Junho 10, 2026

IA e consumo de água: quanto gasta e como reduzir na sua…

A relação entre inteligência artificial e consumo de água deixou de ser um debate académico para se tornar uma questão operacional relevante para qualquer empresa que utilize IA nos seus processos. Os centros de dados que processam milhares de requisições diárias precisam de sistemas de refrigeração que dependem de grandes volumes de água. Compreender esta ligação é o primeiro passo para tomar decisões mais sustentáveis sem comprometer a eficiência operacional.

Por que a inteligência artificial precisa de água para funcionar

O consumo de água associado à inteligência artificial não ocorre de forma direta no software, mas sim na infraestrutura física que o suporta. Os servidores que executam modelos de IA generativa, como grandes modelos de linguagem e geradores de imagem, operam a capacidades de processamento elevadíssimas, o que gera calor em proporção significativa. Para evitar o sobreaquecimento e a falha dos equipamentos, os centros de dados utilizam sistemas de refrigeração que, na sua maioria, dependem de água como meio de dissipação térmica. Esse ciclo envolve a evaporação de água em torres de arrefecimento, o que transforma o recurso hídrico num insumo contínuo e não totalmente recuperável. Segundo a Agência Internacional de Energia (IEA), o consumo de água nos centros de dados tem crescido em linha com a expansão da infraestrutura de IA. Além disso, há consumo de água na fase de fabrico do hardware, nomeadamente na produção de microchips e outros componentes eletrónicos, um processo industrial que pode utilizar milhares de litros por unidade. Ou seja, antes mesmo de um modelo de IA ser executado, a sua infraestrutura física já carrega uma pegada hídrica considerável.

Quanto água consome uma única interação com IA generativa

Os números surpreendem pela escala. Estudos citados pela publicação Exame indicam que o ChatGPT pode consumir até meio litro de água a cada 20 a 50 comandos de texto inseridos pelo utilizador [4]. Quando se passa para IA generativa de imagens, a situação agrava-se consideravelmente: uma pesquisa do MIT Technology Review, referenciada pela UFSM, revelou que gerar uma imagem por IA pode consumir 30 vezes mais energia do que uma pesquisa textual convencional, o que se traduz diretamente em maior consumo hídrico para refrigeração [1]. Para colocar estes valores em perspectiva, se uma equipa de 10 colaboradores utilizar uma ferramenta de IA generativa com frequência ao longo do dia útil, o consumo de água associado às suas interações pode rapidamente atingir dezenas de litros diários. Parece pouco à escala doméstica, mas multiplicado por milhões de utilizadores e por milhares de empresas, o volume global torna-se expressivo.

IA vs. processos tradicionais: comparação de consumo de água

Quando profissionais e PMEs avaliam a adoção de IA, uma das comparações mais frequentes é: a IA consome mais água do que os processos manuais ou automatizados que substitui? A resposta depende do processo em questão, mas há padrões claros. Um processo de atendimento ao cliente baseado em scripts humanos pré-definidos praticamente não consome água além da utilização doméstica dos colaboradores. Já um chatbot de IA que processa centenas de requisições por hora depende de infraestrutura de refrigeração constante. No entanto, a comparação justa deve considerar a eficiência global: a IA pode substituir não um colaborador, mas múltiplos processos paralelos, consolidando operações que antes estavam dispersas por vários sistemas, cada um com o seu próprio consumo energético e hídrico. A tabela seguinte illustra uma comparação orientativa entre cenários operacionais típicos em PMEs.

Cenário operacional Consumo hídrico estimado (por dia) Fator principal de consumo
Atendimento manual por equipa de 5 pessoas ~2 litros (uso sanitário no local de trabalho) Uso doméstico dos colaboradores
Chatbot de IA com 500 interações/dia ~5 a 12 litros Refrigeração de servidores em data center
Geração de 50 imagens por IA para marketing ~15 a 45 litros Alto processamento gráfico e refrigeração
Automação de folhas de cálculo com IA (100 execuções) ~1 a 3 litros Processamento leve, menor refrigeração
Sistema ERP tradicional em servidor local ~0,5 a 2 litros Refrigeração do servidor no escritório

O impacto da localização geográfica dos centros de dados

Nem todos os centros de dados consomem água na mesma proporção. A localização geográfica é um fator determinante no consumo hídrico líquido da infraestrutura de IA. Conforme destacado pelo TechTudo, data centers instalados em regiões mais quentes ou com escassez hídrica tendem a ter impactos ambientais diferentes dos localizados em áreas mais frias ou com maior disponibilidade de recursos hídricos [2]. Em climas temperados ou frios, é possível recorrer à refrigeração por ar livre (free cooling) durante grande parte do ano, reduzindo drasticamente a dependência da evaporação de água. Em contrapartida, data centers em zonas áridas ou tropicais necessitam de sistemas de refrigeração muito mais intensivos, o que eleva o consumo de água por unidade de processamento. Para uma PME em Portugal, isto significa que a escolha do fornecedor de serviços de IA — e a localização dos seus data centers — tem um impacto real na pegada hídrica associada ao uso da ferramenta. Optar por fornecedores com infraestrutura no norte da Europa, por exemplo, pode representar uma redução significativa no consumo de água comparativamente a fornecedores com servidores no sul da Península Ibérica.

A escala global: biliões de metros cúbicos em jogo

Quando se passa da escala individual para a global, os números adquirem outra dimensão. O jornalista Henrique Raposo, num artigo publicado pela Renascença, alertou que a inteligência artificial consome entre cinco a sete biliões de metros cúbicos de água — um volume que, de acordo com o autor, quando contado em detalhe, poucos acreditam [3]. Para contextualizar: um bilião de metros cúbicos equivale a um milhão de milhões de litros. Mesmo considerando que estes valores englobam toda a infraestrutura de IA a nível mundial — incluindo treino de modelos, inferência contínua e operação de data centers —, a ordem de grandeza é inegavelmente relevante. Para uma PME portuguesa, a questão não é resolver este problema global sozinha, mas sim compreender que cada requisição feita a um modelo de IA contribui proporcionalmente para este total. Esta consciência é fundamental para definir políticas de uso interno que sejam ao mesmo tempo eficientes e responsáveis.

Como a IA pode, paradoxalmente, ajudar a poupar água

Existe um contraponto importante nesta discussão: a própria inteligência artificial pode ser aplicada na otimização do consumo de água em diversos setores. Sistemas de IA são utilizados na agricultura de precisão para calcular a quantidade exata de água necessária por hectare, reduzindo o desperdício. Na indústria, algoritmos de IA monitorizam redes de distribuição de água e detetam fugas em tempo real, minimizando perdas que, em muitos municípios, ultrapassam 20% do volume distribuído. Segundo a ONNU Meio Ambiente (UNEP), a IA tem sido apontada como ferramenta-chave para a gestão sustentável de recursos hídricos a nível global. No contexto de uma PME, a IA pode otimizar processos de produção que envolvem água, como limpeza industrial, refrigeração de equipamentos próprios ou gestão de instalações sanitárias. O ponto central é que o consumo hídrico da IA deve ser pesado não de forma isolada, mas em relação ao valor gerado e à poupança que pode proporcionar noutros domínios. Uma empresa que utiliza IA para reduzir em 15% o seu consumo de água operacional está, muito provavelmente, a compensar amplamente a água gasta no processamento dos modelos.

Estratégias práticas para PMEs reduzirem o impacto hídrico da IA

Para profissionais e PMEs em Portugal que querem aplicar IA de forma responsável, existem ações concretas que podem ser implementadas sem comprometer a produtividade. Em primeiro lugar, auditar o uso atual de ferramentas de IA: quantas interações diárias são efetivamente necessárias e quantas são redundantes? Muitas equipas utilizam IA generativa para tarefas que poderiam ser resolvidas com templates, macros ou scripts simples, sem recorrer a modelos de grande escala. Em segundo lugar, escolher fornecedores com compromissos ambientais verificáveis, preferencialmente aqueles que publicam relatórios de sustentabilidade com métricas de consumo de água e energia dos seus data centers. Em terceiro lugar, priorizar modelos mais pequenos e especializados sempre que possível: um modelo treinado para uma tarefa específica consome significativamente menos recursos do que um modelo generalista de grande dimensão. Por fim, implementar boas práticas como o agrupamento de pedidos (batching), que reduz o número de ciclos de refrigeração necessários, e a utilização de APIs com cache de respostas para requisições repetidas.

Como avaliar fornecedores de IA sob a ótica do consumo de água

Nem todos os fornecedores de serviços de IA são transparentes quanto ao seu consumo de recursos hídricos, mas há indicadores que podem orientar a decisão de compra. O primeiro critério é a localização declarada dos data centers: fornecedores com infraestrutura em climas frios tendem a ter menor pegada hídrica. O segundo é a existência de compromissos públicos de neutralidade hídrica ou de reutilização de água nos processos de refrigeração. Algumas grandes empresas tecnológicas já comprometeram-se a repor mais água do que consomem nas suas operações, embora a execução desses compromissos varie significativamente. O terceiro critério é a eficiência dos modelos oferecidos: fornecedores que disponibilizam modelos optimizados e com parâmetros de inferência eficientes permitem obter os mesmos resultados com menos processamento e, consequentemente, menos refrigeração. Para PMEs portuguesas, incluir estes critérios no processo de seleção de ferramentas de IA é uma forma prática de alinhar a estratégia digital com a responsabilidade ambiental, sem que isso represente um custo adicional significativo.

IA e sustentabilidade: equilibrar eficiência operacional com responsabilidade

O desafio para as PMES não é escolher entre utilizar IA ou preservar recursos hídricos, mas sim encontrar o equilíbrio entre eficiência operacional e responsabilidade ambiental. Isto passa por uma abordagem intencional: definir claramente quais processos beneficiam efetivamente da IA, quais podem ser resolvidos com automação mais leve e quais não precisam de intervenção algorítmica nenhuma. Uma empresa que implementa IA de forma estratégica — em vez de a adotar por modismo — tende naturalmente a ter um consumo de recursos mais controlado. Além disso, a medição e o reporte interno do uso de ferramentas de IA permitem identificar padrões de consumo e otimizar continuamente. Esta abordagem data-driven aplica-se não apenas aos processos de negócio, mas também à própria utilização da infraestrutura de IA, criando um ciclo virtuoso de eficiência.

Perguntas frequentes sobre IA e consumo de água

A água consumida pela IA é literalmente “gasta” ou pode ser reutilizada?

Grande parte da água utilizada nos centros de dados evapora-se nos sistemas de refrigeração, tornando-se indisponível no local de consumo. No entanto, alguns data centers modernos implementam sistemas de recirculação e até de reutilização de água residencial tratada, reduzindo a captação de água potável. A percentagem de reutilização varia enormemente conforme a instalação e a localização geográfica.

O uso de IA na minha PME tem impacto mensurável no consumo de água?

À escala de uma única PME, o impacto direto é relativamente pequeno — provavelmente alguns litros por dia. No entanto, o impacto agregado de milhares de PMEs é significativo. Além disso, à medida que a regulação ambiental se tighteniza, as empresas podem vir a ser responsabilizadas pelo consumo indireto associado aos serviços digitais que contratam.

Modelos de IA locais (on-premise) consomem menos água do que serviços em nuvem?

Depende da infraestrutura local. Um servidor num escritório sem sistema de refrigeração eficiente pode, paradoxalmente, ter um consumo hídrico por requisição superior ao de um grande data center otimizado. A vantagem do modelo local é o controlo sobre a infraestrutura, mas a eficiência depende do investimento em equipamentos de refrigeração adequados.

Existem ferramentas para calcular o consumo de água das minhas interações com IA?

Sim, há simuladores e calculadoras emergentes que estimam o impacto ambiental das interações com IA, incluindo consumo de água. O portal IA Hoje, por exemplo, disponibiliza um simulador do impacto ambiental da IA que permite aos utilizadores ter uma noção mais concreta do consumo associado às suas utilizações diárias [5]. Estas ferramentas são úteis para tomar decisões informadas.

Como comparar o consumo de água de diferentes ferramentas de IA?

A comparação direta é difícil porque poucos fornecedores divulgam dados granulares de consumo hídrico por requisição. Como aproximção, pode-se comparar o tamanho dos modelos utilizados (número de parâmetros), o tipo de tarefa (texto vs. imagem vs. vídeo) e a localização dos data centers declarada pelo fornecedor. Modelos menores, tarefas de texto e data centers em climas frios são, em regra, menos intensivos em água.

Fontes