Google Gemini: estudo afirma uso mínimo de água e energia por prompt, mas especialistas dizem que visão é incompleta

TL;DR

• O estudo da Gemini da Google estima que um prompt de texto mediano usa cerca de cinco gotas d’água, ou 0,26 ml, e aproximadamente 0,24 watt-hora de energia, gerando cerca de 0,03 g de CO2 por prompt. Cobertura do The Verge AI.
• A empresa afirma ter alcançado ganhos substanciais de eficiência, incluindo uma redução de 33× na energia por prompt entre maio de 2024 e maio de 2025 e queda de 44× na pegada de carbono mediana no mesmo período. Cobertura do The Verge AI.
• Críticos argumentam que o estudo omite o uso indireto de água (como a água utilizada no resfriamento de data centers) e usa uma métrica de carbono baseada no mercado, que pode subestimar impactos locais. Pedem por métricas de carbono baseadas na localização e pela revisão por pares.
• Especialistas alertam que ganhos de eficiência podem mascarar maior uso total de recursos (paradoxo de Jevons) e que o relatório de sustentabilidade da Google indica aumento nas emissões por ambição, apesar das melhorias por prompt. Cobertura do The Verge AI.
• O estudo ainda não passou por revisão por pares; a Google disse estar aberta a esse passo no futuro, e aponta que considerou energia de máquinas ociosas e infraestrutura de suporte. Cobertura do The Verge AI.

Contexto e antecedentes

O debate sobre o impacto ambiental da inteligência artificial cresce à medida que modelos se tornam mais potentes e são empregados em serviços. Data centers que operam IA consomem muita eletricidade e exigem resfriamento, que consome água em várias regiões. Pesquisas acadêmicas destacam tanto o uso direto quanto o indireto de água, bem como as pegadas de carbono associadas à geração de energia. A cobertura do The Verge resume esse contexto e ressalta ganhos de eficiência apontados pela Google, ao mesmo tempo em que aponta omissões e questões metodológicas levantadas por pesquisadores independentes. Cobertura do The Verge AI. Pesquisadores como Shaolei Ren e Alex de Vries-Gao argumentam que avaliar o impacto ambiental requer considerar uso indireto de água com o resfriamento de data centers e também a emissão de carbono por localização, além da métrica de mercado. Eles observam que comparar uma mediana de prompts a estudos anteriores pode dificultar comparações diretas se as bases metodológicas diferirem. A cobertura do The Verge detalha esses pontos e os enquadra no debate sobre padrões de contabilização ambiental em infraestrutura de tecnologia. Cobertura do The Verge AI. A Google publicou seu documento e blogs para promover transparência sobre água, energia e emissões de Gemini, afirmando que sua abordagem inclui a energia consumida por hardware ocioso e pela infraestrutura do data center. A empresa afirma que utiliza uma métrica de carbono baseada no mercado, que considera compromissos com energia renovável, em vez de uma visão completa baseada na localização. Cobertura do The Verge AI.

O que há de novo

As divulgações mais recentes da Google concentram-se em números para um prompt “mediano” do Gemini:

• Água por prompt: 0,26 ml (aproximadamente cinco gotas).
• Energia por prompt: 0,24 Wh, aproximadamente a energia de uma breve sessão de TV.
• CO2 por prompt: cerca de 0,03 g.
• Ganhos de eficiência: entre maio de 2024 e maio de 2025, redução de 33× na energia por prompt e 44× na pegada de carbono mediana. A cobertura do The Verge observa que a Google afirma que os cálculos incluem energia de máquinas ociosas e infraestrutura de data centers, evidenciando uma visão mais completa do que estudos que modelam apenas o compute ativo. A métrica de carbono usada é baseada no mercado, levando em conta compromissos de energia renovável da empresa, e não uma avaliação da matriz energética local de cada data center. Cobertura do The Verge AI. Críticos apontam limitações importantes:
• Uso indireto de água: o estudo não inclui parte da água de resfriamento de data centers, o que pode subestimar a pegada total de água de IA. Cobertura do The Verge AI.
• Base de comparação: a ênfase em mediana pode dificultar comparações com estudos que utilizam média, e a ausência de contagem de tokens ou tamanho de prompt limita replicabilidade. Alguns descrevem a comparação como incompatível com trabalhos anteriores. Cobertura do The Verge AI.
• status de revisão por pares: o artigo ainda não foi submetido a avaliação por pares, embora a Google tenha dito que pode considerar esse passo. Cobertura do The Verge AI. A The Verge também observa que parte da discussão científica em torno das emissões aponta que, mesmo com melhorias de eficiência, o crescimento da demanda e da infraestrutura pode levar a impactos ambientais maiores, algo referido no contexto de “paradoxo de Jevons”. Em termos de framing, o próprio relatório de sustentabilidade da Google indica que as emissões com ambições aumentaram em 11% no último ano e 51% desde 2019, mesmo diante de ganhos per prompt. Cobertura do The Verge AI. O estudo ainda não passou por revisão por pares; a Google sinaliza abertura para esse processo no futuro e ressalta que considera água usada por resfriamento, além de energia de máquinas ociosas. Cobertura do The Verge AI.

Por que isso importa (impacto para desenvolvedores/empresas)

Para equipes que desenvolvem ou contratam serviços de IA, as métricas apresentadas impactam várias decisões:

• Clareza de métricas: números por prompt ajudam, mas sem considerar uso indireto de água e a métrica de carbono por localização, a visão pode ficar incompleta.
• Planejamento de data centers: excluir água indireta pode subestimar necessidades de resfriamento e impactos locais, especialmente em regiões com recursos hídricos restritos.
• Política e aquisição: empresas buscando metas de sustentabilidade podem exigir métricas padronizadas de localização para comparar serviços entre provedores de IA.
• Risco de paradoxos: melhorias de eficiência podem estimular maior demanda e uso de infraestrutura, elevando o uso total de recursos no longo prazo. Essa nuance deve guiar políticas de TI e estratégias de investimento. Essas considerações importam para organizações que constroem ou adquirem capacidades de IA, e aparecem no debate sobre como reportar o desempenho ambiental de forma que seja compreensível e comparável. A cobertura do The Verge ressalta o posicionamento da Google de avançar com padrões de medição, ao mesmo tempo em que pesquisadores destacam a necessidade de revisão e de dados adicionais. Cobertura do The Verge AI.

Detalhes técnicos ou Implementação

Os números básicos se baseiam em um prompt mediano, com os seguintes pontos:

• Água por prompt: 0,26 ml (aproximadamente cinco gotas).
• Energia por prompt: 0,24 Wh, similar ao consumo de uma curta sessão de TV.
• CO2 por prompt: cerca de 0,03 g.
• Período de ganhos: maio de 2024 a maio de 2025, com redução de 33× na energia por prompt e 44× na pegada de carbono mediana. Google afirma que os cálculos incluem energia de máquinas ociosas e infraestrutura de resfriamento, buscando oferecer uma visão mais abrangente do que apenas o compute ativo. A métrica de carbono é baseada no mercado, incorporando compromissos da empresa com energia limpa, e não uma avaliação completa com base na localização. Cobertura do The Verge AI. Pontos discutidos por especialistas externos incluem:
• Uso indireto de água: a omissão de parte do consumo de água associado ao resfriamento pode distorcer a linha de base de água total em operações de IA. Cobertura do The Verge AI.
• Comparabilidade: a escolha de mediana e a falta de dados de tokens/labels dificultam comparações diretas com estudos anteriores. Cobertura do The Verge AI.
• Estágio de revisão por pares: o estudo ainda não passou por avaliação por pares, o que é relevante para validação da metodologia. Cobertura do The Verge AI.

Principais aprendizados

• O estudo fornece métricas por prompt para água, energia e carbono, com foco em uma visão de eficiência por prompt isoladamente.
• A inclusão de energia de hardware ocioso contribui para uma visão considerada mais abrangente, em linha com o objetivo de padronização.
• A omissão de água indireta e de métricas de emissões por localização levanta questionamentos sobre a totalidade do impacto ambiental.
• A discussão ressalta a diferença entre métricas de mercado e de localização e a necessidade de padrões padronizados para comparação entre provedores.
• Mesmo com avanços de eficiência, o crescimento da demanda por IA pode manter ou aumentar o uso total de recursos segundo a literatura relacionada. Cobertura do The Verge AI.

Referências

• The Verge AI coverage