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A Mistral AI, uma empresa sediada em Paris focada no desenvolvimento de modelos de linguagem de código aberto, está a reforçar o debate sobre a Inteligência Artificial (IA) ao partilhar uma análise abrangente do ciclo de vida de um dos seus modelos, guiada pelos mesmos princípios de transparência que definem o seu trabalho.

Recentemente, a Mistral publicou uma análise sobre o impacto ambiental de um dos seus grandes modelos de linguagem. Com os chatbots e outras tecnologias de IA a tornarem-se cada vez mais presentes na economia global, a Mistral enfatizou a importância de compreender – ou, pelo menos, estimar – a pegada ambiental destes sistemas. O impacto, alertou a empresa, pode ser substancial.

A análise ao detalhe

Para conduzir o estudo, a Mistral estabeleceu uma parceria com a consultora de sustentabilidade Carbone 4 e com a agência francesa de transição ecológica. As conclusões foram também revistas por pares pelas empresas de consultoria ambiental Resilio e Hubblo. A análise centrou-se no ciclo de vida completo do modelo Mistral AI Large 2, avaliando o seu impacto em três áreas chave: emissões de gases com efeito de estufa, uso e esgotamento de água, e consumo de materiais.

Sem surpresa, o estudo confirma que as fases mais exigentes do ponto de vista ambiental no ciclo de vida de um modelo de IA são o treino e a inferência (a sua utilização prática). Segundo a Mistral, 85,5% do total de emissões de GEE do modelo e 91% do seu consumo de água ocorreram durante o desenvolvimento do modelo e a interação com os utilizadores.

Os números do impacto ambiental

Em janeiro de 2025, após 18 meses de operação, o modelo Large 2 da Mistral tinha gerado 20,4 quilotoneladas de emissões de CO₂ e consumido 281.000 metros cúbicos de água. O impacto marginal da inferência – medido por um utilizador que pede ao chatbot "Le Chat" uma resposta de 400 tokens – foi estimado em 1,14 gramas de CO₂ e 45 mililitros de água.

De acordo com a Mistral, isto é aproximadamente equivalente às emissões de gases com efeito de estufa geradas ao assistir a um vídeo em streaming durante 10 segundos nos EUA. Por outras palavras, uma única pergunta a um chatbot não vai derreter a Antártida, mas milhões ou milhares de milhões de utilizadores a interagir com estes sistemas ao longo de semanas e meses irão, sem dúvida, contribuir para os desafios ambientais do planeta.

Transparência e o caminho a seguir

A Mistral reconhece várias limitações no seu estudo, particularmente a dificuldade em quantificar com precisão a degradação do hardware causada pelas cargas de trabalho dos LLM nos GPUs e na infraestrutura dos centros de dados. Ainda assim, os números reportados estão muito alinhados com as estimativas de impacto ambiental de outras investigações e instituições.

A empresa francesa de IA planeia lançar versões atualizadas deste relatório ambiental no futuro e apela a uma maior transparência em toda a indústria de IA, conforme detalhado na sua publicação original no site oficial da Mistral. O seu objetivo declarado é ajudar a orientar o setor para o alinhamento com os objetivos climáticos globais, embora note que a administração Trump está atualmente a seguir políticas que vão contra esse objetivo.