Seu Cérebro Funciona com 20 Watts. A IA Quer uma Usina
O cérebro humano funciona com cerca de 20 watts. O supercomputador mais rápido do mundo, LineShine em Shenzhen, consome 42,2 milhões de watts. Essa diferença se tornou o argumento favorito da internet sobre o uso de energia da IA, e a maior parte está errada.
A comparação em si se sustenta. No entanto, os números que circulam nas redes sociais remontam a um único artigo. O mais impressionante foi atribuído erroneamente por três anos.
Uso de Energia da IA: O que 20 Watts Realmente Compram
A cifra de 20 watts se baseia em décadas de medições metabólicas. O cérebro representa cerca de 2% do peso corporal e aproximadamente 20% do consumo de oxigênio em repouso.
Contagens de neurônios são mais incertas do que parecem. Os amplamente citados 86 bilhões se baseiam em quatro cérebros masculinos e atualmente estão sob disputa na revista Brain.
Postagens virais costumam usar 12 watts em vez de 20. Essa cifra aparece em um artigo de 2023 na Frontiers in Artificial Intelligence, afirmada sem nenhuma citação.
O mesmo artigo produziu o número que todos compartilham. Seus autores estimaram que recriar digitalmente um cérebro humano consumiria 2,7 bilhões de watts.
Essa estimativa veio da extrapolação de uma simulação de 10 milhões de neurônios para a escala de um camundongo, multiplicando depois por mil.
O artigo também afirma que a simulação rodou cerca de 30.000 vezes mais devagar do que a biologia. Postagens sociais omitem esse detalhe. Fontes secundárias então creditam a cifra ao Blue Brain Project, que nunca a publicou.
Números confiáveis existem em outros lugares. A Epoch AI estimou uma consulta típica do ChatGPT em 0,3 watt-horas no início de 2025. Um estudo revisado por pares na Joule posteriormente chegou a 0,31.
Dois métodos independentes concordando tão de perto é incomum. No entanto, o número muda drasticamente com a carga de trabalho, e modelos de raciocínio que produzem respostas mais longas podem custar várias vezes mais.
O que a Biologia faz de diferente e o que o Silício copiou
A atividade cortical é escassa. As taxas médias de disparo estão abaixo de 1 Hz, e a energia segue a mudança em vez de ciclos de relógio.
A IA moderna chegou à mesma conclusão de forma independente. O Kimi K2 ativa 32,6 bilhões de seus 1,04 trilhão de parâmetros por token, perto de 3,1%.
Essa proporção está caindo rapidamente. O Mixtral usou aproximadamente 28% de seus parâmetros em 2023, enquanto o DeepSeek-V3 agora usa 5,5%.
A biologia também calcula com baixa precisão. Nada dentro de um neurônio se resolve em 32 bits.
Os fabricantes de chips seguiram o mesmo caminho. O DeepSeek treinou um modelo de 671 bilhões de parâmetros em precisão de oito bits. A NVIDIA desde então pré-treinou um modelo de 12 bilhões de parâmetros em quatro bits.
A terceira diferença é a maior e a menos copiada. Os cérebros mantêm memória e computação no mesmo lugar físico.
As máquinas digitais os separam. Mark Horowitz, de Stanford, mostrou o custo dessa separação. Buscar um operando da memória pode consumir centenas de vezes mais energia do que a própria aritmética.
Os Chips em Forma de Cérebro Que Nunca Chegaram
Hardware construído explicitamente para imitar neurônios tem enfrentado dificuldades. Nenhum sistema neuromórfico ou analógico treinou ou executou um modelo de fronteira em produção.
O Hala Point da Intel possui 1,15 bilhão de neurônios artificiais distribuídos em 1.152 chips. Ele continua sendo um protótipo de pesquisa instalado nos Laboratórios Nacionais Sandia. Mike Davies, diretor do Laboratório de Computação Neuromórfica da Intel, falando ao The Register em 2024, disse:
“Não estamos mapeando nenhum LLM para o Hala Point neste momento. Não sabemos como fazer isso.”
A situação comercial é ainda mais fraca. A BrainChip é a empresa listada mais proeminente do setor. Ela relatou $700.000 em recebimentos de clientes contra $5,3 milhões de fluxo operacional negativo no último trimestre de março.
Outras pararam completamente. A Rain AI, que buscou $150 milhões e não conseguiu arrecadar, explorou uma venda em 2025.
Pesquisadores dentro do campo descrevem um problema circular. Catherine Schuman, professora assistente de engenharia elétrica e ciência da computação na Universidade do Tennessee, Knoxville, afirmou:
“As empresas de hardware estão esperando que haja um aplicativo matador, mas é realmente difícil entender como construir esses aplicativos sem ter hardware para prototipar.”
Mais de 20 pesquisadores assinaram um artigo de consenso de 2025 na Nature. Ele argumentou que o campo ainda carece do ecossistema que precisa.
Os princípios da biologia venceram. O hardware construído para incorporá-los não.
Todos estão concorrendo pelos mesmos elétrons
A eficiência importa agora porque a eletricidade se tornou a restrição vinculativa. A Agência Internacional de Energia estimou o consumo global de data centers em 485 terawatts-hora em 2025.
Instalações focadas em IA cresceram 50% apenas naquele ano. A agência espera que tripliquem até 2030.
O acesso à rede, em vez do fornecimento de chips, agora determina a construção. O tempo médio de um pedido de interconexão até a operação comercial excede cinco anos, de acordo com o Laboratório Nacional Lawrence Berkeley.
O CEO da Microsoft, Satya Nadella, disse em novembro que sua empresa possui processadores que não consegue conectar. A escassez está nas edificações energizadas, não no silício. Investidores institucionais levantaram questões semelhantes sobre a prontidão da rede.
Mineradores de Bitcoin passaram uma década resolvendo exatamente esse problema. Eles possuem locais energizados, acordos de fornecimento assinados e direitos de interconexão que os novatos esperam anos para garantir.
O resultado transformou a mineração em um negócio de energia e infraestrutura. Adaptar um local em funcionamento custa cerca de US$ 3 milhões a US$ 4 milhões por megawatt. A construção em terreno virgem custa de US$ 10 milhões a US$ 12 milhões, estima a VanEck.
Os valores dos negócios anunciados são enormes. Mineradores públicos assinaram contratos de IA no valor de mais de US$ 70 bilhões no total.
A capacidade entregue conta uma história mais silenciosa. Os registros do segundo trimestre de 2026 mostram aproximadamente 750 megawatts realmente energizados em todo o setor.
A Core Scientific responde por cerca de 437 desses megawatts. O campus Helios da Galaxy entregou 133; TeraWulf 102; IREN 50; e Riot 25. A Hut 8 contratou 949 megawatts e não energizou nenhum.
A mudança foi cara. As perdas trimestrais combinadas das mineradoras MARA e CleanSpark chegaram a US$ 851 milhões em agosto.
A maior parte da capacidade de mineração nunca será convertida. Dados preliminares da pesquisa de Cambridge apresentados em julho mostraram que cerca de 10% das mineradoras alocaram energia para IA.
Os obstáculos são físicos. A mineração tolera interrupções, enquanto os inquilinos de IA exigem energia firme, refrigeração densa e fibra que locais remotos raramente possuem.
Mesmo assim, a direção da viagem é clara. A Core Scientific agora ganha 83% de sua receita com colocation e apenas 13% com a mineração propriamente dita.
Os investidores já precificaram essa mudança. Mineradoras com contratos assinados negociam a múltiplos muito mais altos de sua energia energizada. Enquanto isso, a próxima aposta em IA parece cada vez mais com eletricidade em vez de chips.
Por que a eficiência não resolverá o uso de energia da IA
Os ganhos de eficiência absorveram o crescimento da demanda no passado. O computação em data centers globais cresceu 550% entre 2010 e 2018, enquanto o uso de energia aumentou cerca de 6%.
Então o padrão quebrou. O consumo de data centers nos Estados Unidos subiu de 58 terawatts-hora em 2014 para 176 em 2023.
A evolução foi otimizada sob um teto rígido. Um crânio que consome 200 watts teria matado seu proprietário, então a eficiência se tornou a única resposta disponível.
A IA nunca enfrentou esse teto. Em vez disso, enfrentou um teto de capital, e o capital se estica muito mais facilmente do que a eletricidade.
Isso está mudando agora. A questão em aberto não é mais se a biologia é mais eficiente. É o que a IA se torna uma vez que o poder, em vez do dinheiro, decide o que será construído.
Fonte: BeInCrypto