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A conta climática da IA chegou: Google e Amazon elevam emissões enquanto constroem a próxima geração de data centers

Google e Amazon encerraram 2025 com aumentos expressivos em suas emissões de gases de efeito estufa, justamente no momento em que aceleram a construção de data centers, compram grandes volumes de chips e reorganizam sua infraestrutura para atender à expansão da inteligência artificial. As emissões contabilizadas pelo Google cresceram 18% em relação a 2024 e chegaram a aproximadamente 14,5 milhões de toneladas métricas de CO₂ equivalente. Na Amazon, a pegada total avançou 16% e alcançou 80,85 milhões de toneladas.

Os números não provam que cada tonelada adicional tenha sido produzida exclusivamente pela IA, mas mostram que a corrida computacional está avançando mais rapidamente do que a capacidade das empresas de descarbonizar suas cadeias de energia, construção e hardware.

A situação expõe uma contradição que o discurso tecnológico tentou manter em segundo plano durante os primeiros anos da IA generativa. Modelos digitais parecem abstratos porque chegam ao usuário por uma caixa de texto, uma voz sintetizada ou uma imagem produzida em segundos. Por trás dessa interface existem usinas, linhas de transmissão, sistemas de refrigeração, concreto, aço, fábricas de semicondutores e milhares de servidores operando continuamente. A inteligência pode estar na nuvem, mas a conta ambiental permanece firmemente presa ao chão.

O que aconteceu com as emissões do Google

O Google registrou aproximadamente 14,5 milhões de toneladas de CO₂ equivalente em sua métrica denominada “ambition-based emissions”, aumento de 18% em apenas um ano e de cerca de 81% em relação à base de 2019. A maior parte da alta veio das emissões indiretas da cadeia de valor, conhecidas como Escopo 3, que incluem fabricação de chips e servidores, aquisição de equipamentos, materiais utilizados na construção de data centers, transporte e atividades de fornecedores. Cerca de 80% da pegada contabilizada pelo Google estava nessa categoria.

O quadro operacional foi mais favorável. As emissões combinadas das operações próprias e da eletricidade adquirida ficaram em torno de 2,9 milhões de toneladas, com redução de 2% em relação ao ano anterior. A empresa também conseguiu reduzir em 3% as emissões ligadas diretamente à eletricidade, mesmo diante de uma expansão acentuada da capacidade computacional. O problema é que essas melhorias foram superadas pelo carbono incorporado nos equipamentos e na infraestrutura necessária para ampliar a IA.

O consumo de eletricidade do Google aumentou 37% em 2025, ritmo superior aos 27% registrados no ano anterior e aproximadamente três vezes e meia acima do consumo de 2019. O uso de água também subiu 34%, chegando a 10,9 bilhões de galões, com os data centers respondendo pela maior parte da expansão. Ao mesmo tempo, a companhia assinou contratos para mais de 12 GW de nova capacidade de energia limpa, um recorde anual para a empresa.

Esse contraste resume a dificuldade atual. O Google está tornando seus equipamentos mais eficientes, comprando mais energia limpa e diminuindo as emissões operacionais por determinadas métricas. Ainda assim, o tamanho da expansão é tão grande que a pegada total continua crescendo. A eficiência melhora por unidade; o número de unidades, servidores e operações cresce mais depressa.

A Amazon chegou a 80,85 milhões de toneladas

A Amazon informou uma pegada de carbono de 80,85 milhões de toneladas de CO₂ equivalente em 2025, contra 69,55 milhões no ano anterior. As emissões absolutas cresceram 16%, enquanto a intensidade de carbono por dólar de receita subiu 3%. A própria companhia reconheceu que a expansão das operações, da nuvem e da infraestrutura necessária para atender à demanda por IA contribuiu para o resultado.

A comparação direta com o Google exige cautela. A Amazon contabiliza uma operação muito mais ampla, que inclui comércio eletrônico, centros de distribuição, entregas, transporte, dispositivos próprios e a AWS. O Google possui uma composição de negócios e metodologia contábil diferentes. Os 80,85 milhões da Amazon não significam que a AWS ou a IA sejam cinco vezes mais poluentes do que os serviços do Google; significam que os perímetros corporativos medidos não são equivalentes.

Dentro da Amazon, as emissões diretas do Escopo 1 chegaram a 15,37 milhões de toneladas, alta de 2%. As emissões de eletricidade do Escopo 2 avançaram 34%, para 3,74 milhões. O Escopo 3, que reúne a maior parte da cadeia indireta, subiu 20% e alcançou 61,74 milhões de toneladas. Apenas essa última categoria correspondeu a aproximadamente 76% de toda a pegada da empresa.

A própria Amazon informa que o aumento das emissões elétricas esteve ligado ao consumo dos data centers, à eletrificação da frota de entregas e à eletrificação dos edifícios. A companhia afirma ter adicionado, em 2025, mais capacidade global de data center do que qualquer outra empresa, incluindo mais de 1,2 GW somente no último trimestre. Trata-se de uma afirmação da própria Amazon, mas ela ajuda a dimensionar a velocidade da expansão da AWS e da infraestrutura voltada para modelos de IA.

Nem todo o aumento veio diretamente da inteligência artificial

Dizer que “a IA elevou as emissões” é correto como diagnóstico estrutural, mas impreciso se entendido como atribuição exclusiva. O Google associa grande parte da alta à fabricação de hardware e à construção de infraestrutura para IA. Na Amazon, porém, a pegada inclui desde chips Trainium e servidores da AWS até aviões, caminhões, embalagens, armazéns e mercadorias de marca própria. O crescimento do comércio eletrônico e das entregas continua influenciando o resultado.

A Amazon informa, por exemplo, que as emissões por unidade entregue caíram 7% em relação a 2024 e 39% desde 2019. Isso sugere que a logística se tornou mais eficiente individualmente, embora o volume total de operações continue crescendo. A companhia também registrou aumento de 43% nas emissões relacionadas a bens de capital, categoria que inclui parte das construções, equipamentos e infraestrutura.

A formulação mais responsável é reconhecer que a IA funciona como acelerador de uma expansão física maior. Ela exige mais data centers, mais chips, mais construção e mais capacidade elétrica. Essas necessidades se misturam às operações preexistentes das empresas, tornando difícil isolar uma “pegada exata da IA”. A ausência dessa separação também beneficia as companhias, porque impede que usuários, investidores e reguladores saibam quanto determinado produto generativo efetivamente acrescenta ao impacto total.

A emissão começa antes de o primeiro servidor ser ligado

Uma parcela relevante do impacto climático aparece antes de qualquer modelo responder a uma pergunta. Construir um data center exige grandes volumes de aço, concreto, cobre, vidro, equipamentos elétricos e sistemas de refrigeração. Fabricar aceleradores de IA envolve mineração, processos industriais sofisticados, produtos químicos, água ultrapura e cadeias internacionais de transporte.

Esse carbono incorporado aparece principalmente no Escopo 3. No Google, a fabricação de equipamentos e a construção da nova infraestrutura foram fatores centrais para a alta total. Na Amazon, as emissões da cadeia de fornecimento cresceram 20%, enquanto a categoria de bens de capital registrou uma das maiores expansões percentuais do relatório.

Essa característica altera a discussão sobre eficiência. Um chip novo pode produzir muito mais respostas por watt do que a geração anterior e ainda carregar uma pegada elevada de fabricação. A Amazon afirma que o Trainium3 oferece mais de cinco vezes a quantidade de tokens gerados por megawatt e quatro vezes mais desempenho por megawatt do que seu antecessor. O avanço técnico é real, mas só reduz emissões absolutas se a procura por computação não crescer ainda mais rapidamente exatamente o que não está acontecendo.

É o conhecido paradoxo da eficiência aplicado à inteligência artificial. Cada operação fica mais barata e energeticamente eficiente; como consequência, as empresas oferecem mais operações, integram IA em mais serviços e estimulam maior utilização. O ganho unitário não necessariamente diminui o consumo total. Às vezes ele apenas torna economicamente possível consumir muito mais.

Energia renovável não significa operação sem carbono em todas as horas

A Amazon afirma ter correspondido, pelo terceiro ano consecutivo, 100% da eletricidade consumida globalmente com fontes renováveis. Isso significa que a empresa comprou ou apoiou uma quantidade anual de geração renovável equivalente ao seu consumo. Não significa necessariamente que cada data center tenha funcionado com energia limpa em todas as horas ou que a eletricidade tenha sido produzida na mesma rede e no mesmo momento em que foi utilizada.

O próprio Google diferencia a correspondência anual de energia renovável da meta mais rigorosa de operar com energia livre de carbono 24 horas por dia em todas as redes onde atua. Uma empresa pode financiar energia eólica em uma região durante períodos de alta produção e, ainda assim, consumir eletricidade gerada por gás ou carvão em outro local ou horário.

Essa distinção deve ocupar o centro do debate. Contratos de energia limpa ajudam a financiar novos projetos e são preferíveis à ausência completa de compromisso. Porém, a expansão acelerada dos data centers pode exigir eletricidade antes que as fontes renováveis, redes e sistemas de armazenamento estejam disponíveis. Nesse intervalo, usinas fósseis continuam preenchendo a diferença.

Nos Estados Unidos, dezenas de projetos de geração a gás estão sendo propostos para alimentar data centers diretamente, fora das conexões tradicionais da rede. Um levantamento citado pela Reuters identificou 74 projetos com capacidade combinada de 143 GW e potencial estimado de 662 milhões de toneladas de emissões anuais caso fossem construídos e operassem conforme os planos analisados. O número representa uma projeção de um grupo ambiental, não emissões já concretizadas, mas mostra a dimensão do risco criado quando a computação cresce mais depressa que a energia limpa.

A IA está começando a disputar eletricidade com o restante da economia

A Agência Internacional de Energia projeta que os data centers responderão por aproximadamente metade do crescimento da demanda elétrica dos Estados Unidos até 2030. Em escala global, as emissões ligadas à eletricidade usada por data centers podem avançar de cerca de 180 milhões de toneladas atualmente para 300 milhões em 2035 no cenário básico, podendo chegar a 500 milhões em um cenário de adoção mais acelerada da IA.

Essa expansão não ocorre em uma rede elétrica abstrata. Data centers são instalados em municípios específicos, conectados a subestações específicas e atendidos por reservatórios, usinas e linhas de transmissão reais. Uma região pode apresentar abundância energética nacionalmente e ainda enfrentar congestionamento local, necessidade de novos investimentos, uso adicional de gás e competição por água.

Os primeiros impactos tendem a aparecer nas comunidades próximas aos grandes projetos. Moradores podem enfrentar obras, ruído permanente, pressão sobre abastecimento de água, instalação de linhas elétricas e eventual aumento de custos da rede. Em troca, data centers oferecem investimento e arrecadação, mas normalmente empregam menos pessoas depois da construção do que fábricas tradicionais de porte semelhante.

A conta, portanto, não deve ser calculada apenas por token ou por modelo. Ela precisa considerar quem fornece a energia, quem financia a expansão da rede, qual água é utilizada e qual comunidade absorve as consequências físicas de uma infraestrutura destinada a atender usuários localizados em qualquer parte do mundo.

O argumento de que a IA também pode ajudar o clima

Google e Amazon destacam que a IA pode melhorar redes elétricas, prever demanda, otimizar transportes, reduzir desperdícios e ajudar empresas a medir emissões. O Google afirma que diferentes produtos baseados em tecnologia e IA já permitiram reduções relevantes fora de suas próprias operações, incluindo rotas eficientes no Maps, termostatos Nest e ferramentas para energia solar.

Esse potencial existe, mas precisa ser tratado separadamente das emissões corporativas. Uma ferramenta capaz de reduzir carbono em outro setor não apaga automaticamente a pegada de construção e funcionamento dos data centers. Para que a comparação seja válida, seria necessário demonstrar adicionalidade, evitar dupla contagem e provar que a redução não teria acontecido sem o produto.

Também há uma diferença entre possibilidade e escala real. A IA pode otimizar uma rede elétrica, mas o próprio treinamento e funcionamento da IA aumentam a demanda sobre essa rede. Pode ajudar a encontrar materiais mais eficientes, mas exige a fabricação imediata de milhões de chips. O benefício futuro não deveria funcionar como licença automática para emissões presentes sem limite ou transparência.

Quem será impactado primeiro

Os fornecedores de semicondutores, equipamentos elétricos, aço, concreto e refrigeração serão os primeiros a enfrentar pressão para reduzir emissões incorporadas. Google e Amazon podem melhorar sua eletricidade operacional, mas dependem de milhares de empresas para construir servidores e instalações. Como a maior parte da pegada está no Escopo 3, o próximo estágio da descarbonização necessariamente passa pelos contratos e exigências aplicados a esses fornecedores.

Consumidores de eletricidade também podem sentir os efeitos em regiões com rápida concentração de data centers. Quando a demanda cresce mais rapidamente do que a geração e a transmissão, distribuidoras precisam investir em novas estruturas. A questão política será decidir quanto desse custo cabe às empresas de tecnologia e quanto será diluído nas tarifas pagas por residências e pequenos negócios.

Governos enfrentarão uma disputa difícil. Data centers atraem investimentos, reforçam soberania digital e sustentam o desenvolvimento de IA. Ao mesmo tempo, podem comprometer metas climáticas, pressionar redes e prolongar a vida de usinas fósseis. A União Europeia já discute padrões mínimos de eficiência e rótulos de sustentabilidade para grandes instalações, além de novas obrigações de divulgação sobre energia e água.

O que pode dar errado

O primeiro risco é a normalização do aumento. Empresas podem começar a apresentar emissões crescentes como fase inevitável da expansão, prometendo reduções futuras quando energia limpa, pequenos reatores nucleares, baterias e remoção de carbono estiverem disponíveis em maior escala. A transição temporária corre o risco de se tornar permanente.

O segundo problema é a contabilidade excessivamente flexível. Certificados renováveis, compensações, créditos e contratos de longo prazo possuem funções legítimas, mas também podem produzir uma narrativa mais verde do que a eletricidade realmente utilizada hora a hora. Quanto mais complexa a metodologia, mais difícil fica para o público entender a diferença entre emissões efetivamente evitadas e emissões apenas equilibradas no papel.

O terceiro risco é esconder o impacto dentro do Escopo 3. A fabricação pode acontecer em países distantes, com matrizes energéticas mais intensivas em carbono. A empresa de tecnologia compra o equipamento, registra a emissão indireta e afirma depender de fornecedores. O fornecedor, por sua vez, argumenta que apenas atende à demanda criada pelo cliente. A responsabilidade circula pela cadeia enquanto o carbono permanece na atmosfera.

O quarto problema é transformar eficiência em justificativa para expansão ilimitada. Dizer que um data center moderno usa menos energia por tarefa do que uma instalação antiga é relevante, mas não responde à pergunta sobre quantas tarefas são realmente necessárias. Inserir IA generativa em buscas, compras, mensagens, televisores e eletrodomésticos amplia o uso computacional mesmo quando o ganho para o usuário é pequeno.

O que ninguém ainda está discutindo

A questão menos discutida é que o custo ambiental da IA está sendo determinado pelo desenho dos produtos, não apenas pela eficiência dos chips. Empresas decidem quando uma resposta tradicional será substituída por geração complexa, quantos modelos serão acionados, quanto contexto será processado e se uma tarefa simples realmente precisa atravessar um data center equipado com aceleradores de última geração.

Isso significa que sustentabilidade também é uma decisão de interface. Um sistema que pergunta ao usuário se deseja uma resposta generativa pode consumir menos do que outro que ativa o modelo automaticamente em cada pesquisa. Um produto que executa tarefas pequenas localmente pode reduzir tráfego. Um agente que repete tentativas sem limite pode desperdiçar energia enquanto parece apenas “pensar mais”.

Existe ainda uma desigualdade global. A maior parte do valor econômico da IA tende a se concentrar em empresas e mercados ricos, enquanto mineração, fabricação de componentes e parte da geração energética podem ocorrer em regiões com menor capacidade de fiscalização ambiental. O prompt é digitado em uma cidade; os impactos materiais podem estar distribuídos por continentes que o usuário nunca verá.

Análise PixBugTech

A leitura da PixBugTech é que os relatórios de Google e Amazon marcam o fim da fase em que a inteligência artificial podia ser tratada como serviço quase imaterial. Os números mostram que a expansão computacional possui peso, temperatura, consumo e carbono. Quanto mais natural e instantânea a IA parece na tela, maior é a infraestrutura necessária para esconder sua complexidade.

Também seria injusto ignorar o que as empresas já fizeram. Google e Amazon estão entre as maiores compradoras corporativas de energia limpa, desenvolveram chips mais eficientes, ampliaram veículos elétricos e investem em novas tecnologias de geração. O problema não é ausência completa de ação ambiental. O problema é que o crescimento da IA está superando essas ações.

Esse é o verdadeiro teste da indústria. A tecnologia não será sustentável apenas porque um modelo novo utiliza menos energia por token. Será sustentável quando as emissões absolutas começarem a cair enquanto os serviços continuam úteis e economicamente viáveis. Até lá, eficiência significa apenas que a explosão poderia ter sido ainda maior.

Conclusão

Em 2025, as emissões contabilizadas pelo Google cresceram 18%, alcançando aproximadamente 14,5 milhões de toneladas de CO₂ equivalente. A empresa conseguiu reduzir suas emissões operacionais em 2%, mas a expansão da cadeia de hardware, construção e fornecimento superou esse ganho. A demanda elétrica avançou 37%, enquanto o consumo de água cresceu 34%.

Na Amazon, a pegada chegou a 80,85 milhões de toneladas, alta de 16%. A maior parte estava no Escopo 3, e as emissões associadas à eletricidade cresceram 34%, impulsionadas em parte pela expansão de data centers. A empresa melhorou diferentes indicadores de eficiência, mas também elevou sua intensidade total de carbono em relação ao ano anterior.

A IA pode contribuir para redes mais eficientes, ciência climática e redução de desperdícios. Mas essa promessa não elimina a infraestrutura necessária para construí-la. O setor precisa demonstrar benefícios líquidos, ampliar transparência e assumir que energia limpa futura não neutraliza automaticamente o carbono emitido hoje.

A inteligência artificial promete ajudar a resolver problemas planetários. Antes disso, precisará provar que não depende de agravá-los para continuar crescendo.

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