Introdução
A expansão de data centers de IA revela um paradoxo: seu massivo consumo de água e energia. Enquanto o Norte Global impõe restrições devido à crescente pressão sobre seus recursos, observa-se a transferência desses projetos e seus impactos socioambientais para o Sul Global. No Brasil, a instalação dessas mega estruturas em regiões com vulnerabilidade climática, como Caucaia (CE), gera um conflito agudo entre a promessa de desenvolvimento e a soberania sobre recursos naturais já escassos, o que coloca em xeque o próprio conceito de progresso sustentável e a justiça ambiental na era digital.
Problema de Pesquisa e Objetivo
O presente estudo aborda a seguinte questão de pesquisa: de que forma a expansão de data centers para Inteligência Artificial tem sido associada ao consumo de recursos hídricos e energéticos? Com isso, o objetivo do artigo é mapear o conhecimento produzido sobre os impactos hídricos e energéticos de data centers de IA para o Norte e Sul Global.
Fundamentação Teórica
Enquanto o Norte Global restringe a construção de data centers devido à pressão sobre água e energia, observa-se sua transferência para o Sul Global, que passa a absorver os impactos socioambientais da revolução digital (Malamud, 2024). Tal movimento contraria o ODS 17 da ONU, que orienta parcerias equitativas e sustentáveis, mas reforça, segundo Furtado e Cunha (2024), uma lógica de colonialismo digital. Nesse cenário, o Sul fornece suporte territorial e recursos naturais, mas também os custos ambientais e sociais, enquanto o Norte concentra os principais dividendos da economia digital.
Metodologia
Pesquisa qualitativa, de cunho exploratório, desenvolvida por meio de uma Revisão Sistemática de Literatura (RSL) conforme o método PRISMA, que assegura transparência e replicabilidade. As buscas foram realizadas nas bases Scopus, Web of Science e no Portal CAPES, considerando artigos publicados entre 2020 e 2025. O processo de triagem foi conduzido com apoio do software Rayyan, permitindo avaliação duplo-cega pelos pares. Foram aplicados critérios de inclusão e exclusão previamente definidos e elaborado um fluxograma do processo de seleção dos estudos, em conformidade com o protocolo PRISMA.
Análise e Discussão dos Resultados
A Meta-síntese de 11 artigos revela dualidade de abordagens. Uma, técnico-eficientista, foca na otimização de recursos no Norte Global, tratando o consumo como um desafio de engenharia. Em oposição, uma vertente crítica analisa a expansão de data centers no Sul Global como colonialismo digital e externalização de impactos socioambientais, impulsionada por restrições regulatórias no Norte. Revela-se um paradoxo, onde a opacidade da indústria e o greenwashing permitem que a IA agrave os problemas de sustentabilidade que supostamente resolveria, distribuindo desigualmente a sua sede por recursos.
Considerações Finais
A RSL conclui que a literatura sobre o consumo de recursos por data centers de IA possui duas vertentes: uma técnico-eficientista, focada na otimização técnica no Norte Global, e outra crítica, analisando conflitos e a soberania no Sul Global. Confirma-se uma distribuição geopolítica desigual dos custos hídricos e energéticos da IA, reforçando um colonialismo digital. A contribuição é a sistematização deste campo emergente, embora limitado pela escassez de estudos empíricos no Sul Global. Sugerem-se pesquisas futuras em estudos de caso e modelos de governança mais justos.
Referências
FURTADO; CUNHA. Inteligência artificial, data centers e colonialismo digital: Impactos socioambientais e geopolíticos a partir do Sul Global. JUE. The Many Ecologies of AI. American Literature. KUMAR; GHOSH; CHOUDHARY. Does Artificial Intelligence Contribute To Carbon Emission? A Systematic Review. LEI et al. The water use of data center workloads: A review and assessment of key determinants. MALAMUD. AI Hub in Latin America Skyrockets Water Crises. MARTINS, Laís; AMORIM, Francisco. TikTok quer construir data center em cidade que sofre com a seca no Ceará. PAGE et al. A declaração PRISMA 2020.