O Custo Oculto da Inteligência Artificial: Hardware, Eletricidade e o Papel do Fine Tuning

A inteligência artificial (IA) transformou a forma como trabalhamos e proporciona automação, eficiência e, frequentemente, uma experiência superior em tarefas complexas. Contudo, por detrás desta tecnologia inovadora existem custos significativos – tanto em hardware como no consumo de energia elétrica. Este artigo analisa a manifestação desses custos na prática, por meio de um estudo de caso com um servidor local a executar o modelo de texto Llama, em conjunto com Ollama e Open WebUI.

1. Introdução

Com o avanço dos modelos de linguagem e o aumento das exigências computacionais, as soluções de IA tornam-se cada vez mais indispensáveis nas rotinas de trabalho. Para que uma IA obtenha eficácia, é necessário dispor de recursos computacionais robustos. Em muitos casos, isso implica:

Hardware de alto desempenho: Processadores potentes, memória RAM e, em determinadas situações, placas gráficas especializadas.
Elevado consumo de energia: A resolução de modelos complexos pode exigir uma quantidade considerável de energia elétrica, refletindo-se em contas mais elevadas e, em alguns cenários, até custos superiores aos de uma intervenção humana para solucionar uma única questão.

2. Custos de Hardware e Eletricidade na Prática

No meu servidor, é possível monitorizar o consumo energético durante a execução de tarefas de IA local. No exemplo apresentado, o comando turbostat foi utilizado para medir o consumo em watts enquanto o modelo Llama processava uma consulta.

Exemplo de Monitorização:

sudo turbostat --show PkgWatt --interval 5
...
PkgWatt
1.83
1.83
...
PkgWatt
43.23
43.24
...
PkgWatt
1.82
1.82
...

O registo demonstra que o consumo varia significativamente ao longo da operação. Inicialmente, a energia gasta pode ser baixa, mas, à medida que o processamento intensifica – como no caso de uma consulta complexa – o consumo aumenta consideravelmente, atingindo valores elevados (por exemplo, 43 watts). Esta variação evidencia que, para cada tarefa, o custo energético pode superar as expectativas, sobretudo se a IA necessitar de várias tentativas e ajustes para obter a resposta correta.

3. A IA como Ferramenta de Trabalho Indispensável

Apesar dos elevados custos, a IA configura-se como uma ferramenta imprescindível na atualidade. Tal como um martelo elétrico, ela foi concebida para acelerar processos e aumentar a produtividade. Contudo, é fundamental ter clareza quanto aos investimentos envolvidos:

Despesas com hardware: A aquisição e manutenção de servidores potentes.
Contas de energia: Especialmente em operações que requerem processamento intensivo e contínuo.
Custo dos erros e tentativas: Durante o treino ou a execução dos modelos, ciclos repetidos de tentativa e erro elevam ainda mais o consumo de recursos.

4. Fine Tuning Local: Personalização da IA para a Sua Empresa

Uma das grandes vantagens de executar a IA localmente reside na possibilidade de efetuar o fine tuning – ou seja, ajustar o modelo para funções específicas com dados sensíveis da empresa. Este processo permite que a IA:

Seja mais assertiva: Adequa-se melhor às particularidades do negócio.
Melhore a segurança: A manutenção dos dados internamente reduz o risco de exposição.
Otimize custos: Um modelo ajustado para funções específicas opera de forma mais eficiente, evitando desperdícios de energia e recursos computacionais.

O fine tuning consiste no ajuste dos parâmetros do modelo de linguagem com base num conjunto de dados específico, o que permite à IA compreender melhor o contexto e fornecer respostas mais precisas. Esta personalização é essencial para empresas que pretendem uma solução à medida, mesmo que isso exija um investimento superior em hardware e energia.

5. IAs Privadas e Custos dos Tokens

Para além dos custos de hardware e eletricidade, importa considerar os investimentos associados ao uso de IAs privadas, como a ChatGPT. Estas soluções, muitas vezes baseadas em modelos de subscrição ou consumo de tokens, podem implicar despesas consideráveis, sobretudo em cenários que exijam elevado desempenho.

Relata-se que a OpenAI planeia cobrar cerca de 20.000 dólares mensais para disponibilizar agentes com capacidades ao nível de doutoramento, demonstrando que os custos podem aumentar significativamente à medida que a qualidade e a capacidade da IA evoluem .

Neste contexto, as empresas devem ponderar entre desenvolver soluções internas – como o estudo de caso com o servidor local – ou recorrer a serviços privados que, embora ofereçam funcionalidades avançadas e suporte contínuo, apresentam um modelo de custos elevado, nomeadamente devido às tarifas associadas ao consumo de tokens e aos serviços premium.

Assim, a escolha entre uma IA local ou privada requer uma análise detalhada dos custos totais, das necessidades específicas e do nível de desempenho exigido.

6. Conclusão

Nos próximos anos, assistiremos ao surgimento de diversas aplicações – algumas com inteligência artificial integrada e afinada, outras sem. A tendência indica que, à medida que as ferramentas de IA se disseminem, aumentará também a necessidade de optimização para reduzir os custos operacionais. Embora a IA se revele cada vez mais indispensável, é vital conhecer os investimentos envolvidos e estabelecer um equilíbrio entre desempenho e consumo de recursos.

Este estudo de caso, que recorre a um servidor local e à monitorização do consumo em watts, ilustra como uma única consulta pode provocar variações significativas no consumo de energia. Assim, demonstra-se que, mesmo considerada uma ferramenta revolucionária, a IA exige um planeamento cuidadoso para que os seus benefícios não se percam face aos custos operacionais.