O crescimento da inteligência artificial costuma ser medido por modelos maiores, chips mais rápidos e respostas mais longas. A infraestrutura que sustenta essa expansão também tem uma dimensão menos visível: água para controlar o calor. Uma matéria da WIRED em espanhol publicada em 26 de setembro de 2026 explica por que o consumo hídrico dos data centers não pode ser resumido a uma cifra única. O impacto depende do clima, da matriz elétrica, do tipo de refrigeração e da disponibilidade de água na região.
Para o público brasileiro, o tema é relevante porque novos centros de dados podem ser construídos perto de fontes de energia, cabos e mercados consumidores. A discussão sobre IA não termina no custo de uma API ou na velocidade de um aplicativo. Ela também envolve decisões locais sobre uso do solo, energia, água e transparência ambiental. Entender como a refrigeração funciona ajuda desenvolvedores, empresas e usuários a fazer perguntas melhores quando um provedor promete computação mais sustentável.
Por que os processadores precisam de água
Processadores de inteligência artificial trabalham em alta intensidade e produzem muito calor. Um data center precisa retirar essa energia térmica dos servidores para manter o hardware dentro de uma faixa segura. Em alguns projetos, o ar quente é levado para sistemas que usam água para absorver calor. Parte dessa água pode evaporar, de forma parecida com o suor que ajuda a resfriar o corpo humano.
O problema não está apenas na quantidade de servidores, mas no lugar onde eles são instalados. Um sistema que representa uma fração pequena do consumo de água de um país ainda pode pressionar uma cidade que enfrenta seca. A mesma estrutura pode ser menos problemática em uma região com maior disponibilidade hídrica, desde que a empresa controle descargas, captação e reposição. Por isso, números globais não substituem dados locais.
A matéria da WIRED destaca que estimativas que circulam na internet variam muito. Há afirmações de que uma consulta a um chatbot consumiria meio litro de água, enquanto outras pessoas dizem que o problema seria irrelevante. As duas generalizações são insuficientes. O cálculo muda conforme o modelo, o tamanho da resposta, o hardware, o clima, a fonte de eletricidade e o sistema usado para refrigerar o data center.
O que os números conseguem dizer
A reportagem cita uma estimativa de 66 bilhões de litros usados por sistemas de refrigeração de data centers nos Estados Unidos em 2023, menos de 1% do consumo total de água do país. Esse dado coloca a escala em perspectiva, mas não encerra a discussão. Um total nacional pode parecer pequeno enquanto uma instalação individual disputa recursos com moradores, agricultura ou indústria local.
Outro ponto é que água e energia estão conectadas. Usinas que queimam carvão ou gás usam água para transformar vapor em movimento e depois resfriá-lo. Se um data center escolhe energia cuja geração exige mais água, sua pegada hídrica indireta pode ser maior do que a observada no sistema de refrigeração do próprio prédio. Uma análise séria precisa considerar o ciclo completo, e não apenas a torneira dentro da instalação.
A expansão da IA aumenta o risco de acúmulo. Mesmo que cada consulta individual use menos água do que estimativas antigas, bilhões de consultas e novos serviços podem elevar o consumo agregado. Eficiência por tarefa é importante, mas também é preciso acompanhar quantas tarefas serão executadas e quantos modelos ficarão ligados continuamente para atender a aplicações em tempo real.
Energia renovável reduz parte da pressão
Uma das estratégias apontadas pela WIRED é escolher fontes de eletricidade que dependam menos de água. Parques solares e eólicos costumam usar pouca água na operação quando comparados a termelétricas. Isso não elimina outras questões ambientais, como a fabricação dos equipamentos, a ocupação de áreas e a necessidade de linhas de transmissão, mas pode reduzir a parcela hídrica associada à produção da energia consumida pelos servidores.
A localização também importa. Construir em uma região com mais disponibilidade de água e energia renovável pode aliviar a pressão sobre áreas sujeitas a secas. A decisão, porém, precisa incluir latência de rede, custo de transmissão e capacidade de conectar o serviço a seus usuários. Um data center distante pode economizar água e aumentar outras despesas ou emissões. A sustentabilidade é um problema de otimização com várias variáveis, não um selo aplicado a uma única escolha.
Para empresas brasileiras, a pergunta prática é se o fornecedor consegue informar onde os dados são processados e quais métricas ambientais são acompanhadas. Contratos de nuvem que exibem apenas eficiência energética não mostram automaticamente o consumo hídrico. O cliente pode pedir relatórios de uso, metas de reposição, fonte de energia e critérios para escolher a região de hospedagem.
Refrigeração líquida não significa desperdiçar água
Data centers de IA mais recentes usam refrigeração líquida para levar o fluido refrigerante para perto dos processadores. A técnica pode ser mais eficiente do que resfriar todo o ar do prédio, porque o calor é retirado exatamente da região que mais aquece. Em muitos projetos, o líquido circula em um circuito fechado: ele absorve calor, é resfriado e volta ao sistema.
Um circuito fechado pode reduzir perdas por evaporação, mas não é automaticamente livre de impacto. A instalação ainda precisa dissipar o calor para o ambiente, consumir eletricidade e usar materiais e produtos químicos adequados. Em períodos de calor extremo, pode ser necessário ativar métodos adicionais baseados em água. A eficácia depende do clima, da arquitetura do prédio e da temperatura máxima que o equipamento suporta.
A reportagem descreve avanços que permitem operar processadores em temperaturas mais altas e usar ventilação eficiente durante boa parte do ano. Isso pode diminuir a necessidade de água em locais de clima favorável. Em regiões quentes e úmidas, no entanto, o sistema pode precisar de etapas extras. O mesmo desenho de data center não terá o mesmo desempenho ambiental em todos os países.
O que isso muda para quem desenvolve na nuvem
Desenvolvedores raramente escolhem o chiller ou a torre de resfriamento do data center, mas suas decisões afetam a demanda. Um modelo menor, uma resposta mais curta e uma arquitetura que aproveita cache podem reduzir processamento desperdiçado. Filas bem dimensionadas evitam manter GPUs ociosas. Quantização e inferência local, quando fazem sentido, também podem diminuir o volume de dados que precisa viajar até uma infraestrutura remota.
Isso não significa que todo aplicativo deva abandonar a nuvem. A computação local pode aumentar consumo, exigir hardware novo e dificultar manutenção. O ponto é medir a tarefa real e escolher a camada adequada. Um recurso que resume uma notificação simples não precisa usar o mesmo modelo empregado para análise complexa. Roteamento inteligente, limites de contexto e reuso de resultados são escolhas técnicas que podem ter efeito ambiental além do efeito financeiro.
Equipes também devem perguntar ao provedor se a região escolhida oferece informações sobre água e energia. A transparência ajuda a comparar plataformas e evita que metas ambientais fiquem escondidas em uma média global. Quando o fornecedor não divulga dados suficientes, a lacuna deve aparecer na documentação de risco, assim como acontece com disponibilidade, segurança e residência dos dados.
O impacto chega à política local
A discussão sobre data centers não pode ser tratada apenas como uma disputa entre tecnologia e meio ambiente. Municípios precisam avaliar a capacidade da rede elétrica, os períodos de seca, as fontes de água e os efeitos sobre bairros próximos. Empresas devem explicar quais sistemas de refrigeração usarão, quanto pretendem captar, como tratarão efluentes e o que ocorrerá em uma onda de calor.
Na visão apresentada pela WIRED, a expansão da IA pode seguir caminhos diferentes. Uma escolha de localização, energia e refrigeração pode elevar muito a pressão hídrica. Outra combinação pode reduzir a pegada. A conclusão é menos dramática do que dizer que cada pergunta a um chatbot esvazia um reservatório, mas mais exigente do que negar o problema. É preciso medir o contexto específico e tornar os dados acessíveis.
Como fazer uma escolha mais responsável
Usuários e empresas podem começar por quatro perguntas: em qual região o serviço roda, qual é a eficiência por tarefa, como o fornecedor mede água direta e indireta e quais metas foram definidas para períodos de seca. Para times de engenharia, vale registrar o consumo de computação por funcionalidade e avaliar se o ganho do modelo mais pesado compensa a demanda adicional.
A inteligência artificial continuará exigindo chips, energia e refrigeração. A pressão não desaparecerá com uma nova técnica, mas pode ser reduzida por decisões de projeto, localização, energia e software. O ponto central da matéria da WIRED é justamente esse: o consumo de água da IA não é uma constante inevitável. Ele é consequência de escolhas que podem ser comparadas, auditadas e mudadas.
Fonte original: ¿Hasta qué punto el consumo de agua de la IA se vuelve un problema?, da WIRED em espanhol, publicada em 26 de setembro de 2026.
Crédito da imagem: Knowable Magazine, conforme crédito da imagem principal exibido pela WIRED em espanhol.
