Quanto de energia os assinantes do ChatGPT realmente consomem?

Com o crescente uso de tecnologias baseadas em inteligência artificial, uma das questões que têm ganhado destaque é o impacto energético dessas ferramentas. Dentre elas, o ChatGPT, desenvolvido pela OpenAI, é uma das IA mais populares e amplamente utilizada no mundo inteiro. Mas afinal, qual é o consumo de energia dos assinantes que utilizam esse tipo de serviço? Este artigo aborda detalhadamente o tema, explorando desde o funcionamento da infraestrutura até o impacto ambiental e possíveis soluções para mitigar esse consumo.

Primeiramente, é importante entender que as inteligências artificiais como o ChatGPT são baseadas em modelos de linguagem treinados com uma enorme quantidade de dados. Esse treinamento exige uma grande capacidade computacional, feita por meio de data centers que funcionam 24 horas por dia, consumindo energia elétrica de forma contínua. Porém, o consumo citado costuma ser ainda mais elevado durante a fase de "inference" – ou seja, quando o sistema responde às perguntas dos usuários – já que cada interação demanda processamento.

Quando você utiliza o ChatGPT como assinante, interagindo com o modelo para obter respostas, gerar textos ou resolver dúvidas, você está também consumindo energia da infraestrutura que suporta o serviço. Porém, diferentemente do treinamento, que é uma atividade extremamente intensiva e acontece uma única vez para criar o modelo, o serviço de inferência acontece constantemente, e é o que gera o consumo energético direto para o usuário final.

Como funciona o consumo energético do ChatGPT para os assinantes?

Para que o ChatGPT responda às suas perguntas, seu pedido é enviado a um servidor que processa a informação e devolve a resposta. Esse processo envolve o processamento paralelo de diversas operações matemáticas complexas. Cada unidade computacional, como uma GPU ou uma TPU, consome energia elétrica significativa em questão de milissegundos.

O consumo por usuário, no entanto, não é fácil de medir isoladamente, já que os servidores processam diversos pedidos ao mesmo tempo, otimizando o uso de recursos. De acordo com estimativas baseadas no consumo energético médio de data centers modernos e no número de interações, pode-se inferir que cada consulta ao ChatGPT consome alguns watt-segundos de energia. Embora pareça pouco, em escala global e mensal, considerando milhões de usuários ativos, esse número se torna expressivo.

Impacto ambiental e sustentabilidade

O aumento do uso de IA levanta preocupações legítimas sobre sustentabilidade. Os data centers responsáveis pela hospedagem e execução desses modelos, incluindo o ChatGPT, consomem enormes quantidades de energia, muito disso vindo de fontes não-renováveis. Por isso, a pegada de carbono associada às interações é um ponto de atenção para cientistas ambientais e para a própria indústria de tecnologia.

Uma das formas que as empresas têm buscado para reduzir esses impactos é o uso crescente de energia renovável em suas operações. Muitos data centers já possuem contratos para utilizar energia solar, eólica ou hidrelétrica, buscando neutralizar a pegada ambiental. A OpenAI, por exemplo, embora não divulgue todos os detalhes, tem investido em parcerias para reduzir o impacto hídrico e de carbono do funcionamento de suas infraestruturas.

Estimativas do consumo por assinante

Para dimensionar o consumo, imagine que um usuário médio realiza 20 interações diárias com o ChatGPT. Cada interação pode consumir aproximadamente entre 0,1 a 0,5 Wh (watt-hora), variando conforme a complexidade do pedido e a infraestrutura utilizada. Assim, um usuário pode consumir entre 2 a 10 Wh por dia apenas utilizando o ChatGPT.

• 20 interações por dia x 0,1 Wh = 2 Wh
• 20 interações por dia x 0,5 Wh = 10 Wh

Comparando este consumo com outros aparelhos eletrônicos, como um smartphone, que consome cerca de 2 a 6 Wh por carga completa, percebe-se que as interações com o ChatGPT podem ser relativamente próximas ou até superiores ao consumo de um smartphone durante algumas horas de uso moderado.

O papel dos provedores e dos usuários para reduzir o consumo energético

Além das empresas, os próprios usuários podem adotar hábitos para reduzir o gasto energético. Evitar consultas desnecessárias, consolidar perguntas e fornecer informações claras para o modelo gerar respostas mais precisas em menos interações são exemplos de práticas que impactam positivamente o consumo.

Por outro lado, os provedores de IA continuam aprimorando seus algoritmos e melhorando a eficiência das redes neurais, de forma a reduzir a quantidade de cálculos necessários para entregar uma resposta. O desenvolvimento de hardware mais eficiente e o uso de técnicas como quantização e pruning nos modelos são estratégias-chave para minimizar o impacto energético.

O futuro do consumo energético em IA

Com o crescimento exponencial do uso de sistemas de IA como o ChatGPT, essa discussão deve permanecer em evidência. Especialistas acreditam que, para que a inteligência artificial seja realmente sustentável, será preciso um equilíbrio entre crescimento do uso e avanços em eficiência energética. A adoção de computação em nuvem cada vez mais verde, combinada com melhorias nos modelos e no hardware, poderá garantir que o impacto ambiental seja minimizado.

Além disso, a transparência por parte das empresas em relação ao consumo de energia e emissão de carbono proporcionará dados que auxiliem usuários e reguladores a compreenderem melhor os impactos e estipularem metas e regulamentações adequadas.

Conclusão

Embora o consumo de energia de cada interação com o ChatGPT seja relativamente baixo, o grande volume de usuários e consultas transforma essa demanda em um aspecto significativo da pegada energética digital. A consciência sobre esse consumo é fundamental para que todos os envolvidos – desde empresas até consumidores – possam tomar decisões mais responsáveis e contribuir para uma tecnologia mais sustentável.

Portanto, a energia consumida pelos assinantes do ChatGPT é um reflexo do avanço tecnológico e do crescente papel da inteligência artificial em nossas vidas. O desafio está em continuar explorando seu potencial, ao mesmo tempo em que buscamos soluções para minimizar o impacto ambiental, promovendo um futuro onde tecnologia e sustentabilidade caminhem lado a lado.