Promovendo uma IA mais eficiente e sustentável
A inteligência artificial, que abrange o aprendizado de máquina, a IA generativa e a IA agêntica, oferece oportunidades poderosas para aumentar a produtividade e acelerar o progresso na resolução dos desafios globais. Ao mesmo tempo, esse crescimento atrai cada vez mais atenção para seu uso de energia, emissões de gases de efeito estufa, consumo de água e a intensidade de materiais dos sistemas de computação avançados. A IBM está lidando com essas questões por meio de uma abordagem full stack que integra eficiência e sustentabilidade em todas as camadas da tecnologia de IA.
A pegada de carbono da IA é moldada por fatores interconectados: arquitetura do modelo, métodos de treinamento, orquestração de cargas de trabalho, desempenho do hardware e os materiais usados para fabricar chips. Como esses elementos são interdependentes, nenhuma intervenção isolada é suficiente. Por isso, estamos projetando sistemas de IA de forma holística, aplicando várias técnicas de eficiência e nossas próprias inovações para minimizar computação desnecessária e fazer o uso mais eficaz da infraestrutura. Nossos modelos Granite abertos, de alto desempenho e confiáveis utilizam arquiteturas híbridas e uma combinação de técnicas de especialistas para conferir alta precisão com requisitos de memória significativamente menores. Modelos com tamanho adequado permitem que as organizações selecionem o menor modelo capaz de atender aos requisitos de desempenho de cada tarefa.
A implementação de modelos de tamanho adequado em plataformas de IA abertas e escaláveis permite que as cargas de trabalho sejam executadas na infraestrutura mais apropriada, seja no local ou na nuvem. Por meio de contribuições para o ecossistema de código aberto e do fornecimento de plataformas empresariais de IA, como o Red Hat OpenShift AI e o Red Hat AI Inference, ajudamos a promover treinamento e inferência mais eficientes em escala. Na camada de infraestrutura, sistemas como IBM® Power11, LinuxONE 5 e IBM z17, equipados com o processador Telum II e tecnologias inovadoras de resfriamento e roteamento, oferecem alto rendimento em IA com menor consumo de energia. Quando combinados com o acelerador Spyre, esses sistemas ampliam ainda mais os ganhos de desempenho e melhoram a eficiência energética para cargas de trabalho exigentes de IA.
Ao otimizar modelos, plataformas e hardware juntos, melhoramos a eficiência com que a inteligência é fornecida, alcançando maior rendimento por sistema e unidade de energia. Essa eficiência full stack permite que sistemas de IA escalem enquanto contribuem para a gestão ambiental e a resiliência operacional de longo prazo.
Promoção da conservação de energia e da redução de emissões nas operações da IBM
As metas de redução de gases de efeito estufa da IBM se baseiam em benchmarks científicos estabelecidos pelo Painel Intergovernamental sobre Mudanças Climáticas (IPCC) das Nações Unidas. Em 2023, alcançamos nossa meta de reduzir as emissões operacionais de GEE em 65% até 2025 (em relação a 2010, ajustadas para levar em consideração aquisições e desinvestimentos).
Agora estamos trabalhando para atingir nossa meta de neutralidade de carbono das emissões operacionais de GEE até 2030. Nossa ambição de neutralidade de carbono é apoiada por iniciativas para conservar energia e aumentar nossa aquisição de eletricidade renovável.
Consumo de energia
Em 2025, a IBM reduziu o consumo total de energia em 8,0% em relação a 2024, impulsionada pelo aumento da eficiência operacional e pelo foco contínuo na conservação de energia.
Conservação de energia
A IBM mantém um programa global de conservação de energia voltado para a redução do consumo de energia por meio de iniciativas contínuas de eficiência. Em 2025, implementamos 634 projetos de conservação de energia, evitando um consumo estimado de 123.000 MWh de energia e 35.000 mtCO2e. O principal fator para a economia de energia foi a atualização dos equipamentos de TI nos nossos data centers.
Eficiência energética dos data centers
Para reduzir a pegada de carbono ambiental dos data centers da IBM, nós nos concentramos em melhorar o desempenho energético por meio da otimização de espaço e da modernização contínua da infraestrutura energeticamente eficiente, aumentando a computação fornecida por unidade de energia consumida.
Monitoramos o desempenho em relação à nossa meta de eficiência de refrigeração dos data centers por meio da medição da Eficácia no Uso Energia (PUE) dos nossos data centers. Em 2025, a PUE média ponderada estimada dos nossos data centers era de 1,39, representando uma melhoria de 28,0% na eficiência da refrigeração em comparação com nossa referência de 2019. Esse desempenho supera nossa meta de conseguir uma melhoria de 20% na eficiência da refrigeração dos data centers até 2025 em comparação com a nossa referência de 2019.
Paralelamente às melhorias de eficiência, continuamos aumentando a proporção da energia elétrica renovável que abastece nossos data centers. No geral, 85% da eletricidade consumida nos nossos data centers veio de fontes renováveis. Em nível global, 44 data centers foram abastecidos com eletricidade 100% renovável em 2025, refletindo nosso foco contínuo na redução das emissões operacionais por meio da aquisição de energia mais limpa.
Eletricidade renovável
Em 2025, 84,5% do consumo total de eletricidade da IBM foi proveniente de fontes renováveis, superando nossa meta de aquisição de eletricidade renovável para 2025. Nossas compras de eletricidade renovável incluíram 73,4% contratadas diretamente de fornecedores de energia ou obtidas por meio de proprietários de imóveis, enquanto 11,1% já presentes na matriz elétrica que recebemos da rede. 1
Inventário de emissões de GEE
A IBM calcula as emissões de gases de efeito estufa (GEE) de acordo com a Norma de Contabilidade e Relatórios Corporativos do Protocolo de Gases de Efeito Estufa. Informações sobre nosso inventário de emissões de 2025 estão disponíveis na nossa página “Dados e políticas”.
Garantia
A IBM contratou uma entidade externa para fazer um trabalho de asseguração sobre determinadas métricas de desempenho ambiental divulgadas no nosso site em 31 de dezembro de 2025 e referente ao exercício encerrado nessa data. O relatório da entidade externa está disponível na Declaração de Garantia Limitada Independente de Gases de Efeito Estufa.
Eficiência energética do produto
Em sintonia com a meta da IBM de reduzir o consumo de energia por unidade de trabalho entregue para cada nova geração de servidores empresariais e produtos de armazenamento, lançamos os sistemas IBM z17 e IBM LinuxONE Emperor 5 em 2025. Ambos foram desenvolvidos para trazer desempenho e segurança e, ao mesmo tempo, otimizar o uso de energia.
- O maior modelo do IBM z17 (Max208) melhora a capacidade máxima do sistema por quilowatt em aproximadamente 22% em comparação com o maior modelo do IBM z16 (Max200) no pior cenário possível.1
- A unidade de processamento de dados Telum II reduz a energia necessária para o gerenciamento de E/S em um sistema IBM z17 de grande porte em mais de 90% em comparação com um IBM z16 configurado de forma semelhante.2
- No caso de cargas de trabalho conteinerizadas nativas da nuvem, o IBM LinuxONE Emperor 5 pode reduzir o consumo de energia em até 65% em comparação com uma solução x86 comparável.3
Também expandimos os recursos de monitoramento relacionados à sustentabilidade no Hardware Management Console e aprimoramos as ferramentas de estimativa de pegada de carbono de produtos específicos de configuração para apoiar a tomada de decisões dos clientes.
Para saber mais sobre a sustentabilidade do IBM Z e do IBM LinuxONE, consulte
https://ibm.com/products/z/sustainability, https://ibm.com/products/linuxone/sustainability e
https://ibm.com/support/z-content-solutions/sustainability-linuxone.
Promoção de uma infraestrutura sustentável com o IBM Power11
Em julho de 2025, a IBM lançou o servidor Power11, introduzindo avanços significativos na eficiência energética dos data centers. Projetado para desvincular o desempenho do consumo de energia, o Power11 oferece até 37% a mais de rPerf por watt4 em comparação com o Power10.
Uma característica principal dessa geração é o novo “modo de eficiência energética”, que permite que os clientes reduzam o consumo de energia sob demanda, alcançando uma eficiência dos servidores até 28%5 maior do que o modo de desempenho máximo do sistema. Essas inovações permitem que as empresas escalem suas cargas de trabalho de missão crítica e de IA, enquanto gerenciam rigorosamente seu consumo de energia e seus custos operacionais.
ENERGY STAR
A IBM mantém uma parceria fundamental com o programa ENERGY STAR da EPA dos EUA. Continuamos priorizando a validação externa da eficiência dos nossos sistemas. Em 2025, nosso portfólio incluía nove servidores empresariais certificados e sete produtos de armazenamento certificados, demonstrando a adesão contínua às rigorosas especificações ambientais do programa.
Notas de rodapé
Nossos relatórios de eletricidade renovável contabilizam apenas a geração das mesmas regiões da rede elétrica onde ocorre nosso consumo, conforme definido pelos territórios de autoridade de equilíbrio de energia da Energy Information Administration dos EUA (ou equivalentes em outras jurisdições). Não contabilizamos certificados de energia renovável desvinculados de outras regiões de rede. A eletricidade renovável relatada inclui energia eólica, hidrelétrica (incluindo grandes hidrelétricas), biomassa, solar e geotérmica, e reflete todas as compras contratadas, independentemente da data de origem ou da “adicionalidade”. Devido às diferenças de tempo entre a geração e o uso, a eletricidade fornecida em qualquer momento pode incluir fontes não renováveis, mesmo que o total de aquisição de energia renovável seja igual à quantidade declarada.
Observação 1. Capacidade do sistema baseada nos dados do LSPR disponíveis em ibm.com/support/pages/ibm-z-large-systems-performance-reference. O consumo de energia é calculado com as ferramentas Power Estimation Tool for 3931 e Power Estimation Tool for 9175, disponíveis em ibm.com/support/resourcelink/api/content/public/PowerEstimationTool-legacy.html. Utiliza as condições de potência mais desfavoráveis, com a configuração de potência máxima absoluta do sistema na utilização máxima e para a condição de potência máxima determinada pelo ambiente do sistema. Os resultados podem variar.
Observação 2. Comparação baseada em medições dos laboratórios da IBM relativas à diferença de energia necessária para suportar E/S para FICON e OSA em uma configuração de grande porte prevista do IBM Machine Type 9175, com base em uma configuração histórica real de grande porte do IBM Machine Type 3931. O IBM Machine Type 9175 é o Max 208 com 23 TB de memória, 56 processadores ativos, 3 IBM Virtual Flash Memory, 14 ICA-SR 2.0, 7 gavetas de I/O PCIe+ com 69 FICON Express32 – 4P LX, 12 OSA-Express7S 1.2 GbE SX, 18 Network Express LR 10G e 4 Crypto Express 8S (2 HSMs). O IBM Machine Type 3931 foi configurado para oferecer a mesma capacidade de hardware. Os resultados podem variar.
Observação 3. Os testes internos de desempenho da IBM relativos ao estudo de consolidação de núcleos compararam uma IBM Machine Type 9175 Max136 com 136 unidades de processador configuráveis a uma solução x86 que utilizava um servidor corporativo comercialmente disponível com dois processadores Intel Xeon Platinum 8592+ de 5ª geração e 64 núcleos por CPU. As cargas de trabalho consistiram em uma aplicação conteinerizada OLTP WebSphere Liberty v25 executada no Red Hat OCP v4.17 e um EDB Postgres for Kubernetes v1.25 no mesmo cluster do OCP. Ambas as soluções utilizaram o Red Hat Enterprise Linux v9.5 e KVM. Os resultados dos testes foram extrapolados para uma solução de TI completa e típica de cliente, incluindo ambientes de produção e não produção isolados entre si. A solução IBM Machine Type 9175 exigiu um Max136, enquanto a solução x86 exigiu 23 servidores equivalentes. Os resultados podem variar.
Observação 4. Com base na configuração máxima a 100% de utilização sob condições operacionais típicas em todos os sistemas Power11.
Observação 5. Com base em medições da IBM sobre desempenho por watt em servidores, comparando o modo de desempenho máximo com o modo de eficiência energética durante a execução de cargas de trabalho baseadas em computação, disco e memória em sistemas Power11 com soquetes e memória totalmente configurados, conforme indicado abaixo: E1180 com 4x10c / 64x64 GB DDIMM, E1150 com 4x16c / 64x32 GB DDIMM, S1124 com 2x16c / 32x32 GB DDIMM, S1122 com 2x16c / 32x32 GB DDIMM.