Hoje trago a vocês uma visão cada vez mais relevante no cenário descrito: o consumo energético para sustentar cada vez mais novas versões de modelos de IA. Você já se perguntou quanto é gasto para se treinar modelos de IA modernos, como o ChatGPT?

Um novo movimento tecnológico vem crescendo e se tornando o tratamento indicado para esse cenário energético: o GreenAI. Vamos conversar um pouco mais sobre e entender seu papel no mercado de tecnologia.

O que é GreenAI ?

Esse movimento é chamado assim pois tem sua raiz mais profunda na eficiência energética e impacto ambiental. Recentemente dei uma palestra sobre GreenAI e trouxe aos ouvintes o quão impactante é treinar um modelo de IA Generativa. Em resumo, GreenAI se refere a um conjunto de boas práticas que as empresas precisam aplicar para que os impactos energéticos e ambientais do consumo de IA sejam atenuados ao longo do tempo:

1. 1. Eficiência computacional: algoritmos e arquiteturas otimizadas, modelos de baixa complexidade;
   2. Hardware sustentável: projetos de hardware recicláveis, unidades de processamento de baixo consumo, projetos de hardwares inovadores;
   3. Energia limpa: Utilizar matrizes energéticas que alimentam os datacenters oriundas de fontes renováveis (solar, eólica);
   4. Transparência: Publicação de relatórios de medição e benchmarks de eficiência energética;
   5. Modelos “recicláveis”: Aumentar a prática do uso de modelos pré-treinados, reduzindo drasticamente o consumo energético;
   6. Smart is better: Mudança na mentalidade de que modelos grandes contribuem para melhores desempenhos (Bigger is better) através de debates. 

Por que GreenAI se tornou tão importante?

Um dos fatores claros da sua relevância no cenário tecnológico é a democratização da IA. Qualquer um, de qualquer lugar pode acessar do conforto de sua casa, trabalho, escola, faculdade ou smartphone um app que irá consumir IA para um objetivo.

Mediante esse cenário de total acessibilidade, quero mostrar a vocês a reação em cadeia que isso causa, chegando até a necessidade do GreenAI.

A Gartner possui um relatório chamado HypeCycle, no qual várias tecnologias/ferramentas/tendências são avaliadas e posicionadas em momentos distintos (1 é um estágio inicial e 5 seria um mais avançado e maduro): 

1. 1. Technology Trigger: “O despertar tecnológico”
   2. Peak of Inflated Expectations: “Pico das expectativas inflacionadas/hypadas”
   3. Trough of Disillusionment: “O vale da desilusão”
   4. Slope of Enlightenment: “A rampa da iluminação”
   5. Plateau of Productivity: “Platô da produtividade”

 O cenário de IA Generativa se situa no ponto 2 indo para o ponto 3. O que isso significa? A democratização da IA gerada pelas expectativas do ponto 2 levou a muitas ocorrências onde os modelos se envolveram em diversas polêmicas da sociedade, por exemplo o plágio, respostas meio genéricas, entre outros mais profundos. Além disso, novas empresas foram criadas para usar a IA como ferramenta para entregar seus serviços, sejam aplicações práticas até plataformas na nuvem de alta complexidade. Todo esse consumo naturalmente reflete na alta atividade dos datacenters que sustentam os grandes cloud service providers (AWS, Azure, GCP). Até aqui o consumo energético não apresenta nada alarmante. 

Devido à nova necessidade de reajustar os modelos por outros que cobrem polêmicas profissionais e sociais, os seus criadores precisam redesenhar arquiteturas, rever toda a matemática e redesenhar um novo modelo, que por sua vez precisa ser treinado, agora com muito mais informações do que sua versão anterior. Esse é o ponto de atenção. O impacto energético e ambiental fica alarmante pois um modelo como o GPT-3 para ser treinado consome, em média, 1GWh e emite aproximadamente 500 toneladas de CO2. Isso daria para iluminar 8000 casas comuns por mês e representa uma emissão de CO2 equivalente a 250 viagens (ida e volta) de São Paulo a Nova Iorque. 

Por conta disso, a necessidade de incorporar uma cultura “GreenAI” nas empresas vem se tornando mais relevante. Um olhar mais atento sobre as matrizes energéticas utilizadas para disponibilizar todos esses recursos permite o debate sobre estratégias e políticas que um estado pode adotar. A nova geração de profissionais não só precisa ficar replicando modelos prontos, mas precisa entender quais modelos possuem gargalos que precisam ser melhorados para a redução do impacto energético e ambiental. Por fim, as soluções inovadoras de IA entregues até então precisam de uma revisão sobre o que significa inovar, adicionando um novo requisito em seus conceitos. 

Oportunidades em GreenAI: Como identificar, em que investir

Investir em GreenAI é uma oportunidade estratégica para alinhar inovação tecnológica com sustentabilidade, em um contexto onde a preocupação ambiental é crescente. Tecnologias de IA consomem recursos significativos, conforme apresentado acima. O foco da GreenAI é reduzir o impacto energético e ambiental através de um conjunto de boas práticas. Isso não apenas diminui a pegada de carbono, mas também tornam a IA mais acessível e econômica para empresas e mercados emergentes.

Para empresas, a adoção de práticas de GreenAI pode significar desenvolver produtos mais eficientes, explorar parcerias estratégicas com provedores de nuvem sustentável e incorporar métricas de impacto ambiental em suas operações. Além disso, empresas que comunicam seu compromisso com sustentabilidade podem atrair mais clientes e investidores alinhados a critérios ESG (Ambiental, Social e Governança). 

Já para investidores-anjo, o foco deve estar em startups que desenvolvem soluções otimizadas para IA, com modelos de negócio escaláveis e alinhados às novas demandas por eficiência energética e relatórios de impacto.

O momento é oportuno para identificar setores de alta demanda por eficiência, como saúde, logística e cloud computing, além de apoiar empresas que estejam na vanguarda da tecnologia sustentável. Participar de redes de inovação, eventos sobre GreenAI e colaborar com pesquisadores são passos importantes para se posicionar nesse mercado. Investir em GreenAI não é apenas uma resposta às questões ambientais, mas também uma estratégia para garantir retorno financeiro e relevância em um futuro onde eficiência e sustentabilidade serão essenciais.

GreenAI no Brasil

No Brasil, a GreenAI tem ganhado destaque por meio de iniciativas públicas e privadas que buscam alinhar o desenvolvimento tecnológico à sustentabilidade ambiental. Em julho de 2024, o governo brasileiro propôs um plano de investimento de R$ 23 bilhões para o setor de inteligência artificial, com foco em tecnologias sustentáveis e socialmente orientadas. Esse plano, previsto para 2024 a 2028, destina recursos para iniciativas de impacto imediato em saúde pública, agricultura, meio ambiente, negócios e educação, visando reduzir a dependência de importações de IA e promover a autonomia tecnológica nacional.

No setor privado, empresas têm investido em soluções de IA que promovem eficiência energética e redução de emissões de carbono. A Solinftec, por exemplo, desenvolveu o Solix Ag Robotics, um robô que monitora a saúde das plantas e avalia seu conteúdo nutricional, buscando otimizar o uso de recursos no campo.

Além disso, a NVIDIA, em parceria com a Universidade Federal de Goiás, lançou o programa NVIDIA AI Nation no Brasil, visando expandir o acesso à capacidade de processamento para a indústria e o meio acadêmico, com foco em soluções tecnológicas para um futuro sustentável.

Diversas startups brasileiras têm incorporado a cultura da GreenAI em seus modelos de negócio. A umgrauemeio, por exemplo, utiliza algoritmos para identificar focos de incêndio em três segundos, contribuindo para a preservação ambiental.

Outra iniciativa é a ASTERRA, que desenvolveu modelos de IA para analisar imagens de satélite e identificar vazamentos em sistemas de água, conservando bilhões de galões de água potável anualmente.

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