inteligência artificial
A PEGADA HÍDRICA DA
Por trás da promessa de inovação e produtividade, a tecnologia esconde um custo ambiental elevado
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Por: Gabriela Myller, Iasmim Teixeira e Maria Eduarda Freitas
O funcionamento de um data center exige um consumo elevado de energia, especialmente para manter os servidores em temperaturas ideais. Computadores em operação geram calor, e o acúmulo desse calor pode comprometer o desempenho e até danificar os equipamentos. Por isso, o resfriamento é uma das maiores preocupações na infraestrutura desses centros. É nesse ponto que entra o uso da água.
Muitos data centers utilizam sistemas de resfriamento por evaporação, nos quais a água circula por torres de resfriamento para dissipar o calor. Outros adotam métodos híbridos, combinando ar e água. Em ambos os casos, o consumo hídrico pode ser significativo. Estima-se que alguns data centers utilizem milhões de litros de água por dia, especialmente em regiões quentes ou com alta densidade de processamento; contudo, é importante destacar que esses volumes geralmente circulam em sistemas fechados, o que significa que não se trata de milhões de litros simplesmente “jogados fora”.
Infraestrutura líquida: como data centers utilizam água para manter a IA operando (Fonte: Getty Imagens)
O sistema de resfriamento mais comum é o chamado liquid cooling, ou também conhecido como water cooling, que utiliza água fria para manter a temperatura ambiente controlada. A água circula pelos sistemas, absorve o calor e retorna aquecida, num processo semelhante, embora inverso, ao aquecimento de piscinas por placas solares. A escolha pela água se dá, principalmente, por razões econômicas: ela é consideravelmente mais barata que a energia elétrica, como se pode observar ao comparar uma conta de luz com uma conta de água. É importante, no entanto, distinguir entre um data center convencional e um data center voltado especificamente para aplicações de inteligência artificial.
Segundo matéria do G1, publicada em julho deste ano, o Brasil ainda não conta com data centers dedicados exclusivamente à inteligência artificial, embora já haja anúncios de construções futuras em algumas cidades. Atualmente, o país conta com diversos data centers tradicionais, como ocorre em todo o mundo. Um data center de IA segue a mesma lógica de resfriamento ambiental por liquid cooling, mas exige uma segunda camada de resfriamento: o das unidades de processamento gráfico (GPUs). Essas placas são o coração da IA, responsáveis por processar grandes volumes de dados com alta velocidade, por isso, geram ainda mais calor. Assim, além de manter o ambiente refrigerado, é necessário resfriar diretamente cada GPU, o que intensifica o consumo de água e torna o sistema ainda mais complexo.
A estrutura física por trás da revolução digital
A inteligência artificial (IA) deixou de ser um conceito restrito à ficção científica ou aos laboratórios de pesquisa para se tornar parte integrante do cotidiano no mundo atual. De assistentes virtuais que respondem a comandos de voz até algoritmos que recomendam músicas, filmes e produtos com precisão, a IA está moldando a forma como a sociedade vive, trabalha e se relaciona.
Essa transformação não aconteceu da noite para o dia. Desde os primeiros experimentos com máquinas capazes de aprender padrões, passando pelo desenvolvimento de redes neurais artificiais, até os modelos generativos atuais, como os que produzem textos, imagens e até vídeos, a IA evoluiu em velocidade impressionante. Hoje, ela é aplicada em áreas tão diversas quanto medicina, agricultura, segurança pública e educação.
No entanto, por trás dessa revolução tecnológica, existe uma infraestrutura física gigantesca e muitas vezes invisível ao usuário comum. Para que um modelo de IA funcione, ele precisa ser treinado e operado em ambientes altamente especializados: os data centers. Esses centros de processamento de dados são verdadeiros “corações digitais” que mantêm a IA pulsando, e para isso, consomem grandes quantidades de energia e água. É justamente esse aspecto menos discutido da IA que merece atenção. Afinal, enquanto os avanços tecnológicos são celebrados, é fundamental refletir sobre os impactos ambientais que sustentam essa inovação.
Apesar de parecer mágica aos olhos do público, a inteligência artificial é, em essência, um conjunto sofisticado de algoritmos matemáticos que aprendem padrões a partir de grandes volumes de dados. O processo começa com o chamado treinamento de modelos, em que a IA é alimentada com milhões, às vezes bilhões, de exemplos para que ela aprenda a reconhecer relações, prever comportamentos ou gerar conteúdo.
Por exemplo, para que um sistema de tradução automática funcione, ele precisa ser treinado com milhares de textos em diferentes idiomas. Já um modelo de geração de imagens, como os usados em artes digitais, aprende observando milhões de fotos e ilustrações. Esse treinamento exige enorme poder computacional, pois envolve cálculos complexos realizados por unidades de processamento gráfico (GPUs) em paralelo.
As redes neurais artificiais, inspiradas no funcionamento do cérebro humano, são a base de muitos desses sistemas. Elas operam em camadas, cada uma responsável por interpretar uma parte do dado, como forma, cor, contexto ou intenção. Quanto mais camadas e mais dados, mais “inteligente” o modelo se torna.
Apesar dos avanços, essa inteligência tem um custo. Treinar um modelo de grande porte pode consumir tanta energia quanto centenas de residências em um mês, e manter esses sistemas funcionando exige uma infraestrutura robusta (data centers), que além de energia, consomem também grandes volumes de água para resfriamento.
Se a inteligência artificial é o cérebro digital da era moderna, os data centers são o corpo que sustenta esse cérebro. Pouco visíveis ao público, esses gigantescos complexos tecnológicos são responsáveis por armazenar, processar e distribuir os dados que alimentam sistemas de IA em todo o mundo. Um data center é, essencialmente, um espaço físico que abriga milhares de servidores, computadores de alta performance que operam 24 horas por dia. Esses servidores são conectados por redes de alta velocidade e organizados em estruturas chamadas “racks”. Para garantir que tudo funcione sem interrupções, os data centers contam com sistemas de segurança, redundância energética, controle climático e monitoramento constante.
O custo invisível da inteligência artificial
Para compreender os custos gerados pela expansão acelerada do digital, pesquisadores em diversas partes do mundo têm se dedicado a investigar os impactos provocados pelos mecanismos de inteligência artificial em seus respectivos contextos. No Brasil, um dos destaques nessa frente é o Laboratório de Inteligência Artificial Aplicada (LiA²), coordenado pela professora Carla Bonato Marcolin na Universidade Federal de Uberlândia. Em entrevista, ela explica que o laboratório atua com dois focos complementares: de um lado, o desenvolvimento de algoritmos, ferramentas, métodos, técnicas e programação, o núcleo mais técnico e rigoroso da IA, o que ela chama de “hard science”; de outro, uma abordagem crítica e reflexiva sobre os efeitos sociais, ambientais e éticos que essas tecnologias vêm provocando.
O LiA² tem buscado relatórios de sustentabilidade de grandes organizações para compreender melhor o consumo de recursos naturais, especialmente o uso da água. A professora Carla Marcolin destaca uma estimativa alarmante: “A cada dez perguntas que se faz, a cada dez prompts que se faz para o ChatGPT, ele bebe 500ml de água, uma garrafinha de água.”. A frase ilustra com precisão o impacto invisível da inteligência artificial, uma tecnologia que, embora pareça imaterial, depende de uma infraestrutura física que consome recursos reais e valiosos.
A presença crescente da inteligência artificial também chama atenção para sua dependência material. Sistemas que parecem abstratos para o usuário comum estão, na prática, vinculados a uma infraestrutura que consome energia e água em grandes proporções. Como observa a pesquisadora Carla Marcolin, “Os seus dados estão em algum lugar, armazenados em algum lugar, em algum servidor. Então esses dados todos que a gente acessa eles existem em algum lugar fisicamente.” Essa observação ajuda a tornar visível um aspecto muitas vezes esquecido: por trás da imaterialidade aparente da IA, há sempre um suporte físico que garante seu funcionamento. E esse suporte tem custos expressivos: um estudo da Universidade da Califórnia em Riverside estimou que apenas o treinamento do GPT-3 exigiu cerca de 700 mil litros de água, enquanto alguns data centers chegam a consumir milhões de litros por dia para manter suas operações.
A tecnologia em termos matemáticos e sociais
Outro ponto relevante nessa estimativa é a complexidade envolvida na coleta e análise desses dados. Muitas projeções ainda se baseiam em data centers antigos, que operam com unidades de processamento menos eficientes. Embora as GPUs tenham avançado significativamente nos últimos anos, o alto custo dessas placas faz com que novos data centers adotem configurações híbridas, combinando tecnologias de diferentes gerações. Isso torna o cálculo do consumo de água um sistema dinâmico e multifatorial, difícil de mensurar com precisão. Além da água, há impactos relacionados à emissão de carbono, descarte de equipamentos e uso de recursos naturais.
Grandes empresas de tecnologia têm buscado alternativas mais sustentáveis, como o reaproveitamento de água, uso de energia renovável e construção de data centers em locais com clima frio, o que reduz a necessidade de resfriamento artificial. Entretanto, essas possibilidades levantam outros problemas em relação à viabilidade e eficiência no funcionamento. Compreender o papel dos data centers é essencial para enxergar a IA como um sistema que vai além do digital. Ela depende de uma infraestrutura física complexa, que consome recursos e gera impactos reais no meio ambiente.
O Brasil está diante de uma oportunidade histórica de se posicionar como polo estratégico de data centers e IA. Mas essa corrida exige planejamento, transparência e compromisso com a sustentabilidade. O uso da água, em especial, precisa ser monitorado com rigor, não apenas como recurso técnico, mas como bem essencial à vida. A partir daqui o olhar se amplia. O que está acontecendo em escala global? Quais são os impactos do consumo hídrico da IA em diferentes países? E como o Brasil pode aprender com esses exemplos para construir um modelo de desenvolvimento tecnológico que seja também justo e sustentável?
O impacto global do consumo de água pela IA
A consultoria International Data Corporation (IDC), principal fornecedora global de inteligência de mercado e dados, estima que até 2030 a tecnologia terá impacto econômico de quase US$ 20 trilhões, o que equivale a cerca de 3,5% do PIB mundial. Esse número, além de envolver os investimentos diretos em software e hardware, também gera ganhos indiretos, como aumento de produtividade em empresas, criação de novos setores econômicos e criação de empregos em áreas que até poucos anos atrás sequer existiam.
Esse crescimento vertiginoso tem um custo oculto: energia e água. O consumo de energia elétrica em data centers deve dobrar até 2028, chegando a 857 TWh (terawatt-hora: unidade de energia usada para medir a geração ou o consumo de eletricidade em larga escala) anuais, segundo estimativas da IDC. É como ligar dezenas de usinas hidrelétricas de grande porte exclusivamente para alimentar as “fábricas digitais” do mundo. No caso dos centros dedicados à inteligência artificial, a curva é ainda mais acentuada: espera-se um crescimento anual de 44,7% até 2027, alcançando 146 TWh somente nesse segmento.
Cada terawatt-hora representa energia suficiente para abastecer milhões de residências. E como a maioria desses centros ainda depende de sistemas de resfriamento com água, o reflexo é direto: mais eletricidade consumida significa mais água usada para impedir o superaquecimento das máquinas. É uma engrenagem dupla de consumo que se retroalimenta.
Tensões internacionais e impactos locais
Esse quadro já gerou tensões em diferentes partes do mundo. Nos Estados Unidos, estados áridos como o Arizona se tornaram palco de protestos de comunidades que temem a competição entre o abastecimento humano e o resfriamento de servidores. Em Tucson, uma nova lei passou a regular o uso de água por grandes consumidores como data centers. Já na Irlanda, onde o setor de data centers cresceu rapidamente, autoridades decidiram impor limites à construção de novas estruturas na região de Dublin, preocupadas com a sobrecarga da rede elétrica e a pressão sobre a água potável.
Na Holanda, um mega data center planejado pela Meta (empresa global responsável por plataformas digitais, como WhatsApp, Instagram e Facebook - com setor dedicado à inteligência artificial) foi suspenso após resistência local, justamente por conta da escala de recursos hídricos que exigiria. No Chile, organizações ambientais questionam projetos desse tipo em regiões onde a agricultura já sofre com escassez hídrica. Em alguns casos, moradores relatam receio de que a água destinada à produção de alimentos seja desviada para manter servidores de empresas estrangeiras. Em outras localidades, surgiram debates sobre a falta de consulta pública em decisões que impactam diretamente o cotidiano das populações. Esses exemplos mostram que o debate não se restringe à tecnologia, mas envolve também direitos básicos, soberania dos recursos naturais e justiça social, colocando governos diante do dilema entre atrair investimentos e garantir a sustentabilidade do futuro.
O papel da transparência
Uma crítica recorrente é a falta de transparência das empresas de tecnologia. Hoje, de acordo com análise da Hivenet, há poucas publicações de relatórios detalhando o consumo real de água de seus data centers. Organizações ambientais e especialistas defendem que métricas como o WUE (Water Usage Effectiveness), métrica de sustentabilidade que mede a eficiência do uso de água em um data center, de quantos litros de água são usados por quilowatt-hora de energia em TI (Tecnologia da Informação), sejam divulgadas de forma aberta. A média mundial gira em torno de 1,8 L/kWh (consumo de 1,8 litro de água para cada quilowatt-hora de energia elétrica consumida), mas em regiões de clima quente esse índice pode ser muito maior.
Os gigantes da tecnologia já são cobrados por suas pegadas hídricas, mas a transparência ainda é limitada. Conforme o The Guardian, o Google revelou em seu relatório de 2022 que seus data centers consumiram cerca de 5 bilhões de litros de água no ano, com forte dependência de resfriamento hídrico em regiões áridas dos Estados Unidos. A Microsoft registrou aumento de 34% no consumo de água entre 2021 e 2022, admitindo que a expansão da IA pressionou ainda mais seus sistemas de resfriamento. Já a Amazon Web Services (AWS) publicou em 2021 seu primeiro índice de eficiência hídrica, mas sem divulgar números absolutos de consumo, apenas destacando uma meta de chegar a “uso positivo de água” até 2030, devolvendo mais do que retira em algumas regiões.
A comparação mostra que, enquanto Google e Microsoft trazem dados mais concretos (embora preocupantes), a Amazon aposta em compromissos de longo prazo sem detalhar o impacto atual. O quadro geral é de avanços graduais, mas marcado pela falta de padronização e pela dificuldade de verificar de forma independente quanto de água esses gigantes realmente utilizam em escala global.
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A falta de transparência sobre o consumo de água por gigantes de tecnologia se torna um desafio central para a sustentabilidade da IA. (Visualização: imagem gerada por IA Generativa - Gemini)
Divulgar esses dados permitiria que governos e comunidades acompanhassem o impacto local e cobrassem melhorias. Além disso, ajudaria a diferenciar empresas que de fato buscam reduzir sua pegada hídrica daquelas que apenas anunciam compromissos genéricos de sustentabilidade. O desafio é político e organizacional: garantir que o desenvolvimento tecnológico venha acompanhado de compromissos ambientais claros, mecanismos de regulação e pressão social por maior responsabilidade.
Brasil na corrida pelos data centers
Enquanto o mundo debate os impactos, o Brasil busca se consolidar como polo estratégico de data centers na América Latina. O governo prepara o programa Redata, que prevê isenção de impostos sobre equipamentos de TI, além de garantias de segurança jurídica para atrair investidores. A meta é ousada: captar até R$ 2 trilhões em investimentos nos próximos dez anos.
Um dos diferenciais brasileiros é a matriz elétrica relativamente limpa, baseada em hidrelétricas, energia solar e eólica. Essa característica é valorizada por empresas internacionais que precisam reduzir suas emissões de carbono. Além disso, o país oferece grandes áreas disponíveis e conectividade crescente por cabos submarinos que ligam a América do Sul aos Estados Unidos e à Europa.
Diversos projetos de grande porte estão em andamento:
Rio AI City (RJ): liderado pela Elea Data Centers, terá capacidade inicial de 1.500 MW, podendo chegar a 3.200 MW (megawatt - unidade de medida de potência elétrica que equivale a um milhão de Watts). Esse volume é equivalente ao consumo diário de 6 milhões de casas. O projeto inclui centro de pesquisa e incubadora de startups, em parceria com a prefeitura do Rio, que pretende se tornar “capital brasileira da IA”.
Scala AI City (RS): localizado em Eldorado do Sul, deve atingir 5.000 MW até 2033, com refrigeração por óleo em circuito fechado, reduzindo o uso de água. A cidade já criou um polo tecnológico com incentivos fiscais e está conectada ao Sistema Interligado Nacional, garantindo estabilidade de fornecimento.
RT-One (PR e MG): a empresa prevê dois centros de 400 MW cada. Em Uberlândia, será usada água do Aquífero Guarani em sistema fechado, com devolução limpa ao subsolo. O projeto também prevê cooperação com universidades locais para formação de profissionais.
Casa dos Ventos (CE): projeto de até 576 MW, previsto para 2027, com investimento superior a R$ 50 bilhões. A expectativa é atender grandes clientes internacionais, como a ByteDance, dona do TikTok.
Somados, esses empreendimentos podem consumir energia equivalente ao abastecimento de 16 milhões de residências brasileiras por dia. É um salto sem precedentes e que coloca o Brasil em patamar comparável ao de polos internacionais como Irlanda e Cingapura.
A pesquisadora Carla Marcolin comenta: “Está havendo uma corrida para a construção de novos data centers de IA. Essa corrida é porque já se percebeu que, se continuarmos nesse ritmo de tanta gente entrando nesse sistema e pelo tamanho dos modelos, vai faltar espaço para rodar. Então é preciso de data center para ontem. Agora, se eles vão dar conta, não sei, porque temos pouca informação sobre isso.”
Oportunidade e responsabilidade
Esse crescimento representa uma oportunidade única de modernizar a infraestrutura digital do país, gerar empregos e atrair empresas de tecnologia. Mas também exige responsabilidade. O uso do Aquífero Guarani, por exemplo, precisa ser monitorado para garantir que o abastecimento humano não seja prejudicado. Da mesma forma, os incentivos fiscais devem ser condicionados a metas de sustentabilidade, como uso de água de reuso e captação de chuva.
A instalação de grandes data centers não traz apenas riscos ambientais. Ela também gera oportunidades econômicas e tecnológicas importantes. Segundo a ABES (Associação Brasileira das Empresas de Software), em 2025 a nuvem pública deve movimentar US$ 3,5 bilhões no Brasil, enquanto a inteligência artificial alcançará US$ 2,4 bilhões e os serviços de data center US$ 1,3 bilhão. O setor deve crescer apoiado em políticas como o Plano Brasil Digital 2030+, que busca ampliar a conectividade, a inclusão digital e a inovação em escala nacional.
No nível local, o impacto é ainda mais concreto. Em Uberlândia, a RT-One, empresa focada em inteligência artificial, segurança cibernética e computação em nuvem, anunciou investimento de R$ 6 bilhões, com expectativa de criar cerca de 2 mil empregos diretos e indiretos nos primeiros três anos. O CEO Fernando Palamone explica que a cidade foi escolhida por sua base acadêmica e pelo apoio da FIEMG (Federação das Indústrias de Minas Gerais): “Uberlândia é sede de instituições de ensino de excelência e conta com apoio direto da FIEMG, fatores determinantes para a escolha da cidade como base do projeto”.
Ele detalha que a empresa criará um programa de cooperação técnica e científica com universidades e parceiros locais para formar profissionais em áreas como infraestrutura de TI, operações de data center, computação em nuvem, redes de comunicação, segurança da informação, logística, cadeia de suprimentos, comércio exterior, engenharia mecânica, refrigeração e eletrotécnica de grande porte. “Mais do que implantar uma infraestrutura tecnológica de ponta, a meta é criar um ecossistema sustentável de desenvolvimento de talentos, capaz de gerar impacto social, educacional e econômico para toda a região”, afirma Palamone.
Um data center desse porte exige operação ininterrupta, com fluxo constante de equipamentos e equipes responsáveis por gestão, logística, controle, segurança, configuração e suporte técnico. Isso representa, em média, 20 a 30 vagas por megawatt instalado, somando empregos diretos e indiretos.
Esse movimento fortalece o ambiente de negócios e impulsiona a modernização do setor. Startups de automação, eficiência energética e inteligência artificial encontram um campo fértil para crescer. Empresas de logística, manutenção e software ampliam sua atuação. Universidades podem se beneficiar da proximidade com infraestrutura de ponta, abrindo espaço para novas pesquisas e cursos de formação.
Ao combinar escala industrial com desenvolvimento regional, o Brasil se posiciona não apenas como polo de armazenamento de dados, mas como hub de inovação. O país passa a atrair empresas globais em busca de parcerias locais e oferece às cidades envolvidas a chance de diversificar suas economias.
A seguir, você ouve Carla Marcolin, pesquisadora do Laboratório de Inteligência Artificial, que compartilha uma análise crítica sobre os impactos da IA no desenvolvimento econômico, na inclusão social e nas decisões empresariais. Ela defende o uso consciente e democratizado da tecnologia, alertando para os riscos da exclusão digital e para os movimentos de demissão e recontratação que já estão ocorrendo no mercado de trabalho:
A dimensão climática
A necessidade da Inteligência Artificial por água ganha destaque na arena global. Seguindo a estimativa de que para cada dez perguntas feitas a modelos generativos até meio litro de água seja consumido no processo de resfriamento de servidores, revela-se a escala de um problema invisível ao usuário comum, mas que pesa sobre recursos já pressionados pela crise climática.
A relação entre IA, água e emergência hídrica expõe uma questão ambivalente. Se em uma perspectiva há a promessa de inovação, eficiência e crescimento econômico por meio do uso e implementação extensivos dessas grandiosas tecnologias, como possibilidade vislumbra-se a pressão sobre recursos naturais cada vez mais escassos, especialmente a água. Em regiões vulneráveis, a instalação de data centers pode acentuar desigualdades históricas. Países do Sul Global, frequentemente escolhidos para hospedar essas estruturas pela combinação de incentivos fiscais e disponibilidade energética, são também os que mais sofrem com secas e falhas no abastecimento urbano.
Carla Marcolin alerta para o risco de mercantilização da água. “Talvez chegue o momento em que apenas quem tiver dinheiro poderá pagar por água. Isso seria um cenário catastrófico, em que a IA competiria com a população por um recurso vital”, afirma.
O debate não é apenas técnico, mas passa a envolver justiça ambiental. Ao direcionar milhões de litros de água para resfriar servidores, empresas de tecnologia podem aprofundar desigualdades, transferindo os custos ambientais para comunidades que pouco se beneficiam diretamente da infraestrutura digital. Por mais que em consumo circular, em algum momento a água será descartada para recomeçar a circulação, representando desperdício, sem contar com a taxa de evaporação.
Cultura digital e a demanda pelo uso intensivo da IA
Outra questão surge quando observado o uso da IA como instrumento de alarde utilitário. A explosão da IA responde a uma cultura digital marcada pela lógica da velocidade, da conectividade constante e da produção massiva de conteúdos. Na chamada cibercultura, a demanda por respostas instantâneas, automação de tarefas e personalização contínua reforça a pressão sobre data centers. “Estamos vivendo uma avalanche de pessoas e organizações entrando no ecossistema da IA. Essa demanda não vai desacelerar”, resume Carla.
Nessa lógica, de uso alimentado pela sensação de novidade a ser explorada, cada busca, cada interação com assistentes virtuais, cada recomendação automatizada traduz-se em um impulso adicional de energia e água para manter a engrenagem digital em funcionamento. Segundo a empresa de software Salesforce, “70% da Geração Z utiliza a tecnologia e 52% deles confiam nela para ajudá-los a tomar decisões.”.
Há uma dimensão simbólica nesse processo, quanto mais depende-se de uma comunicação em rede imediata, mais aceita-se, ainda que sem se mensurar, devido à disposição dessas informações, os impactos ambientais que sustentam esse ritmo. Como reflexo da cibercultura, intensifica-se o consumo hídrico e energético, ainda que de forma invisível ao usuário.
Questiona-se assim, não apenas o gasto de água e sua remediação, mas o uso da Inteligência Artificial e sua real necessidade de disposição, além da área e deliberação consciente do direcionamento desse recurso.
Inovações para reduzir o gasto de água
Apesar da gravidade do cenário, aparenta-se sinais de resposta propostos em iniciativas já em curso. Tecnologias emergentes incluem sistemas de resfriamento a seco, uso de água não potável, circuitos fechados com reaproveitamento e inteligência aplicada à gestão hídrica.Há também investimentos em chips mais eficientes e algoritmos capazes de treinar modelos de forma menos intensiva.
Um exemplo emblemático é a experiência da Microsoft, que testou data centers submersos no fundo do mar com o determinado projeto “Natick”. A iniciativa buscou reduzir a necessidade de resfriamento convencional, aproveitando a temperatura da água oceânica. Embora experimental, demonstrou que alternativas disruptivas podem redesenhar a relação entre infraestrutura digital e recursos naturais.
Já em países com crise hídrica severa, como Espanha e Emirados Árabes Unidos, o desafio tem levado empresas a adotar soluções, como o resfriamento híbrido (líquido e seco) e sistemas de reúso de água, mais sustentáveis. Na Espanha, por exemplo, data centers como os da “Adam” operam com sistemas de waterless cooling (resfriamento sem água) combinados ao free cooling (introdução controlada de ar externo), reduzindo drasticamente a dependência de recursos hídricos locais. Nos Emirados Árabes, iniciativas como as do projeto conjunto da “Hewlett Packard Enterprise” (HPE) com a “Khazna Data Centers”, que implementou resfriamento direto por líquido (direct liquid cooling), mostram como regiões de maior estresse hídrico estão priorizando práticas que minimizam o uso de água potável. A lógica é clara: em regiões de maior estresse hídrico, a licença social para operar depende diretamente da adoção de práticas sustentáveis.
No Brasil, a RT-One projeta um data center de larga escala em Uberlândia, Minas Gerais, com metas de eficiência hídrica e energética. O empreendimento promete usar resfriamento em circuito fechado, energia renovável e programas de reuso de água. A empresa busca alinhar crescimento digital à responsabilidade ambiental, transformando o projeto em referência para o setor.
Entre as soluções mais promissoras para reduzir a sede digital da inteligência artificial, o resfriamento em circuito fechado aparece como uma das apostas mais robustas. Em vez de depender de grandes volumes de água evaporada, os sistemas utilizam fluidos que circulam continuamente, resfriando chips e servidores sem precisar de constante reposição. Esse modelo, conhecido como direct-to-chip cooling combinado a dry coolers (radiadores a ar), já começa a ser adotado por gigantes como a Microsoft e startups de infraestrutura que buscam reduzir a quase zero o consumo hídrico direto. O desafio, porém, é o custo inicial elevado, um investimento que muitas vezes só se justifica em projetos de larga escala.
Outra inovação é o chamado “follow the water”, estratégia que desloca o processamento de IA para locais ou horários em que o resfriamento exija menos recursos hídricos. Isso significa, por exemplo, treinar modelos pesados em regiões frias ou durante a madrugada, quando a eficiência energética é maior e a evaporação é menor. Estudos recentes, como o WaterWise (2025), sugerem que essa simples mudança de agenda pode reduzir significativamente a pegada hídrica da IA sem comprometer a performance.
Ademais, há uma tendência corporativa que pode se tornar marco regulatório, que consiste nas metas de ser “water positive” até 2030. Google, Microsoft e Amazon já anunciaram que pretendem devolver mais água às bacias hidrográficas do que consomem em suas operações. Isso se dá por meio de projetos de reúso, recuperação de aquíferos e investimentos em infraestrutura hídrica em comunidades locais. Se implementadas de fato, não apenas utilizadas como marketing verde de demonstração sustentável, essas metas podem mudar o equilíbrio entre crescimento digital e justiça ambiental.
Energia renovável e… água
Se a água é peça-chave no resfriamento, a energia usada pelos data centers também influencia seu consumo hídrico, uma vez que grande parte da eletricidade mundial ainda vem de termelétricas que dependem de grandes volumes de água para resfriamento.
Migrar para fontes renováveis, como solar e eólica, não apenas reduz emissões de carbono, mas também alivia a pressão sobre mananciais. Ainda assim, a relação é complexa, já que as hidrelétricas, embora renováveis, estão sujeitas à variabilidade das chuvas e também competem pelo uso da água.
A ironia é que a própria IA pode ser parte da solução se usados sistemas de machine learning para otimizar o consumo energético em data centers, prevendo picos de demanda e ajustando resfriamento em tempo real. A tecnologia que intensifica o problema, portanto, também pode ajudar a mitigá-lo.
A transição para modelos mais sustentáveis tem o preço de adaptar sistemas para reduzir o uso de água, o que exige investimentos robustos em infraestrutura e pesquisa. Consta-se, porém, que a troca compensatória evidente em gastar menos água e energia gera economia no longo prazo.
Segundo executivos do setor, resfriamento líquido direto ao chip pode reduzir drasticamente o consumo de água, mas implica custos iniciais elevados. A estimativa é que cada servidor equipado com essa tecnologia custe de 20% a 40% mais caro do que um sistema tradicional a ar, de acordo com contato com a RT-One. Em data centers de grande escala, isso pode significar dezenas a centenas de milhões de dólares adicionais apenas na fase de implantação. E quem paga essa conta são, em parte, as empresas, pressionadas por consumidores, investidores e governos. Mas, em última instância, parte desse custo pode ser repassada ao usuário, seja no preço de serviços digitais ou em políticas públicas de incentivo. O dilema revela um ponto central: o quanto a sociedade está disposta a investir para que a revolução da IA não ocorra às custas de recursos vitais como a água?
Especialistas afirmam que o investimento se justifica, já que a longo prazo esses sistemas proporcionam eficiência energética maior, redução significativa da pegada hídrica e mais resiliência em regiões de estresse hídrico. Ou seja, paga-se mais no início para evitar riscos de operação e pressão social futura.
Políticas públicas e regulamentação
No campo regulatório, há avanços tímidos. A União Europeia discute padrões obrigatórios de WUE (Water Usage Effectiveness), métricas que avaliam a eficiência hídrica dos data centers, de acordo com a “DataCenters.com”. Já em países como os Estados Unidos cresce a pressão por transparência, sendo que as empresas são incitadas a reportar seu consumo hídrico em relatórios de sustentabilidade, como analisado pela “Nixon Peabody”. No Brasil, ainda não há uma legislação específica sobre água e data centers. A professora Carla Marcolin alerta para o risco de que a expansão ocorra sem estudos adequados de impacto.
Governos locais, entretanto, podem desempenhar papel-chave. No caso de Uberlândia, a parceria entre RT-One, Prefeitura e Governo Estadual busca criar um polo tecnológico alinhado a práticas de sustentabilidade. O desafio será garantir que o discurso ambiental se traduza em compromissos verificáveis.
É possível, então, reduzir drasticamente o consumo de água da IA? A resposta está em disputa. De um lado, avanços tecnológicos apontam para modelos mais eficientes, tanto no nível do hardware quanto da gestão hídrica. De outro, a “fome” de dados e a crescente adesão global a sistemas de IA sugerem que a demanda pode superar os ganhos de eficiência.