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Ferramentas de inteligência artificial como o ChatGPT já fazem parte do cotidiano de milhões de pessoas — nos EUA, mais da metade dos adultos usam modelos de linguagem com frequência.
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No entanto, um novo estudo da Universidade de Ciências Aplicadas de Munique alerta para os custos ambientais desse uso.

Modelos mais avançados causam impacto ambiental mais severo
- Os pesquisadores testaram 14 modelos de linguagem (LLMs), de simples a avançados, submetendo-os às mesmas 1.000 perguntas.
- O estudo mostrou que modelos com raciocínio ativo — mais detalhados e precisos — geram até 50 vezes mais emissões de CO₂ que os modelos de resposta concisa.
- Isso porque quanto mais tokens um LLM gera ao “pensar”, mais energia ele consome.
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Detalhes sobre emissões dos modelos
O modelo mais preciso, o Deep Cogito 70B, atingiu 84,9% de acerto, mas emitiu três vezes mais CO₂ do que modelos semelhantes. Já o mais poluente, Deepseek R1 70B, gerou 2.042 g de CO₂ por 1.000 respostas — o equivalente a dirigir 15 km — e teve acerto de apenas 78,9%.
Em contrapartida, o modelo mais eficiente, Qwen 7B (Alibaba), emitiu apenas 27,7 g de CO₂, mas com baixa precisão: 31,9%.
A conclusão: há um claro dilema entre precisão e sustentabilidade. O estudo sugere que os usuários devem escolher seus modelos de IA com mais consciência, usando os mais potentes apenas quando necessário. E defende mais transparência sobre os custos ambientais por trás das respostas que geramos com simples prompts.
O artigo completo foi publicado no periódico Frontiers in Communication.
