Por que a infraestrutura e a governança da IA devem evoluir juntas
A infraestrutura da inteligência artificial (IA) está evoluindo mais rapidamente do que a regulação necessária para governá-la. A pegada física dos modelos de IA, desde o poder computacional até a gestão térmica, está aumentando drasticamente. A Ásia pode liderar e modelar como devem ser os ecossistemas de IA integrados e voltados para o futuro.
A rápida implementação das tecnologias de IA está transformando tudo, desde a infraestrutura de dados até a governança global. Embora a IA ofereça benefícios significativos – como aumentar a eficiência, possibilitar iniciativas de sustentabilidade (como o rastreamento da pegada de carbono dos ciclos de vida dos produtos) e otimizar a gestão de energia – sua escalabilidade apresenta desafios.
À medida que os modelos de IA crescem em tamanho e complexidade, sua pegada física, desde o poder computacional até a gestão térmica, está aumentando. Esse impacto levanta preocupações sobre o consumo associado de energia e água, resíduos eletrônicos (como baterias e servidores usados) e a dependência de recursos não renováveis, incluindo elementos raros, para a fabricação de hardware.
Embora a inovação tecnológica muitas vezes vise reduzir o uso de recursos, o Paradoxo de Jevons sugere que os ganhos de eficiência podem, paradoxalmente, aumentar o consumo geral de recursos à medida que o uso da IA aumenta.
Simultaneamente, os marcos de governança – desde a legislação ambiental até a regulação digital – estão lutando para acompanhar. Uma nova tensão está emergindo: a infraestrutura da IA está evoluindo mais rapidamente do que a regulação e a governança necessárias para garantir que ela sirva aos interesses públicos e planetários.
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Apesar de sua aparente separação, os domínios da infraestrutura e da governança digital estão convergindo. No entanto, essa convergência permanece subexplorada no discurso público. A digitalização atual revela três desajustes críticos:
- Desajustes funcionais: Silo entre a infraestrutura de IA, sustentabilidade ambiental e outras áreas, como finanças.
- Desajustes espaciais: Coordenação insuficiente entre as escalas de governança local, nacional e internacional.
- Desajustes temporais: Um conflito entre os ciclos de implantação rápida dos sistemas de IA e as necessidades de longo prazo da resiliência ambiental e social.
Abordar esses desajustes requer uma visão holística, onde o desenvolvimento da infraestrutura e a governança evoluem em conjunto. Isso é particularmente crítico para a região da Ásia-Pacífico, onde a densidade urbana, a vulnerabilidade climática e a digitalização acelerada se cruzam.
A abordagem de Singapura é exemplificada pelo Roadmap de Centros de Dados Verdes, liderado pela Autoridade de Desenvolvimento de Mídia e Infocom (IMDA) e pelo Conselho de Desenvolvimento Econômico; o Modelo de Estrutura de Governança de IA para IA Generativa, desenvolvido pela IMDA e pela Fundação AI Verify; e o mais amplo Plano Verde de Singapura 2030. Eles demonstram os primeiros esforços para alinhar as estruturas de infraestrutura e governança para avançar ecossistemas digitais sustentáveis.
A mudança na infraestrutura
O desenvolvimento da IA aumenta a demanda por infraestrutura digital avançada, notavelmente os centros de dados. O ecossistema enfrenta estresse em múltiplas dimensões – desde as redes elétricas até a gestão de resíduos eletrônicos.
A refrigeração a ar está atingindo seus limites termodinâmicos. Com as densidades de rack projetadas para chegar até 600 quilowatts, os sistemas tradicionais de refrigeração a ar não conseguem lidar com as intensas cargas térmicas geradas pelo hardware de IA de próxima geração.
A transição para tecnologias de refrigeração líquida e híbrida é essencial e tem profundas implicações para o design da infraestrutura, financiamento, segurança e normas internacionais. Soluções de refrigeração líquida, como refrigeração direta ao chip e refrigeração por imersão, oferecem eficiência de transferência térmica muito maior e reduzem a energia e a pegada espacial.
Entretanto, elas introduzem novos desafios operacionais, incluindo seleção de refrigerantes, protocolos de manutenção e gestão de riscos. Esses desafios devem ser acompanhados por mecanismos de governança atualizados que assegurem implantações sustentáveis e seguras.
Ao mesmo tempo, uma avaliação ambiental abrangente da infraestrutura de IA deve abranger as emissões de Escopo 1, 2 e 3, consistente com o Protocolo de Gases de Efeito Estufa, cobrindo o uso de energia, o carbono incorporado na fabricação e os impactos dos materiais no fim de sua vida útil.
A defasagem regulatória
As estruturas regulatórias lutam para acompanhar o desenvolvimento rápido da infraestrutura e dos sistemas de IA. Sem uma gestão proativa, há um risco crescente de:
- Regimes de conformidade regulatória fragmentados entre jurisdições.
- Arbitragem regulatória, favorecendo ambientes de padrões mais baixos.
- Relatórios de sustentabilidade inconsistentes ou incompletos.
Gerenciar isso de maneira eficaz requer padrões de sustentabilidade claros e interoperáveis para a infraestrutura de IA. Esses padrões devem apoiar avaliações de impacto ambiental, coerência regulatória transfronteiriça e estruturas de relatórios harmonizadas.
As demandas de infraestrutura divergirã significativamente à medida que os sistemas de IA se tornem mais complexos, abrangendo modelos de fundação de uso geral e implantações específicas de domínio. As estruturas de governança devem ser flexíveis o suficiente para acomodar essas variações sem comprometer os objetivos de sustentabilidade.
A telemetria de infraestrutura em tempo real – cobrindo uso de energia, consumo de água, eficiência térmica e emissões – deve ser coletada e divulgada de forma transparente como parte de avaliações ambientais credíveis da IA.
Essas práticas devem alinhar-se aos padrões em evolução atuais – aqueles sendo desenvolvidos pela Organização Internacional de Normalização – ISO/IEC SC42 – e pelo Grupo de Trabalho sobre Impactos Ambientais da Inteligência Artificial da Instituição de Engenheiros Eletrônicos (IEEE).
Um processo cooperativo
Alcançar uma IA sustentável exige uma ação integrada por governos, players da indústria, instituições acadêmicas e a comunidade mais ampla para garantir que a infraestrutura digital cresça em harmonia com os objetivos ambientais e sociais.
Em todo o mundo, estruturas cooperativas que visam incorporar a sustentabilidade no cerne do desenvolvimento da IA parecem estar gradualmente emergindo. Na Europa, a Lei de IA da União Europeia de 2024 exige que os provedores de modelos de IA de uso geral documentem seu consumo de energia – um primeiro passo para responsabilizar o setor por sua pegada ambiental.
Enquanto isso, o Roadmap de Centros de Dados Verdes de Singapura promove melhorias de eficiência, padrões de certificação e operações sustentáveis. Pode trabalhar com o Guia da ASEAN sobre Governança e Ética da IA, que, se gerenciado adequadamente, pode direcionar os membros para avaliações ambientais mais robustas ao longo do ciclo de vida da IA.
Organizações internacionais, como a Instituição de Engenheiros Eletrônicos, ISO/IEC SC42, UNESCO e a Organização para a Cooperação e Desenvolvimento Econômico, também estão estabelecendo as bases para padrões de sustentabilidade reconhecidos globalmente, adaptados à infraestrutura de IA.
O que emerge é que a Ásia tem uma oportunidade vital de liderar pelo exemplo – não apenas adotando as melhores práticas, mas também moldando futuros padrões e modelos de governança.
Há um reconhecimento crescente de que a sustentabilidade deve ser incorporada em cada fase do ciclo de vida da IA – desde o design de modelos e infraestrutura até sua implantação e eventual descomissionamento.
Para ter sucesso, a região deve priorizar várias áreas-chave:
- Conduzir avaliações de impacto completas ao longo do ciclo de vida.
- Gerenciar a complexidade da infraestrutura.
- Melhorar a transparência no uso de recursos.
- Fomentar a inovação regulatória.
- Avançar na padronização transfronteiriça.
Ao vincular o desenvolvimento da infraestrutura diretamente à responsabilidade ambiental, a região pode modelar o que ecossistemas de IA integrados e voltados para o futuro podem e devem se tornar.
