os custos de energia são altos Geração IA. Mas mesmo a enorme quantidade de energia necessária para treinar e operar grandes modelos de linguagem é insignificante em comparação com a energia necessária para executar modelos de vídeo por trás de ferramentas como: Aplicativo viral Sora da OpenAIinundando nossos feeds de mídia social com clipes falsos e bobos.
Os modelos generativos de IA exigem coletivamente muita energia para serem alimentados. O servidor que executa consultas ChatGPT usa um processo de uso intensivo de computação que requer muita energia para manutenção. IA é O “maior impulsionador” do uso de eletricidade Na América do Norte, um relatório foi encontrado. E isso pode se refletir na sua conta de luz. Centro de dados de IA Está acontecendo em toda a América, aumento do preço da eletricidade de domicílios próximos. Algumas estimativas sugerem que uma única consulta de IA 10x mais energia Mais do que uma simples pesquisa no Google.
Embora as principais empresas de IA continuem hesitantes em revelar exatamente quanto tempo leva para treinar e executar um modelo de IA, o campo de investigação que procura respostas está a crescer. Sasha Luccioni, chefe de IA e mudanças climáticas da Hugging Face, uma das plataformas de IA e centros de pesquisa mais populares, é uma pesquisadora líder nas demandas energéticas da inteligência artificial. No novo estudo, Luccioni e sua equipe analisaram vários aspectos. código aberto Modelo de vídeo de IA. (Sora e “Eu vejo 3” do Google Não está incluído no estudo porque não é de código aberto. )
A equipe usou a base de código Hugging Face de código aberto para criar vídeos de IA com vários modelos. Eles mediram a quantidade de energia necessária para criar esses clipes à medida que variavam vários fatores, incluindo duração do vídeo, resolução mais alta e criação com qualidade mais alta (conseguida por meio de um processo chamado remoção de ruído). Eles realizaram seus testes usando GPUs Nvidia H100 SXM, que são chips de computador de alto desempenho disponíveis em datacenters de IA.
“A geração de vídeo é definitivamente uma tarefa mais intensiva em termos computacionais; ela gera pixels em vez de palavras e requer vários quadros por segundo para que o vídeo flua corretamente”, disse Luccioni por e-mail. “é complicado.”
Grava um vídeo AI com 10 segundos de duração e 240 quadros por segundo. Luccioni explica que a IA precisa gerar 240 imagens. Especialmente para conteúdo de alta dimensão, “é realmente enorme em termos de poder computacional e energia”, disse ela.
Uso de energia de vídeo de IA
O estudo constatou que a divulgação de vídeo é 30 vezes mais cara em termos de consumo de energia do que a geração de imagens e 2.000 vezes mais cara do que a geração de texto. Aproximadamente 90 watts-hora são usados para criar um vídeo de IA. Em comparação, a geração de imagem requer 2,9Wh e a geração de texto requer 0,047Wh.
Para colocar esses números em perspectiva, a lâmpada LED com eficiência energética média consome de 8 a 10 watts. televisão lcd Pode ser usado entre 50-200 wattsutilizando novas tecnologias como OLED Isso ajuda você a correr com mais eficiência. Por exemplo, o Samsung S95F de 65 polegadas foi selecionado pela CNET. Melhor qualidade de imagem em 2025segundo a Samsung, normalmente consome 146W. Portanto, criar um vídeo de IA equivale a ligar esta TV por 37 minutos.
As demandas energéticas da IA generativa, especialmente do vídeo, são enormes. À medida que o uso da IA aumenta, isso prepara o terreno para grandes desafios.
Veja isto: O impacto oculto do boom do data center de IA
As crescentes demandas energéticas da IA
O vídeo generativo está passando por um momento inovador. Isso se deve em grande parte ao Google e ao fabricante do ChatGPT, OpenAI. Os modelos de vídeo de IA das empresas, Veo 3 e Sora, respectivamente, foram lançados com muito alarde e desde então se tornaram virais. O aplicativo Sora tem Mais de 1 milhão de downloads Cinco dias após o lançamento, o Google anunciou que os usuários do Gemini Mais de 40 milhões de vídeos Os primeiros meses após a estreia.
À medida que o uso da IA se expande, a rede elétrica dos EUA pode não estar pronto Para atender à demanda futura. É por isso que as empresas de IA e o governo dos EUA estão a apoiar um investimento de mil milhões de dólares na infraestrutura de IA. Nvidia recentemente Investindo US$ 100 bilhões em OpenAI Construiremos um data center de IA que visa gerar 10 gigawatts de energia em sistemas Nvidia nos próximos anos. Microsoft e Constellation Energy Considerando a reabertura de Three Mile Island –O local do pior acidente numa central nuclear da América–para alimentar as suas ambições de IA. Mas existem outras formas de reduzir as exigências energéticas da IA, tais como a utilização de infraestruturas de IA mais eficientes.
Como indivíduos, podemos pensar criticamente sobre se devemos usar ferramentas de IA. Luccioni diz que você não precisa necessariamente, ou mesmo pode precisar, de uma visão geral da IA toda vez que procura algo, mas navegadores alternativos tornam isso mais fácil. Mas parte do problema é que as empresas de IA não são informadas sobre os detalhes das necessidades energéticas dos seus produtos.
“As empresas de IA devem ser transparentes sobre o seu impacto ambiental… É inaceitável não saber os números exatos das ferramentas que usamos todos os dias”, disse Luccioni. “Como usuários, precisamos ter as informações necessárias para tomar decisões sustentáveis, e as empresas têm a responsabilidade de fornecer essas informações.”
