(untitled) (ERR01, 2025)
O crescimento acelerado da Inteligência Artificial (IA) tem ampliado significativamente a demanda por recursos físicos, como eletricidade e água, frequentemente negligenciados nas análises econômicas e tecnológicas convencionais. Este artigo propõe a UIA – Unidade de Infraestrutura para IA, uma métrica quantitativa padronizada destinada a expressar o consumo combinado de energia (kWh) e água (litros) por operação de inferência em modelos de IA. A metodologia integra dados empíricos de centros de dados, padrões internacionais de eficiência (PUE e WUE) e coeficientes econômico-ambientais para construir uma unidade composta de custo físico. Foram estimados e comparados valores de UIA para diferentes modelos de linguagem de grande porte, abrangendo cenários de consultas curtas e longas. Os resultados evidenciam variações expressivas de consumo físico entre modelos, indicando que difer enças de infraestrutura e hardware podem multiplicar em até 80 vezes o custo ambiental por operação. A análise demonstra que ganhos marginais de eficiência, quando aplicados em larga escala, representam reduções significativas de energia e água. Conclui-se que a adoção da UIA pode contribuir para a transparência ambiental, a precificação justa e o incentivo à eficiência computacional. A métrica propõe uma nova forma de mensurar a sustentabilidade da IA, tornando visível a base material de sistemas que, até então, eram tratados como puramente digitais.