O numero que a Google nao conseguiu otimizar
A 30 de junho, a Google publicou o seu décimo primeiro relatório ambiental anual e, pelas métricas, é um triunfo de engenharia. Nono ano consecutivo a cobrir 100 por cento da eletricidade com compras renováveis. Doze gigawatts de novos acordos de energia limpa assinados só em 2025, parte de cerca de 35 gigawatts contratados desde 2010 em mais de 240 acordos. Um PUE de frota de 1,09, ou seja, centros de dados que queimam 83 por cento menos energia de overhead do que a média do setor. As emissões operacionais até caíram 2 por cento.
E depois o número que toda essa engenharia não conseguiu tocar: o consumo elétrico subiu 37 por cento em 2025, o maior aumento anual da história da empresa, elevando a subida desde 2019 para mais de 250 por cento. As emissões da cadeia de fornecimento escalaram 25 por cento, e só a construção de centros de dados acrescentou cerca de 2,3 milhões de toneladas de CO2 equivalente, vindas de fornecedores de semicondutores em redes intensivas em carbono em Taiwan, Japão, Vietname e Índia. As próprias palavras da Google admitem a corrida: a expansão da infraestrutura de IA, diz o relatório, acelera mais depressa do que a rede descarboniza.
Porque importa: a armadilha da eficiencia no orcamento de IA
Porque importa: este relatório é a demonstração ao vivo mais limpa de um erro de decisão que habita neste momento milhares de orçamentos de IA: converter uma tendência por unidade numa previsão de custo total. Quando um fornecedor mostra o custo por token a cair, ou uma equipa promete que o projeto se paga a si próprio porque os modelos ficam mais baratos, a conclusão intuitiva é que a despesa vai descer. A taxa de base aponta na direção contrária. A eficiência baixa o preço de cada unidade, a procura de unidades explode e o total sobe. O operador mais obcecado com eficiência do planeta acabou de registar uma subida de 37 por cento num único ano, a operar com 9 por cento de overhead.
Os economistas têm um nome para isto: paradoxo de Jevons, observado em 1865, quando máquinas a vapor mais eficientes aumentaram, em vez de reduzir, o consumo de carvão britânico. O padrão sobrevive porque não é uma falha técnica, é uma resposta de mercado. Aplicada ao vosso planeamento, a regra é curta: trate cada número de eficiência por unidade como uma previsão de mais utilização, nunca como uma previsão de menor despesa.
A conclusao: exija eficiencia, preveja consumo
Sim, mas: a eficiência continua a merecer ser exigida. A Google reporta que as suas intervenções de hardware e software evitaram 58 milhões de toneladas de CO2 equivalente em 2025 e que a sua pegada seria, sem elas, cerca de cinco vezes maior. A lição não é que a eficiência falha; é que a eficiência trava o custo unitário, nunca o apetite. As duas afirmações vivem em linhas diferentes do orçamento.
A conclusão: três passos para um dono de empresa. Limite a despesa de IA com linhas orçamentais duras e alertas, não com pressupostos de eficiência. Escreva cláusulas de crescimento de consumo nas renovações de cloud, porque os descontos por uso comprometido assumem em silêncio que a vossa utilização continua a subir. E para as empresas europeias, leve a lacuna da rede para o planeamento: os preços da eletricidade perto dos polos de centros de dados como Frankfurt, Dublin e Amesterdão, e as linhas de âmbito 3 do relatório CSRD, herdam exatamente a curva que a Google acabou de publicar.
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