A expansão vertiginosa da inteligência artificial (IA) vem revelando um custo ambiental pouco discutido: o consumo intenso de água. Um levantamento recente da revista Galileu, com base em estimativas do Google, traz à tona o impacto hídrico gerado a cada comando feito às IAs — especialmente em data centers. Segundo a empresa, o envio de uma consulta ao modelo Gemini equivale ao gasto com cerca de cinco gotas d’água. Essa informação faz parte de um esforço da gigante tecnológica por maior transparência ambiental.

Contudo, especialistas alertam para uma subestimação: esses dados consideram apenas o consumo direto (escopo-1), ignorando a água utilizada na geração de eletricidade e na infraestrutura subjacente (escopos 2 e 3).

Estudos independentes indicam que a pegada hídrica da IA é substancial. Um relatório indica que treinar o modelo GPT-3 envolveu a evaporação direta de cerca de 700 mil litros de água. Projeções mais amplas sugerem que, até 2027, a demanda global por IA poderá agrupar retiradas entre 4,2 e 6,6 bilhões de metros cúbicos de água — volume equivalente ao consumo anual de quatro a seis vezes a Dinamarca, ou aproximadamente metade da retirada anual do Reino Unido.

Casos emblemáticos envolvem grandes empresas: o Google reportou aumento de 20% no consumo de água em 2023, contabilizando 21 bilhões de litros — boa parte justificada pelo incremento das atividades em IA e na nuvem. A Microsoft registrou salto de 34% em sua demanda hídrica entre 2021 e 2022, impulsionada pela adoção crescente de ferramentas de IA. Em outra estimativa, cada sequência de comandos poderia consumir até 16 onças (cerca de 473 ml) de água nos data centers.

Estimativas científicas também reforçam o impacto agregado: segundo a plataforma da OECD, a IA demanda de 1,8 a 12 litros de água para cada kWh consumido, variando conforme os locais dos data centers e suas técnicas de resfriamento. Outros estudos mostram que data centers de larga escala podem consumir até 2 milhões de litros por dia — equivalente ao uso doméstico de cerca de 6.500 residências nos EUA. Ainda, segundo Investopedia, sessões individuais em IA podem consumir cerca de meio litro de água, enquanto treinar modelos mais robustos demandaria volumes da ordem de 185 mil galões (~700 m³).

Esses números trazem à tona uma realidade urgente: em locais com escassez hídrica, o funcionamento desses sistemas pode representar uma tensão ambiental significativa. O uso de água doce em regiões já estressadas leva cidades a reconsiderar planos de expansão de data centers. Soluções como resfriamento a ar, uso de água do mar ou métodos imersivos ganham relevância — mas ainda enfrentam desafios de custo e viabilidade.

A questão, portanto, extrapola o técnico e se impõe como desafio social, político e ambiental. A ausência de métricas padronizadas, o risco de impactos desiguais em regiões vulneráveis e a falta de regulamentação tornam ainda mais urgente o debate sobre sustentabilidade nos ecossistemas digitais.

Conclusão e Contextualização

Embora o Google apresente um número mínimo para a água consumida por comando da IA — aproximadamente cinco gotas — a soma dos impactos diretos e indiretos revela uma situação bem mais grave. Treinar modelos requer centenas de milhares de litros, enquanto o uso global de IA pode, em breve, rivalizar com o consumo hídrico de países europeus. Empresas como Google e Microsoft já indicam aumentos notáveis no consumo, e a resiliência hídrica de regiões ao redor dos data centers torna-se um fator crítico. A busca por soluções eficientes em termos de energia e água, aliada à transparência e regulação, é vital para equilibrar o progresso tecnológico com a preservação dos recursos naturais.

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