Introdução
A convergência entre inteligência artificial e publicidade está mudando o modelo de negócios das plataformas digitais. A Meta, gigante das redes sociais, está investindo pesadamente em IA generativa como ferramenta para criar formatos publicitários mais sofisticados, personalizados e escaláveis. Essa abordagem promete retorno financeiro elevado, mas também acende alertas sobre consumo energético e emissões de gases de efeito estufa associadas ao treinamento e à operação desses modelos. Este texto analisa as implicações técnicas, econômicas e ambientais dessa estratégia, com base na reportagem de Ketan Joshi para The New Republic (JOSHI, 2025), e fornece recomendações práticas para profissionais e formuladores de políticas.
Contexto: Meta e a aposta na IA generativa
A Meta vê a IA generativa como um vetor para a próxima onda de crescimento da sua receita publicitária. Modelos capazes de gerar textos, imagens, vídeos e experiências interativas permitem anúncios altamente direcionados e produtos publicitários automatizados, reduzindo custos de criação e ampliando a escala das campanhas. Segundo Joshi (2025), essa é uma aplicação potencialmente lucrativa para tecnologia generativa, porque possibilita microsegmentação e criação em grande escala sem intervenção humana intensiva (JOSHI, 2025).
Do ponto de vista do ecossistema de publicidade digital, a IA generativa altera três componentes fundamentais:
– Criação: geração automática de variações criativas para anúncios;
– Distribuição: otimização em tempo real de mensagens e formatos;
– Medição: modelos que preveem comportamento do usuário e otimizam entrega com algoritmos avançados.
Essas capacidades aumentam o valor para anunciantes e plataformas, pressionando por maior adoção. Entretanto, como veremos, a escalabilidade da IA generativa também implica custos energéticos significativos.
O custo energético da IA generativa
Modelos generativos de grande porte (LLMs, difusão para imagens, transformadores multimodais) exigem vastos recursos computacionais tanto no treinamento inicial quanto na inferência em larga escala. O treinamento consome horas e dias em clusters de GPUs/TPUs com alto consumo de energia; a inferência em escala — quando bilhões de anúncios são gerados, testados e ajustados em tempo real — cria um consumo contínuo que pode ser substancial.
A pegada energética depende de múltiplos fatores:
– Arquitetura do modelo e eficiência de hardware;
– Frequência e volume de inferências durante campanhas publicitárias;
– Localização dos datacenters e intensidade carbônica da rede elétrica local;
– Práticas de otimização (pruning, quantização, uso de aceleração personalizada).
Joshi (2025) destaca que a expansão da publicidade baseada em IA não é apenas uma questão de rentabilidade: ela é também uma fonte potencial de aumento nas emissões, na medida em que a energia adicional necessária tende a ser suprida por redes elétricas que, em muitos lugares, ainda dependem fortemente de combustíveis fósseis (JOSHI, 2025). Assim, mesmo melhorias de eficiência podem ser insuficientes se o mix energético não for descarbonizado.
Por que a publicidade com IA é lucrativa
A lucratividade da publicidade alimentada por IA generativa pode ser entendida por três forças convergentes:
– Escala e automação: Agências e criadores podem reduzir custos de produção, multiplicando variações criativas por segmento demográfico.
– Segmentação e performance: Modelos preditivos permitem otimizar conversões por usuário, aumentando o ROI do anunciante.
– Monetização direta de capacidades da plataforma: Plataformas como a Meta podem vender ferramentas de criação e espaços publicitários com margens maiores.
Jason Koebler, citado por Joshi, argumenta que a vantagem do software generativo reside justamente nessa capacidade de automatizar processos criativos que eram caros e limitados. Ao transformar criação em código e infraestrutura, o marginal cost da produção de anúncios cai, enquanto a receita por usuário pode crescer (JOSHI, 2025). Esse desequilíbrio entre baixo custo marginal e alto potencial de receita é a raiz do interesse corporativo em escalar IA generativa para publicidade.
Impacto sobre emissões e dependência de combustíveis fósseis
O uso ampliado de IA generativa para publicidade cria duas pressões distintas sobre as emissões:
– Emissões diretas de infraestrutura computacional: consumo de energia por data centers para treinamento e inferência.
– Emissões indiretas relacionadas à cadeia de fornecimento: fabricação de chips, refrigeração, rede e transporte associados à operação da infraestrutura.
Em regiões onde a eletricidade ainda é majoritariamente gerada por carvão, gás ou petróleo, o acréscimo de demanda por computação resulta em aumento direto das emissões de CO2. Mesmo quando provedores afirmam uso de energia renovável, há questões de contabilização temporal e de suplência — a energia renovável nem sempre está disponível no mesmo horário da demanda computacional, o que frequentemente impõe uso de fontes fósseis como respaldo.
A expansão de campanhas publicitárias geradas por IA, com dezenas de variantes por usuário e testes A/B massivos, pode transformar pequenas ineficiências em aumentos substanciais de consumo energético. Joshi (2025) alerta para o fato de que grande parte dessa energia adicional provavelmente virá de combustíveis fósseis, a menos que haja mudanças estruturais no mix energético e na arquitetura das operações (JOSHI, 2025).
Considerações éticas e de governança
Além das emissões, a adoção de IA generativa em publicidade levanta questões éticas e de governança:
– Manipulação e persuasão: anúncios hiperpersonalizados podem explorar vieses cognitivos e manipular decisões de consumidores vulneráveis.
– Transparência: consumidores e reguladores exigem clareza sobre quando conteúdo é gerado por IA e quais dados alimentam as inferências.
– Discriminação algorítmica: modelos treinados em dados viesados podem segmentar públicos de forma discriminatória, amplificando exclusões sociais.
A governança corporativa deve incluir avaliações de impacto, auditorias de algoritmos e métricas de sustentabilidade integradas aos KPIs de negócio. Sem controles, a corrida por lucro pode priorizar escala e eficácia sobre segurança, privacidade e sustentabilidade ambiental.
Alternativas técnicas e políticas de mitigação
Reduzir o impacto ambiental da publicidade com IA generativa exige ações coordenadas nas frentes técnica, operacional e regulatória.
Técnicas e operacionais:
– Otimização de modelos: usar modelos mais eficientes (distilados, quantizados) para inferência publicitária em massa.
– Batch inference e cache: agrupar pedidos e reutilizar conteúdos quando possível para reduzir computação redundante.
– Edge computing seletiva: deslocar parte da inferência para dispositivos locais quando energeticamente vantajoso.
– Hardware eficiente: investir em chips de IA com melhor eficiência energética por operação.
– Compensação e compras de energia limpa com garantias temporais (certificados de energia que assegurem correspondência temporal entre produção e consumo).
Políticas e regulação:
– Padrões de transparência energética: exigir relatórios de consumo energético e intensidade carbônica por produto IA.
– Requisitos de avaliação de impacto ambiental para grandes lançamentos de modelos generativos.
– Incentivos à descarbonização de datacenters e penalidades para emissões não mitigadas.
– Regulamentação sobre uso de IA em publicidade para proteger consumidores vulneráveis e prevenir discriminação.
A combinação de melhorias tecnológicas com políticas públicas e autorregulação corporativa é necessária para alinhar rentabilidade e sustentabilidade.
Implicações para profissionais do setor
Executivos de marketing, engenheiros de dados, responsáveis por sustentabilidade corporativa e formuladores de políticas devem agir de forma integrada. Recomendações práticas:
– Métricas: incluir intensidade energética e emissões por campanha como indicadores-chave de desempenho.
– Due diligence: avaliar fornecedores de infraestrutura quanto à intensidade carbônica e práticas de compra de energia.
– Design responsável: priorizar formatos publicitários que maximizem impacto por unidade de energia (eficácia energética).
– Transparência ao consumidor: declarar quando conteúdos são gerados por IA e informar sobre medidas de sustentabilidade.
– Parcerias: colaborar com pesquisadores, reguladores e ONGs para desenvolver padrões setoriais.
A adoção dessas práticas não elimina o conflito entre lucro e impacto ambiental, mas reduz riscos reputacionais, regulatórios e físicos.
Discussão crítica: limites da eficiência e o papel do mercado
Embora ganhos de eficiência nos modelos de IA possam reduzir consumo por unidade de output, o efeito rebote (rebound effect) é um risco real: ao baratear a geração de publicidade, as plataformas podem aumentar dramaticamente a quantidade de anúncios, elevando o consumo agregado. A lógica do mercado de plataformas digitais favorece maximização do tempo de atenção e receitas por usuário, e sem mudanças no modelo de precificação e regulação, os incentivos para limitar escala são fracos.
Além disso, a contabilidade de emissões por plataformas é complexa. Relatórios que afirmam uso de energia renovável frequentemente dependem de créditos ou compras agregadas que nem sempre refletem redução efetiva de emissões no sistema elétrico. Portanto, confiar apenas em metas de “energia 100% renovável” sem métricas temporais e locais pode proporcionar um falso senso de mitigação.
Estudos de caso e exemplos práticos
Empresas que já trabalham com IA generativa em publicidade têm adotado abordagens distintas:
– Algumas priorizam escalabilidade e oferecem APIs de geração ilimitada, sem métricas públicas de consumo energético.
– Outras cobram pelo uso computacional e oferecem opções “eco-friendly” (modelos leves, cobranças por emissão estimada).
– Iniciativas pioneiras incluem relatórios de intensidade energética por produto e investimentos em energia renovável localizada.
Esses exemplos mostram que existem caminhos práticos para mitigar impactos, mas exigem mudanças de produto, precificação e transparência.
Recomendações para políticas públicas
As autoridades regulatórias podem reduzir externalidades negativas com medidas específicas:
– Exigir divulgação pública de consumo energético e intensidade carbônica de grandes modelos de IA usados comercialmente.
– Criar padrões mínimos de eficiência energética para operação de modelos generativos em produção.
– Incentivar ou exigir indicadores de sustentabilidade integrados às métricas de desempenho das plataformas.
– Regulamentar práticas de segmentação e transparência em publicidade gerada por IA para proteger direitos dos consumidores.
A intervenção pública deve equilibrar inovação e proteção ambiental/consumidor, evitando travar avanços técnicos legítimos, mas assegurando que o custo social e ambiental seja contabilizado.
Conclusão
A transformação da publicidade pela IA generativa representa uma oportunidade financeira robusta para empresas como a Meta, mas também um desafio ambiental significativo. Sem mudanças estruturais no mix energético, governança corporativa e regulação, a expansão dessa tecnologia pode aumentar o consumo de energia e as emissões provenientes de combustíveis fósseis. Profissionais e reguladores precisam adotar métricas de intensidade energética, promover eficiência técnica, exigir transparência e alinhar incentivos para que crescimento e sustentabilidade avancem de forma conjunta.
Como observa Joshi, a questão não é apenas técnica, mas política e econômica: a promoção de campanhas publicitárias geradas por IA pode ser rentável, mas impõe custos ambientais que a sociedade precisa reconhecer e regular adequadamente (JOSHI, 2025).
Referências e citações conforme ABNT:
No corpo do texto foi adotada a citação abreviada (JOSHI, 2025) conforme normas ABNT para citações parentéticas.
Fonte: The New Republic. Reportagem de Ketan Joshi. Artificial Intelligence Wants to Sell You Stuff While the World Burns. 2025-11-11T11:00:00Z. Disponível em: https://newrepublic.com/article/202864/meta-generative-ai-ads-emissions. Acesso em: 2025-11-11T11:00:00Z.
Fonte: The New Republic. Reportagem de Ketan Joshi. Artificial Intelligence Wants to Sell You Stuff While the World Burns. 2025-11-11T11:00:00Z. Disponível em: https://newrepublic.com/article/202864/meta-generative-ai-ads-emissions. Acesso em: 2025-11-11T11:00:00Z.
