A adaptação das GPUs para a inteligência artificial revolucionou o campo, mas trouxe novos desafios. Originalmente desenvolvidas para renderizar gráficos em jogos, as GPUs se mostraram ferramentas poderosas para acelerar o treinamento de modelos de linguagem complexos. A semelhança entre os cálculos envolvidos em processar gráficos 3D e realizar operações matemáticas em redes neurais profundas tornou essa adaptação natural.
No entanto, esse avanço tem um custo ambiental significativo. O treinamento de modelos de IA de grande porte demanda uma quantidade enorme de energia, exigindo data centers equipados com sistemas de refrigeração complexos. A consequência direta é um aumento nas emissões de carbono, colocando em xeque a sustentabilidade dessa tecnologia.
A indústria de tecnologia está buscando soluções para mitigar esse impacto. O uso de energias renováveis e o desenvolvimento de chips mais eficientes são algumas das iniciativas em curso. No entanto, o desafio de conciliar o avanço da IA com a preservação do meio ambiente continua sendo um dos maiores desafios da atualidade.