Da próxima vez que fizer uma pergunta trivial no ChatGPT, como por exemplo “Qual a capital da França?”, considere o seguinte: por detrás da aparente magia da resposta, acabou de consumir o correspondente a 50% da bateria do seu telemóvel, cerca de 20 watts-horas (Wh). O mesmo apetite por energia acontece quando treinamos um único modelo de inteligência artificial (IA) de grande escala, que pode consumir tanto como centenas de casas ao longo de um ano.

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Neste contexto, à medida que o mundo avança rapidamente para máquinas mais inteligentes e computação mais poderosa, impõe-se uma questão urgente: como suportar o custo energético da inteligência?

A relação entre computação e energia não é nova. Os primeiros computadores de meados do século XX, como o ENIAC, anunciado em 1946, consumiam quantidades enormes de energia para os padrões da época. Ainda assim, eram rudimentares quando comparados com os atuais centros de dados, que ocupam edifícios inteiros e exigem infraestruturas energéticas dedicadas.

Ao longo de décadas, os avanços na tecnologia dos semicondutores, em particular a redução de tamanho dos dispositivos, aumentaram drasticamente a velocidade de processamento e o armazenamento de dados, uma tendência amplamente conhecida como a Lei de Moore. No entanto, nos últimos anos, o desafio de manter a densidade de energia (energia por unidade de área e tempo)........

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