A criação de vídeos com inteligência artificial consome até 2.000 vezes mais energia que a produção de conteúdo em texto, de acordo com um levantamento citado pela imprensa internacional. A diferença evidencia o desafio de equilibrar a expansão de modelos multimodais com a disponibilidade de eletricidade em escala global.
Comparação de consumo: do texto aos pixels
Ferramentas como o Sora, sistema generativo capaz de produzir clipes a partir de descrições, exemplificam a disparidade. Segundo dados técnicos mencionados no estudo, a energia empregada na elaboração de um único vídeo equivale a manter uma televisão LCD de 65 polegadas ligada por cerca de 37 minutos. Para efeito de referência, uma lâmpada LED doméstica de 10 W operaria por quase dois dias inteiros com a mesma quantidade de eletricidade.
Os resultados reforçam estimativas anteriores que já indicavam elevado gasto energético em modelos de grande porte, mas aprofundam a discussão ao comparar diferentes formatos de saída. Enquanto a geração de texto envolve operações matemáticas menos complexas, a criação de imagens em movimento requer processamento de milhões de pixels e quadros sucessivos, elevando o consumo de servidores e sistemas de refrigeração.
Pressão sobre data centers e a corrida por energia
Durante um painel sobre IA realizado na Universidade de Stanford, executivos de empresas de tecnologia e do setor elétrico discutiram as consequências dessa demanda. Nico Enriquez, da Future Ventures, destacou que “big techs já investem centenas de bilhões de dólares em novos data centers, mas o principal limitador é o acesso à energia”.
Paige Crahan, gerente-geral da iniciativa de modernização de rede da Google, afirmou que a humanidade “precisa de mais eletricidade, ponto final”, citando projeções da Agência Internacional de Energia Atômica que indicam crescimento contínuo do consumo global até 2050. Para Crahan, a expansão de fontes renováveis e o avanço de usinas nucleares devem caminhar lado a lado.
O debate também enfatizou a necessidade de eficiência. Mitesh Agrawal, CEO da Positron, defendeu ações simultâneas: “construir o máximo possível e usar cada watt da forma mais inteligente”. Já Nelson Abramson, da Verrus, lembrou que inovações como a iluminação LED “compraram 20 anos de folga” ao setor, mas novas iniciativas são urgentes para acomodar cargas cada vez maiores.
Como tornar a IA menos voraz?
Especialistas apontam três frentes prioritárias para equilibrar oferta e demanda:
- Chips especializados: GPUs da NVIDIA, processadores dedicados da AMD e TPUs da Google evoluem para realizar cálculos em paralelo com menor desperdício de energia.
- Gestão de rede elétrica: Modelos de tarifação dinâmica podem direcionar o consumo de data centers para horários de menor pico, reduzindo custos operacionais e o risco de sobrecarga.
- Localização estratégica: Instalar servidores em regiões com excedentes de geração renovável, como parques solares ou eólicos, diminui a pegada de carbono e o impacto no sistema de distribuição.
Apesar disso, o consenso do painel é que a demanda crescerá mais rápido que os ganhos de eficiência no curto prazo, exigindo investimentos maciços em infraestrutura. Enriquez resumiu: “data centers podem consumir muito, mas também estão dispostos a pagar; se projetarmos o sistema corretamente, poderemos até reduzir a conta de luz do consumidor”.
Imagem: Getty
Efeitos para o mercado e para o usuário final
Para empresas que planejam adotar a geração de vídeo por IA em larga escala — de estúdios de entretenimento a companhias de publicidade — o custo energético pode se tornar um fator decisivo na viabilidade dos projetos. Segundo relatórios do setor, o gasto com eletricidade já representa até 30 % do orçamento operacional de alguns centros de processamento de alto desempenho.
Na prática, o consumidor pode enfrentar dois cenários distintos. De um lado, a busca por energia extra pode acelerar a implantação de fontes renováveis e tecnologias de rede inteligente, favorecendo tarifas mais estáveis no longo prazo. De outro, o aumento imediato na procura por eletricidade tende a pressionar preços em regiões onde a infraestrutura está perto do limite.
De acordo com analistas, o equilíbrio entre esses fatores definirá a velocidade com que recursos multimodais — como vídeos gerados por IA — chegarão ao cotidiano, sejam eles utilizados em plataformas de streaming, em aplicativos de educação ou em ferramentas corporativas de marketing.
Curiosidade
A primeira animação gerada inteiramente por computador foi criada em 1972, na Universidade de Utah, e durava menos de 30 segundos. Hoje, graças à IA, um usuário comum pode solicitar clipes com a mesma duração em poucos minutos. A diferença é que, para cada pedido, são acionadas milhares de GPUs em data centers espalhados pelo mundo — uma cadeia energética inimaginável na época dos pioneiros da computação gráfica.
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