árvores para ser compensada.

Já o impacto territorial é de cerca de 14.500 km², uma área 18 vezes maior do que a cidade de Nova Iorque.

Impacto do treinamento do ChatGPT-5

O relatório enfatiza que estratégias de ‘baixo carbono’ não significam automaticamente ‘baixo consumo de água’ ou ‘baixo uso do solo’, e avaliar a sustentabilidade por meio de uma única métrica pode ser enganoso.

Segundo os autores, em locais que já enfrentam estresse hídrico ou pressão sobre o uso da terra, essas assimetrias podem agravar os problemas ambientais das comunidades locais.

Os autores alertam que o treinamento de novos modelos de IA exige uma quantidade imensa de energia. Os estimados 100 GWh de eletricidade necessários para treinar o ChatGPT-5 equivalem, aproximadamente, ao consumo residencial anual de 770 mil pessoas na África Subsaariana. 

O impacto hídrico associado é estimada em 1 bilhão de litros, e a pegada territorial, em 1,5 km², aproximadamente o tamanho de 215 campos de futebol.

© Pnud/Ab Rashid Uma mulher coleta água no distrito de Satkhira, no oeste do Bangladesh, afetado pela seca.

Energia gasta com prompts de texto e geração de vídeos

Os autores ressaltam que o uso diário da IA ​​tem um impacto muito maior. Estima-se que apenas o ChatGPT processe cerca de 2,5 bilhões de “prompts” por dia. Considerando um valor conservador de 0,42 Wh por “prompt” de texto o consumo anual de energia chega a 383 GWh.

Já um clipe de vídeo feito por IA em alta resolução pode exigir mais de 415 Wh, tornando-o mais intensivo em energia do que a criação de centenas de imagens.

Lixo eletrônico 

O relatório também destaca o problema crescente do descarte de hardware de IA, afirmando que o lixo eletrônico mal gerenciado pode expor comunidades a substâncias perigosas. 

Até 2030, a infraestrutura de IA poderá gerar até 2,5 milhões de toneladas métricas de lixo eletrônico por ano, o que equivale a 250 Torres Eiffel.

Outro ponto de preocupação é a “inequidade estrutural”. Apenas 32 nações hospedam infraestrutura de nuvem especializada em IA, e 90% dessa capacidade concentra-se nos Estados Unidos e na China.

Países que carecem de capacidade computacional doméstica dependem de provedores externos, o que lhes confere pouco controle sobre o acesso, os preços ou a governança de dados. 

ITU Ásia liderou produção de lixo eletrônico em 2019 com 24,9 mega toneladas.

Questão de justiça ambiental 

O resultado é um aprofundamento da divisão digital entre as nações que constroem e controlam os sistemas de IA e aquelas que simplesmente os consomem, arcando, muitas vezes, com uma parcela desproporcional dos custos ambientais.

Mais de 150 países não possuem qualquer capacidade soberana de computação para IA. 

O relatório enquadra essa situação não apenas como uma divisão econômica, mas também como uma questão de justiça ambiental, pois os países excluídos arcam com os ônus da extração mineral e dos resíduos eletrônicos, enquanto os benefícios estratégicos fluem para outros lugares.

Fonte: https://news.un.org/pt/story/2026/06/1853321?utm_source=ONU+News+-+Newsletter&utm_campaign=de9ec726ba-EMAIL_CAMPAIGN_2026_06_06_05_06&utm_medium=email&utm_term=0_98793f891c-de9ec726ba-109018033 acesso em 07-06-26