Outro dia uma amiga me perguntou, com aquele ar de quem já não aguenta mais: “Mas o que diabos eles estão construindo com tantos data centers?”. Não é a única. Na última transmissão ao vivo sobre o tema, várias pessoas repetiram a mesma dúvida. É uma pergunta justa. Se a IA já faz tanta coisa impressionante, por que as big techs estão assumindo bilhões em dívidas e erguendo usinas gigantescas?
A resposta não está em buscar receitas ou dicas de viagem. Consultas simples a chatbots são uma forma cada vez mais ultrapassada de pensar a IA. Agora, o jogo é outro: agentes. Não existe definição oficial, mas dá para resumir como sistemas baseados em grandes modelos de linguagem projetados para tomar decisões autônomas e executar tarefas. E essa mudança é o motor por trás da expansão energética.
Meu colega Maxwell Zeff explica bem: em vez de uma pergunta e uma resposta, o agente dispara centenas de pequenos prompts a partir do pedido original. Se você pedir para ele construir um site, pode rodar por horas, se reestimulando dezenas de vezes para criar páginas, menus e conjuntos de dados. É como contratar um estagiário incansável que trabalha a noite toda — só que esse estagiário consome eletricidade de verdade.
Os agentes estão no centro do trabalho dos laboratórios de fronteira. Outro dia, a OpenAI anunciou que um enxame de mais de 10.000 agentes, trocando 2,7 milhões de mensagens, resolveu um problema matemático antigo. Matemáticos contestaram a façanha, mas o ponto aqui é outro: toda essa troca de mensagens torrou um volume colossal de processamento. Traduzindo em conta de luz, provavelmente dezenas de milhões de dólares, segundo o Max — embora o número exato seja difícil de cravar.
Empresas privadas de IA sempre foram seletivas sobre divulgar métricas ambientais. Muitos CEOs apontam para consultas individuais como medida de consumo. Sam Altman, da OpenAI, chegou a dizer num podcast que a água necessária para produzir uma única amêndoa equivale a 38.000 consultas ao ChatGPT. O cálculo foi contestado, mas a analogia pegou. O problema é que agentes são muito mais intensivos que consultas simples, e aí a matemática desanda.
Há uma escassez enorme de dados sobre o gasto energético de agentes, cujas tarefas vão de trabalhos simples a um dia inteiro de codificação autônoma com vários agentes auxiliares em paralelo. A diferença de consumo entre esses extremos é abissal — e pode crescer sem limite conforme as tarefas ficam mais complexas.
“Em outras áreas de crescimento tecnológico, somos limitados por quantas pessoas dirigem um carro ou assistem Netflix”, diz Boris Gamazaychikov, cofundador da Sustainable AI. “Agora, isso está meio que desacoplado dos usuários — e, se você ouvir os líderes de IA, acho que é isso que eles querem. Eles falam em unicórnios com um único funcionário.”
Um funcionário humano, no caso. Nesse mundo imaginado, centenas ou milhares de agentes trabalhariam em segundo plano. Não quero debater as chances de isso acontecer, mas é fato que é para lá que as empresas estão correndo — e isso ajuda a explicar a pressa em construir data centers.
Com pouca informação confiável vinda das companhias, alguns entusiastas tentam fazer a conta por conta própria. No mês passado, o cientista climático Zeke Hausfather publicou um cálculo sobre o consumo da própria IA, que usa agentes intensivamente. Ele cruzou diversas fontes e estimou que sua sessão diária média no Claude pode gastar mais energia do que duas geladeiras ligadas. Gamazaychikov, cujo grupo vai divulgar pesquisas mais precisas em breve, reconheceu o esforço, mas lembrou que a base de cálculo era um pouco desatualizada.
No fim, a pergunta da minha amiga tem resposta: estão construindo data centers porque a IA deixou de ser um bate-papo e virou uma força de trabalho autônoma. E força de trabalho, como a gente sabe, precisa de energia para funcionar.
Fonte: https://www.wired.com/story/ai-agents-are-thirsty-for-power/