A promessa de que a inteligência artificial se tornaria mais eficiente com o tempo pode não se concretizar, segundo um novo relatório divulgado pela Organização das Nações Unidas. O documento, publicado em 7 de junho de 2026, projeta que a expansão acelerada da tecnologia pode dobrar seu consumo energético mundial até 2030, atingindo cerca de 3% de toda a eletricidade gerada no planeta. As emissões resultantes seriam comparáveis às do Reino Unido, e a demanda por água para resfriamento dos sistemas superaria o volume anual de água potável consumido por toda a população global. O estudo, disponível no site da UNU, analisa os custos ambientais da IA em energia, carbono, água e uso do solo.
O paradoxo de Jevons e seus efeitos na IA
O relatório se apoia em um conceito econômico conhecido como paradoxo de Jevons, formulado no século XIX pelo economista William Stanley Jevons. A teoria sustenta que ganhos de eficiência no uso de um recurso não necessariamente reduzem seu consumo total — pelo contrário, quando a tecnologia se torna mais barata e acessível, a utilização tende a crescer, elevando a demanda geral. Jevons observou esse fenômeno na Inglaterra vitoriana, quando melhorias na eficiência do carvão acabaram estimulando um aumento do consumo, em vez de uma diminuição. Aplicada à inteligência artificial, a lógica sugere que modelos mais eficientes podem impulsionar ainda mais a adoção da tecnologia, gerando novas aplicações em diversos setores e compensando — ou até superando — os ganhos técnicos obtidos.
Quando a eficiência gera mais consumo
Com custos operacionais menores e maior acessibilidade, a inteligência artificial tende a ser incorporada em mais processos produtivos e serviços. O relatório aponta que essa dinâmica já está em curso: em 2025, os data centers consumiram um volume de eletricidade equivalente ao utilizado pela Arábia Saudita, um dos maiores consumidores de energia do mundo. Caso o consumo dobre até o fim da década, seriam necessários aproximadamente 6,7 bilhões de árvores plantadas ao longo de dez anos apenas para compensar as emissões geradas. O cenário reforça a tese de que a eficiência técnica, isoladamente, não resolve o problema ambiental.
Os números alarmantes do impacto ambiental
Além do consumo energético, a infraestrutura necessária para sustentar a expansão da IA exigiria cerca de 9,3 trilhões de litros de água e uma área física quase dez vezes maior que a Cidade do México. O relatório também chama a atenção para a concentração geográfica da infraestrutura global de inteligência artificial: atualmente, apenas 32 países hospedam sistemas de computação em nuvem dedicados à tecnologia, e aproximadamente 90% dessa capacidade está concentrada nos Estados Unidos e na China. Para os autores, essa disparidade pode aprofundar a divisão digital global, deixando muitas nações apenas como consumidoras da tecnologia, enquanto assumem os impactos ambientais relacionados à extração de minerais e ao descarte de resíduos eletrônicos.
Concentração geográfica da infraestrutura
O documento destaca que o impacto ambiental da IA depende tanto da frequência de uso quanto do tipo de aplicação executada. Tarefas como geração de texto, programação, criação de imagens e produção de vídeos exigem diferentes níveis de processamento computacional, influenciando diretamente o consumo de energia e recursos. A escolha do modelo também tem peso significativo, já que diferentes sistemas apresentam custos ambientais distintos para executar tarefas semelhantes. Diante desse quadro, a ONU propõe um conjunto de princípios para orientar o desenvolvimento sustentável da tecnologia, incluindo transparência, eficiência desde a concepção, responsabilidade ao longo de todo o ciclo de vida, equidade, cooperação internacional e uso sustentável dos recursos naturais.
Recomendações e regulação: o caminho sustentável
Entre as recomendações do relatório está a adoção de relatórios ambientais regulares durante o desenvolvimento e a operação de sistemas de IA. O estudo também sugere que governos incorporem projeções de demanda da tecnologia em seus planejamentos energéticos e climáticos. A preocupação se torna ainda mais relevante à medida que a inteligência artificial passa a integrar serviços públicos. Países como Nova Zelândia e Austrália já implementam estratégias nacionais para ampliar o uso da tecnologia em órgãos governamentais — na Nova Zelândia, foi criada uma estrutura para orientar a adoção da IA no setor público, enquanto na Austrália, projetos envolvem transcrição automatizada de acervos audiovisuais e apoio ao processamento de solicitações governamentais.
No entanto, o relatório observa que ambos os países adotam modelos regulatórios considerados leves, focados em princípios gerais. Para os autores, esse tipo de abordagem pode deixar em segundo plano os impactos ambientais associados à expansão da inteligência artificial. O documento defende uma análise que considere toda a cadeia produtiva da IA, desde a extração das matérias-primas até a reciclagem e o descarte dos equipamentos utilizados. Sem essa visão sistêmica, os ganhos de eficiência podem ser anulados pelo crescimento acelerado do uso da tecnologia.