IA de Raciocínio: Custo Energético Dispara com Novos Modelos

Modelos de IA com capacidade de raciocínio consomem até 100 vezes mais energia, impactando data centers e o meio ambiente.

A inteligência artificial (IA) está em constante evolução, e os novos modelos focados em **raciocínio** prometem revolucionar a forma como as máquinas resolvem problemas complexos. No entanto, essa capacidade avançada vem acompanhada de um custo energético surpreendentemente alto. Um relatório recente, divulgado pela Bloomberg, aponta que esses sistemas podem consumir **até 100 vezes mais energia** do que as tecnologias de IA mais tradicionais.

O Aumento Exponencial no Consumo de Energia

A pesquisa do projeto AI Energy Score analisou 40 modelos de IA de código aberto, incluindo aqueles desenvolvidos por gigantes como OpenAI, Google e Microsoft. Os resultados revelaram uma **disparidade significativa** no consumo de energia entre os modelos que possuem recursos de raciocínio e os que não os possuem. Em um exemplo extremo, uma versão compacta do modelo R1 da DeepSeek consumiu apenas 50 watt-hora sem o raciocínio ativado, mas esse número saltou para um impressionante **308.186 watt-hora** quando o recurso de raciocínio foi habilitado.

Os autores do estudo explicam que grande parte desse aumento no **custo energético da IA** está diretamente ligada ao **volume massivo de texto gerado** por esses sistemas avançados de raciocínio. Embora essa característica seja fundamental para aumentar a precisão em tarefas complexas, ela impõe uma carga consideravelmente maior aos hardwares responsáveis pelo processamento dos dados.

Impactos na Infraestrutura e Desafios Ambientais

A crescente demanda por poder computacional para IA ocorre em um cenário de **expansão global de data centers**. Essa corrida por infraestruturas cada vez maiores já está provocando efeitos perceptíveis. Uma investigação anterior da Bloomberg já havia apontado que regiões próximas a grandes data centers registraram aumentos de até **267% no preço da energia** ao longo de cinco anos, evidenciando a pressão sobre os recursos energéticos.

Os modelos de raciocínio ganharam destaque especialmente após o lançamento do o1 pela OpenAI, seu primeiro modelo dedicado a aprimorar essa habilidade. Contudo, apesar da popularização dessas ferramentas, ainda há uma **lacuna considerável em pesquisas** sobre o impacto energético da inferência, que é o processo de execução dos modelos após a fase de treinamento. É justamente essa fase que consome a maior parte da energia.

Para ilustrar a magnitude dessa diferença, o estudo utilizou um método rigoroso: todos os modelos foram testados no **mesmo hardware**, submetidos a uma variedade de tarefas, desde perguntas simples até problemas matemáticos complexos. O consumo de energia foi monitorado em tempo real com a ferramenta CodeCarbon. Os resultados foram reveladores, mostrando variações amplas. Um dos modelos, o Phi 4 da Microsoft, saltou de 18 watt-hora para **9.462 watt-hora** com o raciocínio ativado. Outro exemplo é o maior modelo gpt-oss da OpenAI, que variou entre 5.313 e 8.504 watt-hora, dependendo da intensidade configurada para o processamento.

Escolhendo a IA Certa para Reduzir o Impacto

Os autores do estudo enfatizam que o objetivo principal da pesquisa é **ampliar a compreensão sobre as crescentes necessidades energéticas da IA**. Eles também buscam alertar que nem todas as tarefas exigem o uso de modelos de IA altamente intensivos em termos de processamento e energia. A capacidade de **escolher a IA adequada para cada necessidade** pode ser uma estratégia crucial para reduzir significativamente o impacto ambiental e operacional.

A reflexão sobre o consumo energético da IA também é compartilhada por líderes do setor. **Satya Nadella**, CEO da Microsoft, reconheceu recentemente que a indústria precisa conquistar a “permissão social para consumir energia”. Segundo ele, isso só será alcançado se a IA demonstrar **benefícios amplos para a sociedade** e acelerar o crescimento econômico de forma sustentável. A busca por modelos de IA mais eficientes energeticamente é, portanto, um desafio urgente e multifacetado, que envolve tanto avanços tecnológicos quanto uma gestão consciente dos recursos disponíveis.