Fazer uma pergunta simples à inteligência artificial pode parecer inofensivo, mas até um “obrigado” tem um custo ambiental. Cada interação envolve gasto de eletricidade, uso de água para resfriamento e emissão de carbono. Pela primeira vez, o Google Cloud abriu dados oficiais sobre o impacto do Gemini.
O relatório mostra não só o consumo médio por prompt, mas também comparações diretas com ChatGPT, YouTube e até o próprio Google Search, revelando números que surpreendem pela eficiência alcançada.
Por que medir o impacto ambiental da IA importa agora
A inteligência artificial deixou de ser um experimento de laboratório para se tornar parte do dia a dia, de buscas rápidas a assistentes digitais e geração de conteúdo. Esse crescimento acelerado vem acompanhado de uma demanda energética cada vez maior, que não é neutra para o planeta. Medir o impacto ambiental da IA importa porque ajuda a entender o custo real de tecnologias que usamos de forma quase invisível.
Sem métricas claras, fica difícil dimensionar o efeito agregado de bilhões de interações diárias. Cada pergunta parece irrelevante isoladamente, mas em escala global representa consumo de eletricidade, água para resfriamento de data centers e emissão de carbono. Ao colocar esses números à luz, empresas como o Google abrem espaço para que governos, sociedade e até usuários discutam eficiência, regulação e melhores práticas de uso.
Mais do que uma questão técnica, é um tema estratégico: em um mundo que busca reduzir emissões e otimizar recursos, saber exatamente quanto a IA consome hoje é o primeiro passo para torná-la mais sustentável amanhã.
Os números do Gemini: energia, água e CO₂ por prompt
O relatório do Google Cloud trouxe, pela primeira vez, dados oficiais sobre o consumo ambiental do Gemini em uso real, ou seja, no momento em que o usuário faz uma pergunta e recebe uma resposta. Esses números ajudam a transformar o impacto da IA de algo abstrato em informações concretas, comparáveis com atividades do nosso cotidiano digital.
Energia por prompt
Cada consulta ao Gemini consome em média 0,24 Wh, o equivalente a assistir TV por menos de 9 segundos. Esse valor representa uma redução de cerca de 33 vezes em relação ao que se consumia há um ano, graças a avanços em software e hardware mais eficientes.
Uso de água
O processo de resfriamento dos data centers também foi medido. Cada interação demanda 0,26 mililitros de água, algo como cinco gotas. Embora pequeno em escala individual, o impacto se torna relevante quando multiplicado pelo volume global de interações diárias.
Emissões de carbono
Em termos de pegada de carbono, o avanço também é notável. Antes das melhorias, cada prompt do Gemini emitia em média 1,32 g de CO₂. Hoje, a emissão caiu para 0,03 g, uma redução de 44 vezes, alcançada principalmente pelo uso de energia renovável nos data centers do Google.
No conjunto, esses números mostram que a inteligência artificial pode ser otimizada para consumir menos recursos e emitir menos poluentes. Ainda assim, quando multiplicados por milhões de interações, os impactos continuam significativos, e reforçam a importância da eficiência energética como parte central da evolução da IA.
Gemini x ChatGPT x Google Search: quem consome mais?
Quando se fala em eficiência, a comparação é inevitável: como o Gemini se posiciona diante de outros serviços digitais? Segundo os dados divulgados, uma consulta ao Gemini consome em média 0,24 Wh, menos que os 0,34 Wh estimados para o ChatGPT e até abaixo dos 0,3 Wh de uma busca no próprio Google Search.
Para efeito de referência, assistir a um minuto de vídeo no YouTube consome cerca de 0,2 Wh, ou seja, a diferença entre atividades online pode ser menor do que imaginamos, mas cada detalhe faz diferença em escala global.
O resultado mais surpreendente do relatório é justamente o fato de o Gemini ter se tornado mais eficiente que o buscador tradicional, símbolo da internet cotidiana. Essa inversão mostra não apenas o avanço tecnológico, mas também como a pressão por reduzir impactos ambientais já começa a influenciar o design e a operação de sistemas de IA. O desafio, daqui em diante, é manter essa curva de eficiência mesmo à medida que modelos mais complexos e multimodais se popularizam.
Como o Google calcula o consumo: do chip ao data center
Para chegar aos números apresentados no relatório, o Google adotou uma metodologia mais ampla do que simplesmente medir a energia gasta pelo chip que processa a resposta. O cálculo inclui toda a cadeia envolvida na entrega da IA: o consumo ativo dos aceleradores (como as TPUs), a energia usada pelos servidores de apoio (CPU e memória), a capacidade ociosa que precisa ser mantida para garantir estabilidade e, por fim, o overhead do próprio data center, que envolve refrigeração, redundância e conversão de energia.
Essa abordagem chamada de “comprehensive methodology” contrasta com análises simplificadas que focam apenas no hardware principal. O resultado é um retrato mais próximo da realidade, ainda que mais complexo de comunicar. Vale destacar que, em metodologias mais restritas, o gasto por prompt pode cair pela metade, mas em troca deixa de refletir o custo sistêmico de manter a IA em escala global.
Ao abrir esses bastidores, o Google não só mostra transparência como também estabelece uma referência metodológica para o setor. Isso ajuda a criar comparações mais justas e pressiona outras empresas a adotarem critérios semelhantes, evitando que o impacto ambiental da IA seja subestimado.
Surpresa no relatório: Gemini mais econômico que a busca
O dado mais inesperado do relatório é que, em termos de eficiência, o Gemini superou até mesmo o Google Search. Tradicionalmente visto como uma das ferramentas mais leves e otimizadas da internet, o buscador consome em média 0,3 Wh por consulta, enquanto o Gemini, mesmo sendo um modelo de IA generativa muito mais complexo, registrou 0,24 Wh por interação.
Esse resultado mostra que os avanços recentes em hardware, algoritmos e gestão de energia não apenas reduziram o peso ambiental da IA, como também desafiaram a lógica de que sistemas mais sofisticados consomem obrigatoriamente mais recursos. É uma virada simbólica: a tecnologia que parecia mais custosa se torna, na prática, mais eficiente do que o produto que há duas décadas simboliza rapidez e simplicidade online.
Essa inversão pode servir como um marco para o setor. Se o Gemini conseguiu alcançar esse nível de eficiência em pouco tempo, abre-se um precedente para que outras ferramentas de IA também adotem padrões cada vez mais sustentáveis, sem sacrificar desempenho ou acessibilidade.
O que os números não contam: críticas e limitações
Apesar de impressionantes, os números do relatório do Google devem ser interpretados com cautela. O estudo foca apenas no serving do Gemini, ou seja, na entrega das respostas ao usuário, e não considera o treinamento dos modelos, etapa que consome muito mais energia e recursos.
Além disso, a metodologia adotada é “market-based”, contabilizando energia limpa adquirida pelos data centers, mas não necessariamente refletindo o impacto local real de cada unidade.
Outros pontos críticos incluem a água indireta ligada à produção de eletricidade no mix energético e a escolha de apresentar a mediana de consumo por prompt, que representa o usuário típico, mas ignora consultas mais longas ou multimodais que exigem muito mais poder computacional.
Especialistas destacam que, embora os números forneçam transparência, eles não contam toda a história do impacto ambiental da IA.
Reconhecer essas limitações é fundamental para que decisões estratégicas sejam tomadas com base em dados realistas. O relatório do Google é um passo importante, mas mostra que ainda há muito espaço para melhorar a padronização de métricas e a compreensão completa do custo ambiental da inteligência artificial.
Descubra por que a inteligência artificial gasta tanta energia neste outro artigo exclusivo do CodeBlog.
IA sustentável: próximos passos em eficiência e transparência
O avanço do Gemini mostra que a inteligência artificial pode ser otimizada para reduzir consumo de energia, uso de água e emissões de carbono. Mas o desafio não termina aqui: para que a IA seja verdadeiramente sustentável, é necessário combinar tecnologia eficiente, energia limpa e transparência na divulgação de métricas ambientais.
Empresas do setor estão começando a adotar padrões mais rigorosos de medição e relatórios detalhados, permitindo comparações consistentes entre diferentes modelos e serviços. Reguladores e usuários também ganham papel estratégico, pois decisões de uso consciente, como optar por interações mais curtas ou evitar excesso de prompts desnecessários, podem reduzir impactos no dia a dia.
No futuro, o equilíbrio entre inovação e sustentabilidade dependerá de dois fatores: a eficiência contínua de hardware e algoritmos, e a cultura de transparência, em que cada interação digital tenha seu custo ambiental claro. Entender essas métricas é o primeiro passo para que a IA cresça de forma responsável, oferecendo benefícios sem comprometer recursos naturais ou contribuir desnecessariamente para a pegada de carbono global.
A IA já se tornou realidade e seu uso vai do trabalho ao lazer. Buscas, perguntas, geração de imagens, códigos, pesquisas e textos por meio dela estão se tornando cada dia mais comuns e assertivos. Como consumidores, devemos nos manter atualizados a respeito dos impactos dessa tecnologia no nosso dia a dia e no mundo. Continue acompanhando o CodeBlog para se manter informado sobre os avanços da inteligência artificial.
