A expansão acelerada de grandes centros de processamento de dados para sustentar ferramentas de inteligência artificial conecta diretamente os interesses de mineradoras às necessidades tecnológicas globais, revelando um processo de neoextrativismo que transfere os impactos socioambientais para os países fornecedores de matérias-primas enquanto concentra os lucros em corporações multinacionais. A popularidade crescente de assistentes virtuais e modelos de linguagem baseados em inteligência artificial mascara uma infraestrutura física massiva, dependente de vastos recursos hídricos, eletricidade e minerais escassos.
Cada consulta realizada em plataformas como o ChatGPT, o Claude ou o Perplexity aciona servidores e redes cujos componentes exigem a extração intensiva de elementos metálicos e eletrônicos. A cadeia de suprimentos dessas tecnologias começa em minas espalhadas por diferentes regiões do planeta e se estende por refinadoras, fabricantes de chips e grandes complexos de hiperescala instalados por empresas de tecnologia. Esse ecossistema em rápida expansão consome volumes expressivos de energia e água, gerando debates complexos sobre a sustentabilidade e a responsabilidade corporativa ao longo de toda a cadeia produtiva.
O funcionamento de milhares de data centers espalhados pelo mundo exige uma quantidade colossal de energia elétrica para alimentar e resfriar os servidores dedicados ao aprendizado de máquina. Estimativas do setor indicam que o consumo elétrico dessas instalações atinge marcas expressivas e deve continuar crescendo nos próximos anos. Embora grande parte desse suprimento busque fontes renováveis, como parques solares e eólicos, a construção desses complexos energéticos também demanda imensas quantidades de minerais, ampliando a pressão sobre os ecossistemas.
Para fabricar os processadores, placas, cabos e baterias que integram os servidores modernos, a indústria consome toneladas de cobre, silício, gálio, germânio, tântalo, prata, ouro e minerais de terras raras. A fabricação de equipamentos eletrônicos frequentemente mobiliza dezenas de vezes o seu próprio peso em matérias-primas brutas. Além da extração, o descarte rápido desses hardwares gera milhões de toneladas de resíduos eletrônicos, criando passivos ambientais de longo prazo que desafiam a capacidade de reciclagem atual.
As consequências dessa exploração recaem de forma desigual sobre os territórios produtores de minerais. Na República Democrática do Congo, responsável por parcela significativa da produção mundial de cobalto, investigações documentaram condições de trabalho severas e riscos operacionais nas minas. Na Indonésia, a extração de níquel envolveu processos dependentes de combustíveis fósseis e conflitos territoriais. No Chile e no Peru, a mineração de cobre tem sido associada à exposição de comunidades locais a elementos tóxicos, enquanto o chamado Triângulo do Lítio enfrenta crescentes pressões sobre seus recursos hídricos em zonas áridas.
A rota que os minerais percorrem até chegarem às grandes empresas de inteligência artificial inclui intermediários e cadeias de suprimento opacas. Relatos internacionais apontam que minérios essenciais para a fabricação de capacitores eletrônicos, como o tântalo obtido do coltan na região congolesa, já foram associados a áreas controladas por grupos armados. Fabricantes de chips e grandes corporações de tecnologia frequentemente declaram listas de fornecedores que passam por auditorias complexas, embora relatórios de organizações independentes demonstrem que informações comerciais ainda estão sujeitas a falhas ou fraudes.
Além dos minerais, o consumo de água necessário para o resfriamento evaporativo dos data centers representa outro ponto crítico de pressão ambiental. Projetos instalados ou planejados em municípios com histórico de secas recorrentes enfrentam resistência de comunidades e pesquisadores que buscam dados detalhados sobre o uso hídrico. Em várias jurisdições, corporações e governos locais invocam o sigilo comercial para restringir o acesso a estudos de impacto ambiental e documentações técnicas de licenciamento, dificultando o controle público sobre os recursos naturais.
No Brasil, a promulgação de leis específicas voltadas à atração de investimentos em infraestrutura digital busca conceder incentivos tributários a novos centros de dados, condicionados ao uso de energia limpa e à publicação de relatórios de sustentabilidade. No entanto, especialistas apontam que tais exigências dependem de fiscalização rigorosa e de dados verificáveis para garantir que os benefícios econômicos locais superem os custos socioambientais. A governança global da inteligência artificial exige que as empresas desenvolvedoras e usuárias de modelos avançados assumam responsabilidade jurídica e social pelas condições reais que sustentam sua operação nos territórios.
