este VÍDEO ESTÁ FICANDO mais RADIOATIVO

Um vídeo na internet com o 
passar do tempo pode mudar! Ele pode ficar mais desatualizado. As informações já não são tão relevantes quanto 
eram antes porque o mundo mudou. Aquele vídeo que era engraçado, pode 
ficar mais sem graça porque o mundo mudou. Ou, como esse vídeo, talvez ele vá aos poucos ficando mais 
radioativo porque o mundo está mudando! -E o motivo disso é tão inesperado 
que possivelmente você nem suspeita. Vinheta
As dramatizações presentes neste vídeo são ficcionais e inspiradas em fatos reais.
Bom, para todo vídeo ou qualquer outro arquivo existir na internet é necessário que ele esteja 
hospedado em algum espaço virtual na nuvem! -“Ah, se preciso guardar esse vídeo, 
ou esse arquivo, é só botar na nuvem.” -Mas, o que muitos podem não saber é que 
para esses espaços virtuais existirem, também é preciso de um lugar físico. 
Um espaço na terra para que basicamente toda a internet seja armazenada. 
Esses são os chamados Data Centers. Um Data center é um estabelecimento onde 
computadores gigantes e extremamente potentes são alocados e usados por empresas 
da internet para armazenar dados, processar informações e comandos, além de 
transmitir os dados para o resto da internet. Cada um desses computadores também 
pode ser chamado de servidor, portanto, um Data center é um conjunto de servidores 
de alguma empresa que atua na internet. -Por exemplo, Google possui diversos Data Centers espalhados pelo mundo como 
suporte para seus serviços virtuais como Gmail, YouTube, Google Drive e outros. Então toda vida que você lê um email, ou assiste 
um vídeo no YouTube como esse aqui, o que está acontecendo é que seu computador está fazendo 
uma conexão com com um computador, um servidor em um data center do Google. O seu computador 
pede uma certa informação e o servidor mostra. -Isso é impressionante, mas, para 
manter cada um desses Data Centers funcionando a todo vapor é 
necessário algumas coisas. Cada um desses servidores demandam muita 
energia para poderem funcionar. Além disso, por processarem muitos dados por segundo, 
eles acabam esquentando bastante, então é necessário um sistema de resfriamento 
forte, e isso consome energia elétrica, e MUITA! -Tá, mas o que isso tem a ver com o fato 
desse vídeo está se tornando radioativo? Bom, a questão é que, com 
a globalização da internet, muito mais conteúdos são postados, 
compartilhados e comentados na internet, -como este vídeo por exemplo. E isso faz com que seja bem grande a 
demanda de Data centers e o consumo energético que vem com eles. E o 
futuro promete uma demanda várias vezes maior que a atual. E isso é 
culpa principalmente de uma coisa: -a inteligência artificial. -Nessa altura do campeonato você já deve saber, IAs chegaram pra ficar e podem ser aplicadas 
em basicamente toda atividade humana. Isso tem o potencial de revolucionar 
o mundo como nós o conhecemos, indo desde o ChatGPT até a novos 
tratamentos e cura de doenças. -Tudo isso é muito incrível, mas existe 
um obstáculo: o treinamento das IAs! Essencialmente, uma IA precisa 
ser treinada com uma gigantesca quantidade de dados. Ela precisa ler 
e reler esses dados pra aprender uma forma de interpretá-los e criar 
soluções pros nossos problemas. -Esse longo e custoso processo é o 
que chamamos de treinamento de uma IA! -O treinamento de uma IA normalmente diz o quanto essa IA é boa em resolver 
problemas. Quanto mais dados, melhor! -Pra visualizar melhor, uma das formas comuns de treinar uma 
inteligência artificial é abastecer ela com muitos textos de sites como a 
Wikipedia e jornais de notícias, com algumas palavras ocultas, e pedir 
para que ela adivinhe as palavras ocultas. Por exemplo, podemos colocar a frase “meu 
cachorro é fofo,” com a palavra “fofo” oculta e pedir que a máquina tente fazer 
uma previsão de que palavra seria essa. Inicialmente, o modelo vai dizer 
palavras que não cabem ali, mas, após várias rodadas de ajustes, até se 
tornar preciso e finalmente encontrar exatamente a palavra oculta, ou pelo menos 
algo que faça sentido dentro do contexto. E aí imagine um projeto ambicioso de 
uma IA com uma base de dados com um tamanho além da compreensão. A IA tendo 
que ler várias vezes todos os dados, e fazendo incontáveis tentativas de prever coisas. -Tudo isso gasta muito mas muito 
poder computacional de data centers e por consequência energia!
O aprendizado de uma máquina consome muita energia. Mas ninguém 
sabe dizer exatamente quanta energia. -Existem estimativas, mas são imprecisas. -Isso porque os modelos de IA 
são incrivelmente variáveis, podendo ser configurados de maneiras que 
alteram drasticamente seu consumo de energia. Mas de maneira mais vaga ainda podemos especular e dizer que pra treinar um modelo de IA 
grande como o GPT-três, por exemplo, se estima que consuma pouco menos de mil e 
trezentos megawatt-horas de eletricidade. Isso equivale à quantidade de energia consumida durante um ano inteiro por cento 
e trinta casas nos Estados Unidos. -Mas é difícil dizer como isso se 
aplica aos sistemas de ponta atuais. Pois o consumo de energia poderia ser 
maior, porque os modelos de IA têm aumentado constantemente e de forma bem rápida. 
Afinal, modelos maiores exigem mais energia. Por outro lado, as empresas podem estar utilizando alguns dos métodos para tornar esses sistemas 
mais eficientes em termos de energia. -Porém no fim do dia é difícil saber ao 
certo quanto de energia uma IA gasta. E isso se deve principalmente por um 
motivo: elas dão muito dinheiro. Apenas alguns anos atrás, empresas como 
a OpenAI publicavam detalhes sobre seus modos de treinamento. Mas a mesma 
informação simplesmente não existe para os modelos mais recentes, como o GPT-quatro. -Isso se dá devido à competição entre as empresas. -Afinal, se por exemplo, o a OpenAI mostrasse 
exatamente quanto ele consome de energia, os seus competidores poderiam ter uma ideia de que 
ele está tramando algo novo, uma IA nova. E assim seus competidores, com base nessa informação, 
poderiam já começar a preparar algo à altura. -Além da energia de se treinar uma 
IA nova, temos que incluir na conta a energia que ela gasta depois de 
pronta ao ser usada na sua função. A pesquisadora Luccioni testou 
oitenta e oito IAs e descobriu que gerar uma imagem usando IA em alguns 
segundos pode consumir quase a mesma quantidade de energia que carregar seu 
smartphone que demora mais de uma hora. -Por isso IAs gastam muito mais eletricidade do 
que as atividades tradicionais de data centers. A demanda de eletricidade em data centers 
vêm quarenta por cento da computação, já os requisitos de resfriamento para garantir o 
funcionamento estável de processamento representam cerca de quarenta por cento, e os vinte por cento 
restantes vêm de outros equipamentos associados. -Na Irlanda, por exemplo, o 
mercado de data centers está se desenvolvendo rapidamente à medida que 
seu consumo de eletricidade também cresce. -Isso somado com as IAs entrando 
rapidamente no mercado, estima-se que os data centers alcancem uma participação 
de trinta e dois por cento da demanda total de eletricidade do país 
em dois mil e vinte e seis. -Além disso, o aumento de data centers não afeta 
apenas o consumo de energia, mas também o de água. Pesquisadores da UC Riverside estimaram que a 
demanda global por IA poderia fazer com que os data centers consumissem mais de UM trilhão de 
galões de água doce até dois mil e vinte e sete. Um exemplo delicado disso está em Goodyear, no Arizona, que enfrenta escassez de água, 
se espera que os data centers da Microsoft consumam mais de cinquenta milhões de 
galões de água potável todos os anos. -IAs poderiam competir por água com humanos. -Com isso, as empresas de tecnologia 
estão sob pressão para encontrar novas fontes de energia para alimentar os data centers. -Tá, mas você deve estar pensando: ah, para resolver o problema de uso excessivo de 
energia elétrica é só usar energias renováveis. -Porém, Infelizmente, muitas fontes 
renováveis não atendem às necessidades, por causa da demanda por energia 
consistente a quase toda hora, e não só quando está ensolarado ou ventando. Pra resolver esse problema, a solução da 
bigtech está sendo colher o poder do átomo. As gigantes da tecnologia estão recorrendo 
à energia nuclear para alimentar os data centers que treinam e rodam os enormes 
modelos de inteligência artificial. -Com isso, a Microsoft e o 
Google fecharam acordos para comprar energia nuclear de certos 
fornecedores nos Estados Unidos, com a intenção de trazer capacidade 
maior de energia para seus data centers. O Google anunciou que compraria energia 
da Kairos Power, uma desenvolvedora de pequenos reatores modulares, para 
ajudar a avançar o progresso da IA. -Além de afirmar que seu primeiro reator 
nuclear da Kairos Power estará online até dois mil e trinta, com mais reatores entrando 
em operação até dois mil e trinta e cinco. Enquanto isso, a Microsoft assinou com 
a empresa de energia Constellation um acordo para reativar um reator desativado 
na usina nuclear de Three Mile Island, na Pensilvânia, cujo reator 
está inativo há cinco anos. Vale lembrar que essa usina foi o local do 
acidente nuclear e vazamento de radiação mais grave da história dos EUA, em de 
mil novecentos e setenta e nove, quando a perda de água de resfriamento devido a uma 
válvula defeituosa fez o reator superaquecer. -E não querendo ficar para trás, a Amazon anunciou 
seu próprio mega investimento em energia nuclear: um acordo de quinhentos milhões de dólares 
com a Dominion Energy para explorar o desenvolvimento de um pequeno reator nuclear 
modular perto da estação nuclear North Anna. -Então, no futuro, a tendência é 
que mais e mais novos e antigos data centers sejam operados com energia nuclear. -Isso quer dizer que os serviços online que 
você usa hoje podem estar sendo sustentados, pelo menos em parte, por energia nuclear. 
E essa fatia nuclear está crescendo. Toda vez que alguém vê um vídeo online 
como esse um data center em algum lugar do mundo está consumindo energia. 
E com o passar dos anos só cresce a chance dessa energia ser proveniente da 
radioatividade emitida numa fusão nuclear. -Com isso, de certa forma podemos dizer que com 
o passar do tempo esse vídeo que você assiste e outros nessa plataforma vão se tornar 
mais dependentes da energia nuclear, eles vão causar mais radioatividade em reatores. Esse vídeo assim como todos os outros têm uma 
tendência inegável de ficar mais radioativo.