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    Notícias Corporativas

    Fontes renováveis ultrapassam o carvão e lideram produção global de eletricidade

    DINOBy DINO24 de outubro de 2025
    Fontes renováveis ultrapassam o carvão e lideram produção global de eletricidade
    Fontes renováveis ultrapassam o carvão e lideram produção global de eletricidade

    Pela primeira vez na história, as fontes renováveis superaram o carvão como principal origem da eletricidade no mundo. O marco foi registrado no primeiro semestre deste ano, de acordo com levantamento realizado pelo grupo de pesquisas global Ember. O crescimento acelerado da geração solar e eólica atendeu integralmente à nova demanda por eletricidade, reduzindo levemente o uso de combustíveis fósseis.  

    O avanço, porém, ocorre de forma desigual entre países desenvolvidos e em desenvolvimento. Nações como China e Índia lideram a expansão das energias limpas, enquanto Estados Unidos e União Europeia enfrentam um retrocesso temporário na participação de fontes renováveis, em razão de variações climáticas e aumento da demanda elétrica.  

    A transformação do setor de energia ocorre em paralelo ao crescimento do consumo energético digital, impulsionado pela popularização da inteligência artificial e pela expansão de datacenters ao redor do mundo. O uso intensivo de eletricidade por servidores e sistemas de IA torna um desafio o avanço tecnológico que não comprometa os esforços de descarbonização global.  

    Segundo John Paul Lima, diretor acadêmico da graduação da FIAP ON e especialista em IA, toda ação digital, como o uso de plataformas de IA, está diretamente ligada à matriz energética de cada país. “Cada consulta feita em sistemas como o ChatGPT consome energia, que pode vir de fontes limpas ou poluentes. No Brasil, cerca de 88% da eletricidade provém de fontes renováveis, principalmente hidrelétricas. Porém, em outros países, a dependência do carvão, do petróleo e do gás natural ainda é significativa”, explica.  

    Por outro lado, John Paul ressalta que os avanços tecnológicos também promovem ganhos de eficiência. “Há 30 anos, o treinamento de um modelo de IA que hoje leva semanas poderia durar cinco anos, com um consumo muito maior de energia e hardware. O desenvolvimento de algoritmos mais leves e processadores otimizados tem reduzido o impacto, mas é preciso manter a atenção sobre o uso de recursos como energia e água”, conclui o diretor acadêmico.  

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