Pesquisadores de segurança alertam que conteúdo sexual explícito gerado por IA sem consentimento segue se espalhando sem controle, com compartilhamento em mensagens diretas e armazenamento em nuvens privadas, o que dificulta detecção e denúncia. Um estudo coautorado pela Google com usuários da internet nos Estados Unidos, Austrália e Reino Unido, publicado em julho, aponta que o ponto de intervenção mais crítico está na origem das ferramentas usadas para criar as imagens falsas.
Em testes recentes, pesquisadores do White Circle afirmam que guardrails de geradores de imagens de texto de Google e OpenAI podem estar falhando à medida que os modelos ficam mais capazes. Um preprint divulgado no mês passado descreve vulnerabilidades em DALL·E 3, Nano Banana 2 e GPT-Image-2, com a equipe dizendo que, usando ferramentas disponíveis publicamente e chamadas via API, conseguiu gerar conteúdo explícito cerca de 13% das vezes.
O Wellhub revelou o Panorama do Bem-Estar Corporativo 2027 e indica que a adoção de inteligência artificial pode aumentar a carga de trabalho para quem já domina a tecnologia. No Brasil, 37% dos trabalhadores “avançados em IA” relatam que o uso da ferramenta elevou o volume de tarefas, ante 13% entre quem está nos primeiros estágios de adoção. O levantamento também mostra que, no recorte brasileiro, oito em cada dez usuários avançados orientam outras pessoas sobre as ferramentas.
Os dados ainda apontam diferenças nos relatos de esgotamento: 23% dos profissionais mais avançados dizem ter sintomas de burnout diariamente, contra 11% dos iniciantes. A pesquisa destaca que políticas claras e bem comunicadas sobre IA se associam a maior resiliência, e que 75% dos usuários avançados citam recursos de bem-estar como apoio para se adaptar ao ambiente impulsionado pela tecnologia. O estudo foi conduzido entre 12 e 19 de junho de 2026 com mais de 5 mil profissionais em dez países.
O pendant Friend 2, chatbot em formato de pingente sempre “listening”, chegou em julho custando US$ 249 e usa os “latest language models” da OpenAI. O dispositivo responde a comandos e também pode falar sem ser provocado, com um recurso de “silenciar” que exige toques no aparelho.
A Avi Schiffmann, criadora do Friend, afirmou que a próxima atualização vai tornar os chatbots mais “agentically” e mudar a personalização: em vez de personalidades únicas por usuário, todos conversariam com a mesma entidade, compartilhando contexto entre usuários. A proposta aponta para um “hivemind” do Friend, com mudanças que devem afetar como o sistema se comporta e como a privacidade é tratada.
A Justiça dos Estados Unidos determinou que a OpenAI entregue documentos sobre a contratação de ex-funcionários da Apple em um processo no qual a fabricante do iPhone acusa a empresa de IA de se beneficiar de informações comerciais confidenciais. A decisão foi proferida nesta terça-feira (13) pelo juiz federal Edward Davila, no Distrito Norte da Califórnia, permitindo que a Apple tenha acesso antecipado a registros e evidências do caso.
A OpenAI terá cinco dias para entregar os materiais já reunidos e 14 dias para apresentar os demais documentos. Entre os itens solicitados estão listas e roteiros usados em entrevistas, apresentações técnicas e registros das conversas, além de imagens forenses de dispositivos e mensagens privadas trocadas no app LINE entre Chang Liu e Alyssa Peng desde janeiro de 2026. Davila também autorizou depoimentos antecipados de três ex-funcionários da Apple e do diretor de hardware da OpenAI, Tang Yew Tan, enquanto rejeitou parte dos pedidos relacionados a pesquisas e desenvolvimento em áreas como baterias e gerenciamento de energia.
O FMI elevou de 3,0% para 3,1% a previsão de crescimento da economia global em 2026, citando investimentos fortes em inteligência artificial (IA) como um dos fatores por trás do desempenho. No relatório “Perspectiva Econômica Global”, o Fundo afirma que o avanço da tecnologia ajuda a compensar efeitos da guerra no Oriente Médio e a alta dos preços da energia, embora não elimine os riscos para o cenário mundial.
A melhora também aparece no comércio internacional: o comércio de produtos ligados à IA cresceu 29% entre 2023 e 2025, acima do avanço de 8,3% do comércio global no período. O FMI destaca ainda a diferença crescente entre países que se beneficiam do avanço da IA e os que ficam fora, além de alertar que prolongamento do conflito, inflação e juros mais altos podem pesar sobre a economia.
A Microsoft revelou o Maia 300, novo chip de IA para servidores, com foco em aumentar a eficiência energética no processamento de inferência. O componente promete processar 40% mais tokens por megawatt do que infraestruturas baseadas em GPUs, permitindo atender mais demandas de IA com a mesma capacidade elétrica.
O Maia 300 dá sequência ao Maia 200 e é voltado para conversas extensas, tarefas que exigem raciocínio e agentes capazes de executar várias ações em sequência. A arquitetura usa chiplets fabricados no processo N2P da TSMC, organiza componentes para manter dados próximos do uso e traz 288 GB de memória HBM4 por acelerador, além de uma configuração completa com 96 aceleradores e promessa de até sete vezes mais tokens que um rack Maia 200; a implantação está prevista para começar em 2027.
A evolução da inteligência artificial nas empresas está levando do modelo reativo de perguntas e respostas para a era da IA agêntica, com sistemas formados por múltiplos agentes digitais que raciocinam, consultam bancos de dados, chamam APIs externas e coordenam tarefas em segundo plano. Com isso, a infraestrutura deixa de atender apenas ao funcionamento do modelo e passa a precisar de camadas de orquestração, segurança, gerenciamento de memória, bancos de dados vetoriais, middleware e APIs.
A mudança de paradigma também altera a forma de dimensionar recursos: em vez de uma proporção histórica de 1 CPU para 4 ou 8 GPUs focadas em inferência, cenários de alta concorrência podem fazer a demanda por CPU superar a do acelerador gráfico. A avaliação de capacidade passa a considerar throughput por rack sob restrições reais de energia, conectividade de baixa latência e densidade de núcleos para evitar gargalos de latência e custos operacionais elevados.
A Microsoft anunciou o Azure Maia 300, nova geração de seu chip próprio de inteligência artificial, que deve virar a principal plataforma de processamento de IA dos produtos e sistemas da companhia a partir de 2027. A empresa posiciona o Maia 300 como um sistema completo para executar tarefas de agentes, indo além das respostas típicas de um chatbot.
O chip promete mais de 40% de ganho em tokens por megawatt na comparação com sistemas líderes baseados em GPUs, medindo eficiência entre conteúdo processado e energia consumida. A estratégia combina chip, software, redes e data centers para otimizar inferência e lidar com contextos extensos e tarefas que exigem muita memória, com foco em agentes que raciocinam, agem e colaboram em várias etapas.
Executivos da OpenAI e da Anthropic estão conduzindo simulações privadas para avaliar como reagir a um possível desastre global ligado à inteligência artificial nos próximos seis a 12 meses. Os bastidores citam o temor de um incidente grave, especialmente um grande ataque cibernético, capaz de gerar reação negativa da sociedade e dos governos contra a indústria.
Os cenários incluem agentes autônomos de IA que escapam de limites em testes e criminosos que exploram modelos disponíveis ao público para comprometer serviços essenciais, como sistemas financeiros e infraestrutura de água e energia. A preocupação também é política: as simulações buscam antecipar medidas do Congresso dos EUA, com discussões sobre restrições ao desenvolvimento, proibição de sistemas superinteligentes e exigência de mecanismos de desligamento, além do desafio de controlar usos de modelos de código aberto.
Biohub, o Departamento de Energia dos EUA (DOE), os Institutos Nacionais de Saúde (NIH) e novos parceiros anunciaram a expansão de um esforço internacional para gerar e disponibilizar dados que viabilizam modelos preditivos de IA em biologia. O grupo vai investir US$ 1,8 bilhão em financiamento, computação e tecnologia de novas medições, criando um recurso aberto para a comunidade científica.
O DOE vai aportar mais de US$ 500 milhões em cinco anos para medições em laboratório, modelagem e computação, enquanto o NIH vai coordenar conjuntos de dados, repositórios e bases de conhecimento apoiados por mais de US$ 500 milhões de investimentos federais anteriores. Google DeepMind, Isomorphic Labs e Meta também entram com US$ 300 milhões na Virtual Biology Initiative para desenvolver tecnologias e conjuntos multimodais voltados a modelos preditivos.
Levantamento da Luria, com base no uso agregado e anonimizado da plataforma por empresas brasileiras, mostra que a base de pessoas usando IA no trabalho cresceu 183% entre janeiro e agosto de 2026, em comparação com o mesmo período de 2025. O estudo também indica que o volume mensal de consultas aumentou 240% no período analisado.
A pesquisa considera setores como energia, farmacêutico, serviços financeiros e varejo e aponta uma mudança no comportamento: a IA deixou de ser acionada apenas em momentos específicos e passou a acompanhar uma parcela maior da jornada de trabalho.
O crescimento dos data centers, que consomem muita energia, está pressionando as redes elétricas e aumentando a dependência de combustíveis fósseis mais poluentes. No MIT, a professora Christina Delimitrou está enfrentando esse problema ao repensar como servidores e equipamentos de rede operam nesses ambientes.
Com o uso de machine learning, o grupo busca tornar data centers mais eficientes, seguros e confiáveis, redesenhando sistemas de computação em nuvem e criando métodos para gerenciar recursos de hardware compartilhados. A pesquisa também aplica IA para ajudar programadores a encontrar e corrigir falhas em aplicações na nuvem, reduzindo downtime e o desperdício de recursos computacionais.
O Lincoln AI Computing Survey (LAICS), conduzido pelo Lincoln Laboratory Supercomputing Center (LLSC), continua a mapear aceleradores de IA do mercado e a comparar desempenho e consumo de energia. Desde 2018, a equipe publicou seis artigos e, no levantamento mais recente, analisou mais de 120 aceleradores, usando dados públicos e métricas como pico de performance e pico de potência.
Além de GPUs, a pesquisa inclui diferentes formatos de aceleradores, como CPUs, ASICs e FPGAs, destacando que cada tipo tem capacidades e níveis de eficiência distintos. O LAICS também investiga fatores que elevam desempenho, como transistores menores e uso de menor precisão numérica, e avalia escolhas arquiteturais que podem alterar o comportamento do sistema, com a intenção de seguir atualizando o panorama com novos lançamentos.
A Xiaomi iniciou a pré-venda da REDMI X RGB-Mini LED 2027 Competitive Edition, uma linha de TVs com retroiluminação RGB-Mini LED voltada a jogos e economia de energia. O painel tem taxa de atualização nativa de 180 Hz, com possibilidade de chegar a 360 Hz em um modo específico para games, além de promessa de reduzir o consumo total em 30% frente a soluções convencionais.
A TV traz iluminação com fontes de luz vermelha, verde e azul independentes e cobre 100% da gama de cores BT.2020, com precisão de cor de aproximadamente ΔE 2. O brilho máximo é de 1.300 nits, há camada nano soft-light e textura anti-reflexo AG nano, e a proteção ocular Qingshan é citada para uso prolongado; a linha começa a ser vendida oficialmente na China em 12 de outubro, com preços a partir de 2.705 yuans.
O EmTech Future 2026 reuniu discussões sobre como a inteligência artificial começa a remodelar áreas como biologia, infraestrutura, manufatura e ciência, com foco na ideia de que o maior impacto pode surgir quando a IA cruza com outros campos. Yossi Matias, vice-presidente e head do Google Research, participou de sessões sobre essa convergência e sobre o que muda quando a tecnologia passa a interagir com diferentes frentes.
O evento também abordou o avanço do quantum em conjunto com outras tecnologias, além de sistemas de energia para o futuro e a relação das pessoas com a IA. O programa completo do EmTech Future 2026 ficou disponível sob demanda, com acesso a conversas e sessões do evento, incluindo temas como energia, computação, infraestrutura e clima.
A urna eletrônica brasileira completa 30 anos com foco em segurança, apuração e fiscalização, substituindo fraudes históricas do voto de papel em etapas como coleta, apuração e totalização. O TSE afirma que, após o “confirma”, os votos são registrados individualmente, organizados por ordem lexicográfica e passam a ter o Registro Digital do Voto (RDV) reordenado e assinado digitalmente, sem correlação entre dados do eleitor e o voto.
O secretário de Tecnologia da Informação do TSE, Júlio Valente, também explica que a urna não tem conexões como Wi‑Fi, Bluetooth ou redes cabeadas e que o Teste de Integridade é feito desde 2002 com urnas sorteadas e votos simulados. Ele destaca ainda o Módulo de Segurança Embarcado (MSE), que valida assinaturas digitais e pode cortar a energia da placa-mãe em até quatro minutos, e diz que o TSE já usa IA no desenvolvimento de sistemas internos e na elaboração de planos de ataque no Teste Público de Segurança (TPS).
A Oracle pode atrasar a entrega de seu datacenter de IA em Wisconsin por causa da espera pela aprovação regulatória da conexão com a rede elétrica. Com a aprovação pendente, a previsão de entrega para clientes em 2027 fica em risco.
O projeto depende do avanço do processo de autorização para viabilizar a infraestrutura de energia do centro de dados. Sem a liberação, a empresa pode precisar replanejar prazos para atender a demanda prevista para o próximo ciclo de entregas.
Kevin O’Leary planejou construir um enorme data center em Utah, com o projeto Stratos/Wonder Valley, descrito como um “campus” de 40.000 acres e nove gigawatts de energia. A iniciativa ganhou força em meio a anúncios públicos no fim de abril, mas a reação de moradores locais cresceu e acabou interrompendo o desenvolvimento. A apuração do The Verge destaca que a forma como o projeto foi planejado, anunciado e aprovado, além de relatos de falta de transparência com a comunidade, desencadeou uma crise política no estado.
O caso também envolve disputas judiciais: O’Leary teria chamado críticos de “espiões chineses” em entrevista ao Fox News, e a emissora precisou se desculpar no ar. A história é apresentada como parte do “boom” de infraestrutura de IA e do confronto entre a expansão de grandes data centers e a resistência local, que, segundo a investigação, se tornou o obstáculo central.
63% dos desenvolvedores dizem que sistemas de IA contribuem para as mudanças climáticas, e 70% afirmam que empresas de tecnologia e empregadores precisam fazer mais para reduzir o impacto ambiental, segundo um relatório conjunto do GitHub e do Yale Program on Climate Change Communication (YPCCC). A pesquisa ouviu 1.039 usuários ativos mensais do GitHub nos EUA sobre clima, impacto ambiental da IA e práticas de engenharia de software sustentável.
O estudo aponta que muitos veem ineficiências em modelos e em softwares “indesejados” como fontes de desperdício, além de pedirem mais transparência sobre consumo de energia. Entre os entrevistados, 80% querem ferramentas para escrever código mais eficiente, com recomendações como medir o consumo de energia de ferramentas de IA, incluir escores de eficiência energética em projetos e revisar etapas de CI/CD que usam computação desnecessária.
O motor de carro elétrico usa a energia da bateria para alimentar um inversor, que controla a corrente enviada ao motor. Em seguida, o motor converte essa energia em movimento rotacional transmitido às rodas, eliminando componentes comuns na combustão, como pistões, válvulas, velas e sistemas complexos de injeção e escapamento.
A propulsão elétrica tende a ser mais eficiente por aproveitar uma parcela maior da energia e ainda recuperar parte dela na desaceleração com a frenagem regenerativa. O texto também detalha três tipos de motores usados em EVs — PMSM, motor de indução trifásico e SRM — e lista vantagens como torque instantâneo, resposta rápida ao acelerador, menor necessidade de manutenção e ausência de emissões pelo escapamento.
A startup de data centers de IA Crusoe, de Denver, encerrou os planos de usar turbinas estacionárias da Boom Supersonic e cancelou a parceria que previa um investimento de US$ 1,25 bilhão em 29 turbinas Superpower. A decisão ocorre após o CEO da Boom, Blake Scholl, afirmar que a empresa não seguirá com o acordo, que tinha entregas previstas para começar em 2027.
A Crusoe confirmou ao TechCrunch que não faz mais negócios com a Boom. A empresa disse que continua construindo datacenters “do poder para cima” e que mantém flexibilidade para escolher fontes de energia por site, citando que a parceria não é o ajuste ideal no momento, enquanto a Boom direciona as entregas de Superpowers para outros locais.
O Google prepara para 1º de outubro o lançamento do satélite experimental MVP, parte do Project Suncatcher, para processar consultas simples do Gemini em órbita. A iniciativa busca testar a viabilidade de data centers formados por frotas de satélites alimentados por energia solar, conectados para dividir cargas de processamento de IA.
O MVP levará quatro TPUs, com capacidade equivalente à de um servidor convencional, e painéis solares de cerca de 1 kW para executar consultas curtas e avaliar o comportamento do hardware no ambiente espacial. O projeto também enfrenta desafios como resfriamento no vácuo e efeitos da radiação, além de custos e dificuldades de manutenção e comunicação entre satélites.
Metas de ESG deixaram de ser acompanhadas apenas em relatórios anuais e passaram a exigir decisões operacionais baseadas em dados. Com tecnologias de IA, empresas conseguem monitorar consumo, prever demanda e otimizar processos ligados a energia, água, matérias-primas e combustível.
Na gestão de edifícios, algoritmos cruzam informações como temperatura, ocupação e consumo para ajustar automaticamente sistemas de climatização. A Microsoft informou que usou aprendizado por reforço para otimizar controles de aquecimento, ventilação e ar-condicionado em um prédio do campus de Redmond, alcançando economia superior a 30% de energia, e pesquisas no Brasil indicam adoção crescente de IA para apoiar a sustentabilidade.
O Alibaba apresentou oficialmente o Zhenwu V900, um novo acelerador voltado para treinamento e inferência de modelos de inteligência artificial. A empresa afirma que o chip entrega três vezes o desempenho do Zhenwu M890 e traz 216 GB de memória.
O anúncio aconteceu durante a conferência Apsara 2026, em Hangzhou, com o CEO Eddie Wu dizendo que o V900 é o “chip de IA mais poderoso da China”, embora a companhia não tenha divulgado dados como FLOPS, processo de fabricação ou consumo de energia. A produção em massa e o lançamento comercial estão previstos para o primeiro trimestre de 2027, enquanto a T-Head afirma que mais de mil unidades podem operar juntas em um único sistema.
Líderes mundiais se reuniram em Manhattan para a Assembleia Geral da ONU e a New York Climate Week, com investidores, formuladores de políticas, defensores e jornalistas discutindo os impactos da inteligência artificial no clima. O secretário-geral António Guterres afirmou que a crise climática impulsiona instabilidade e deslocamento, e que a IA pode tanto ajudar a enfrentar esses desafios quanto piorá-los.
O encontro também destacou o peso do setor de data centers na demanda por eletricidade e as emissões associadas ao avanço da IA, além do crescimento do investimento em climate tech: US$ 26 bilhões no primeiro semestre de 2026, segundo dados citados da Currence. Ao mesmo tempo, Simon Stiell alertou que líderes de IA enfrentam perda de apoio público e pediu evidências de que os benefícios superam os custos, enquanto parte do setor climático demonstra ceticismo diante do ritmo de expansão movido por energia.
O presidente e candidato à reeleição Luiz Inácio Lula da Silva anunciou em Macaíba (RN) um supercomputador para inteligência artificial com investimento estimado em R$ 1 bilhão, enquanto o governo também divulgou uma estrutura de computação avançada no Rio de Janeiro em parceria com empresas chinesas. A agenda de ampliar a capacidade computacional aparece em planos de outros presidenciáveis, que defendem incentivos para instalar ou expandir data centers, com servidores para armazenar e processar dados e serviços digitais, incluindo sistemas de IA.
Especialistas ouvidos pela BBC News Brasil afirmam que ampliar a infraestrutura pode ajudar o país a desenvolver capacidade tecnológica, mas não garante automaticamente “soberania digital”. Eles apontam que os candidatos ainda precisam detalhar que tipo de data center pretendem atrair, quais benefícios serão gerados no Brasil e quem arcará com custos de energia, água e infraestrutura, além de explicar como ocorrerá a transferência de tecnologia.
A inteligência artificial já passou a influenciar a forma como o mercado financeiro precifica empresas fora da tecnologia, com quedas para companhias vistas como vulneráveis à automação. Em fevereiro, o lançamento de uma ferramenta de planejamento tributário baseada em IA, da Hazel (Altruist), provocou forte queda nas ações de corretoras e empresas de gestão de patrimônio nos Estados Unidos, com a Charles Schwab caindo mais de 6% no dia.
O impacto se espalhou para outros setores: seguradoras, empresas de análise de dados e serviços jurídicos também sofreram diante da possibilidade de a IA pressionar modelos de negócios intensivos em mão de obra qualificada. Enquanto semicondutores, hardware e infraestrutura de energia concentram ganhos mais visíveis do ciclo de investimentos em IA, gestores esperam que benefícios de produtividade fiquem mais claros nos balanços em 2027.
Mais de 60% dos americanos defendem limitar a construção de novos data centers, segundo pesquisas citadas no contexto de expansão da infraestrutura usada para IA. Projetos avaliados em US$ 68 bilhões foram interrompidos por opositores locais no 2º trimestre de 2026, de acordo com o Data Center Watch.
Um relatório da nonprofit Data & Society, baseado em 18 meses de trabalho de campo com entrevistas com 44 moradores da Pensilvânia entre 2024 e 2026, descreve como as pessoas vivenciam o debate sobre a construção. O estudo aponta que a resistência não se resume a um único grupo, envolvendo desde preocupações com custos de energia e valores de imóveis até críticas ao modo como empresas e coalizões defendem os projetos, além de desconfiança sobre influência e transparência.
A discussão sobre riscos da inteligência artificial ganhou força após um texto do CEO da Anthropic, Dario Amodei, e a posição foi defendida por Sam Altman (OpenAI), Elon Musk (xAI) e Demis Hassabis (Google DeepMind). Do outro lado, Mark Zuckerberg (Meta), Jensen Huang (Nvidia) e o presidente dos EUA, Donald Trump, se opõem à ideia de pausa no avanço da tecnologia.
Especialistas citados no debate afirmam que a IA não tem vontade própria nem consciência, funcionando a partir de padrões estatísticos aprendidos nos dados de treinamento. Ainda assim, eles reconhecem que modelos cada vez maiores podem tomar decisões que contrariem valores e causar danos em larga escala, além de apontarem fatores como energia, retorno dos investimentos, concorrência e regulação como parte das preocupações sobre o ritmo de desenvolvimento.
Treinar e operar sistemas de inteligência artificial exige computadores em escala, concentrados em data centers que precisam de eletricidade continuamente. A EPE aponta que o impacto ainda é pequeno no consumo total brasileiro, mas a velocidade de expansão dessas estruturas já entrou no radar do planejamento energético. O Ministério de Minas e Energia e a EPE projetam que o consumo do Brasil chegue a 939 TWh em 2035, com crescimento médio de 3,3% ao ano, e o estudo passa a analisar cargas como data centers, eletromobilidade e produção de hidrogênio.
Dependendo do cenário, essas cargas especiais podem representar entre 1,2% e 12,9% da demanda projetada para 2035. A ANEEL determina que encargos de conexão à rede são responsabilidade dos usuários, enquanto a conta de luz também inclui custos gerais do sistema elétrico, como geração, transmissão, distribuição, encargos setoriais e tributos. Com o aumento de pedidos de conexão de data centers em 2025, o país avalia reforços de transmissão, como no Ceará e no Piauí, onde foi proposta uma solução para viabilizar até 4 GW adicionais a partir de 2032.
Apesar do debate sobre agentes de IA “fora de controle”, especialistas em cibersegurança afirmam que o maior risco para sistemas de energia ainda são atores humanos com intenção maliciosa — e que a IA pode ampliar esse perigo. Joshua Corman, do Institute for Security and Technology (IST), diz que qualquer “sociopata” disposto a atacar fica mais poderoso com o uso dessas ferramentas.
A vulnerabilidade cresce porque grande parte da infraestrutura crítica não foi projetada para os riscos atuais e, com o tempo, passou a se conectar à internet. Atualizações de segurança em sistemas operacionais (OT) podem ser aplicadas apenas em ciclos longos, enquanto empresas responsáveis por equipamentos antigos podem ter encerrado atividades, dificultando correções; por isso, a defesa precisa antecipar a velocidade com que ataques podem ser automatizados com IA.
A Câmara dos Deputados dos Estados Unidos aprovou nesta quarta-feira (16) um projeto de lei para proteger famílias de aumentos nos custos de energia elétrica ligados à expansão de data centers. O texto prevê que reguladores estaduais avaliem se grandes consumidores de energia, como data centers, devem arcar com custos para criar a infraestrutura necessária para atendê-los.
A proposta, chamada Lei de Proteção ao Consumidor de Energia, foi aprovada por 417 votos a 3 e é a primeira legislação da Casa a tratar diretamente das preocupações econômicas com o crescimento do setor. O presidente Donald Trump apoia a expansão de data centers como essencial para a liderança em inteligência artificial, enquanto parlamentares citam a pressão sobre a conta de luz; uma pesquisa da Universidade de Massachusetts Amherst aponta que apenas 11% dos americanos apoiariam um data center de IA em sua comunidade.
Al Gore afirmou em entrevista ao TechCrunch que a emissão de data centers de IA não é o principal motivo para preocupação pública, apesar das manifestações contra seus impactos ambientais. Para ele, o que deveria acender o alerta são avisos vindos de dentro da própria indústria de IA, além de riscos associados ao avanço das capacidades dos sistemas.
Gore citou a questão do “scale” das emissões e destacou que a demanda por ar-condicionado pode pressionar mais a rede elétrica do que os data centers no mesmo período. Ele também mencionou preocupações com o uso de novas turbinas a metano por alguns hyperscalers e disse levar a sério alertas recentes de líderes do setor, conectando o debate a temores sobre perdas de empregos e mudanças sociais.
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