Enquanto os dados desmistificam o alarmismo global, o avanço da Inteligência Artificial impõe um debate maduro sobre o equilíbrio entre energia e água
Para sustentar o avanço da Inteligência Artificial e da Nuvem, a infraestrutura digital brasileira passará por uma expansão sem precedentes: a capacidade dos data centers deve crescer 2,5 vezes até 2030, atraindo quase R$ 400 bilhões em investimentos. Diante desse salto, surge uma preocupação legítima: qual será o impacto dessa expansão sobre nossos recursos naturais, em especial, a água?
Existe uma percepção alarmista de que os data centers são grandes vilões hídricos, devoradores silenciosos de um recurso escasso. No entanto, para construirmos um debate maduro, é essencial separarmos os mitos da realidade dos dados. Um estudo recente da Brasscom demonstrou que o setor foi responsável por apenas 0,003% do consumo de água no Brasil, volume equivalente ao uso anual de uma cidade de 35 mil habitantes.
Para colocar esse indicador em perspectiva: de cada 30 mil litros de água consumidos no Brasil, menos de um passa por um data center. Mesmo após absorver toda a expansão acelerada que a Inteligência Artificial exigirá nos próximos anos, a estimativa é que o ecossistema de infraestrutura de TI demande no máximo 0,008% do volume nacional em 2029 — uma pegada hídrica que seguirá estatisticamente residual dentro da atividade econômica brasileira.
A realidade é que nosso impacto hídrico nacional é minúsculo, mas essa constatação não deve servir como passe livre para a complacência. Dados atravessam o planeta em milissegundos; a água não atravessa nem o município. Um reservatório cheio no Sul não alivia uma torneira seca no interior de São Paulo. E há um agravante que o próprio setor precisa reconhecer: data centers não se espalham uniformemente pelo território — concentram-se em poucos polos, e é nessas regiões, não na média nacional, que o consumo precisa ser medido e gerido. O estresse hídrico é fundamentalmente local, e uma estratégia de eficiência global não funciona na prática; a otimização exige uma abordagem hiperlocalizada.
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O grande dilema técnico e ético no design de data centers é o equilíbrio entre o consumo de água e o de energia. Para avaliar essa eficiência hídrica, utilizamos as métricas WUE (Water Usage Effectiveness) e PUE (Power Usage Effectiveness), que operam, quase sempre, em oposição.
Na prática, não existe resfriamento sem custo. O modelo a ar economiza água, mas consome mais energia elétrica; o evaporativo economiza energia, mas usa mais água. Reduzir um indicador quase sempre pressiona o outro. Por isso, a escolha certa depende de qual recurso é mais escasso em cada lugar — e decisões de projeto ganham quando olham o contexto local em vez de perseguir uma única métrica isolada.
A boa notícia é que a fronteira desse dilema está se movendo. O resfriamento líquido — nas variantes direct-to-chip e imersão — leva o fluido em circuito fechado até o processador e transfere calor com eficiência muito superior à do ar, reduzindo simultaneamente o consumo de energia e a necessidade de evaporar água. Não por acaso, é a tecnologia que acompanha os racks de altíssima densidade exigidos pela IA: a mesma revolução que pressiona a infraestrutura térmica acelera a solução que a alivia.
A evolução da infraestrutura deve romper a dependência da água potável — menos de 1% da água doce da Terra é acessível. Reúso e captação de chuva já operam em sites brasileiros, e a dessalinização desponta como alternativa; o que falta é política pública padronizada para que essas práticas escalem em toda a indústria.
Felizmente, a transformação na gestão térmica já está majoritariamente feita: 80% do parque brasileiro já opera com sistemas de refrigeração em circuito fechado, proporção que deve chegar a 90% até o fim da década. O modelo requer apenas o abastecimento inicial do reservatório — cerca de 23 mil litros por megawatt instalado — e reposições anuais na ordem de 10%. Novos data centers já nascem sem sistemas evaporativos, com uso de água limitado às necessidades humanas da operação.
O paradoxo fascinante é que a própria Inteligência Artificial, que exige essa altíssima densidade das infraestruturas de hardware, é a ferramenta que utilizamos via algoritmos de Machine Learning para prever variações térmicas e otimizar o fluxo de ar em tempo real. Isso nos permite reduzir drasticamente o desperdício de água e suportar com eficiência as altas cargas térmicas geradas pela nova economia digital.
O Brasil, aliás, acaba de dar um passo inédito nessa direção. O Redata, novo regime especial de tributação para data centers, condiciona o benefício fiscal a um KPI hídrico público: WUE igual ou inferior a 0,05 L/kWh, com aferição anual e auditoria independente. O mecanismo aponta o caminho certo: medir, auditar e publicar deixa de ser gesto voluntário e vira condição de acesso à política pública. À medida que o regime for aprovado e amadurecer, haverá espaço para calibrar o indicador à realidade de cada região — a mesma lógica local que a boa gestão da água exige.
E a granularidade por site deixa de ser utopia: o Redata já exige a aferição por instalação habilitada. O próximo passo natural do setor é transformar essa medição em divulgação — o WUE de cada operação, e não apenas médias corporativas globais, é o que permite à sociedade e aos reguladores avaliar cada data center no lugar onde ele de fato capta sua água. A revisão em curso da ISO/IEC 30134-9, norma internacional que padroniza a medição de eficiência hídrica, caminha na mesma direção e dará ao mercado uma régua comum de comparação. A transparência hídrica deixará de ser diferencial competitivo para se tornar requisito de operação.
No fim, a pergunta certa não é só quanto o setor consome no Brasil — os dados mostram que é pouco. É também como cada operador mede e gere seu impacto na região onde está instalado. Porque é nessa escala, e não apenas na média nacional, que o debate sobre água e Inteligência Artificial se decide.
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