Mistral publica auditoria sobre impacto ambiental de seus modelos de IA

O estudo focou no modelo “Large 2”, e examinou emissões de gases de efeito estufa, consumo de água e esgotamento de recursos não renováveis — especialmente em função do desgaste das GPUs utilizadas nos servidores.

Segundo a auditoria, 85,5% das emissões de CO2 e 91% do consumo de água ocorreram durante as etapas de treinamento e inferência do modelo, sendo pouco influenciadas por fatores como a construção de data centers ou o uso de energia pelos dispositivos dos usuários finais.

Durante o uso, o impacto ambiental marginal de um único prompt médio — o equivalente à geração de cerca de 400 tokens, ou uma página de texto — foi estimado em apenas 1,14 grama de CO2 e 45 mililitros de água. No entanto, nos primeiros 18 meses de operação, a combinação entre o treinamento do modelo e a execução de “milhões” de prompts resultou em 20,4 quilotoneladas de CO2 emitidas (equivalente à média anual de 4.500 carros a combustão) e na evaporação de 281 mil metros cúbicos de água, o suficiente para encher aproximadamente 112 piscinas olímpicas.

A Mistral também comparou esse impacto a atividades cotidianas na internet. A emissão de CO2 gerada por um único prompt é semelhante à de assistir a 10 segundos de um vídeo em streaming nos EUA ou participar de uma chamada no Zoom por entre 4 e 27 segundos. Já escrever um e-mail durante 10 minutos, que seja lido por 100 pessoas, tem um impacto equivalente ao de 22,8 prompts processados pelo modelo da empresa.