(Este texto foi originalmente publicado no site The Break-Down, em 6 de maio de 2026. Agradecemos encarecidamente à autora e à editora por autorizarem a tradução. Para ler o original, clique aqui. Tradução de Luisa Fonseca.)
Cecilia Rikap1
Uma coisa que fazemos: falamos sobre o tempo.2 Aparentemente – embora isso não seja nenhuma surpresa –, as pessoas no Reino Unido dedicam seis meses ao longo de suas vidas discutindo se está calor, se está chovendo ou se está nevando. Supondo que você viva até os 80 anos, isso dá 56,6 horas por mês – o que é bastante conversa fiada. Falar sobre o tempo é uma maneira eficaz de quebrar o gelo; quando não há mais nada a dizer, ou quando ainda não sabemos o que dizer, esse clichê confiável oferece um tema fácil para uma conversa trivial. Podemos até politizar o assunto: se no verão estiver muito quente e nos lembrarmos de que antes não costumava ser tão sufocante, podemos mencionar as mudanças climáticas. Todo mundo fala sobre o tempo – mas nem todos fazem isso da mesma maneira.
Tomemos, por exemplo, a Administração Nacional Oceânica e Atmosférica (NOAA), uma agência subordinada ao Departamento de Comércio dos Estados Unidos. Suas funções incluem a previsão do tempo, o monitoramento das condições atmosféricas, a exploração das profundezas do oceano e a proteção de espécies marinhas ameaçadas de extinção. Uma de suas subagências é o Serviço Nacional de Meteorologia, que fornece aos estadunidenses atualizações diárias sobre o clima.
Entre os projetos que a NOAA testa atualmente está o FourCastNet Global Forecast System, um modelo de previsão do tempo criado por cientistas da NVIDIA, do Laboratório Nacional Lawrence Berkeley, da Universidade de Michigan e da Universidade Rice. É assim que uma publicação no site de computação em nuvem da Amazon, o Amazon Web Services (AWS), descreve o modelo:
“O Sistema de Previsão Global FourCastNet (FourCastNetGFS) é um sistema experimental criado pelos Centros Nacionais de Previsão Ambiental (NCEP) para produzir previsões globais de médio prazo. O modelo opera em uma malha de latitude e longitude de 0,25 grau (cerca de 28 km) e 13 níveis de pressão. Ele produz previsões quatro vezes ao dia, nos ciclos de 00Z, 06Z, 12Z e 18Z. Estão disponíveis os principais campos atmosféricos e de superfície – incluindo temperatura, componentes do vento, altura geopotencial, umidade relativa, temperatura a 2 metros e ventos a 10 metros. Os produtos consistem em previsões a cada 6 horas com até 10 dias de antecedência. O formato dos dados é GRIB2.
O sistema FourCastNetGFS é um modelo experimental de previsão do tempo baseado na versão 2 do modelo pré-treinado FourCastNet Machine Learning Weather Prediction (MLWP) da Nvidia. O FourCastNet […] foi desenvolvido pela Nvidia, utilizando Operadores Neurais Adaptativos de Fourier. Ele utiliza um esquema de mistura de tokens de base Fourier transformada junto com uma arquitetura de transformação de visão. Esse modelo é pré-treinado com os dados reanalisados da ECMWF ERA5.”
E assim por diante. Chega de conversa fiada. O FourCastNetGFS é uma iniciativa listada na Amazon Sustainable Data Initiative (ASDI), hospedada pela AWS. Trata-se de um repositório de bancos de dados climatológicos que oferece acesso aberto e rápido, além de oportunidades de armazenamento. A descrição continua:
“A Iniciativa de Dados de Sustentabilidade da Amazon (ASDI) busca acelerar a pesquisa e a inovação em sustentabilidade, minimizando o custo e o tempo necessários para adquirir e analisar grandes conjuntos de dados sobre sustentabilidade. Esses conjuntos de dados estão disponíveis publicamente para qualquer pessoa. Além disso, a ASDI oferece subsídios de computação em nuvem para aqueles interessados em explorar o uso da tecnologia e da infraestrutura escalável da AWS para resolver grandes desafios de sustentabilidade de longo prazo com esses dados.”
Em termos mais simples, isso significa que conjuntos de dados como os compilados pela NOAA são armazenados na rede de computação em nuvem da Amazon. Como esses conjuntos de dados só podem ser usados dentro da nuvem – e não baixados nem disponibilizados offline –, os usuários, por sua vez, precisam se incorporar à infraestrutura da Amazon. Para promover o uso desses conjuntos de dados por meio da AWS, a Amazon oferece créditos promocionais da AWS que permitem o uso gratuito do modelo por um certo tempo ou até que o consumo de poder de processamento atinja um determinado nível. Uma vez esgotado o crédito, qualquer modelagem ou análise adicional realizada com os dados da ASDI passa a ter um custo.
O Google segue um padrão semelhante com sua “solução” para a transição climática. Em 2010, o Google desenvolveu uma plataforma de IA para acessar e analisar dados do Google Earth – uma espécie de Google Maps para a Terra e o espaço –, chamada Google Earth Engine. Nos anos seguintes, graças aos seus 90 mil usuários que utilizaram a ferramenta principalmente para fins de pesquisa e educação, os serviços do Google Earth Engine melhoraram consideravelmente.
Esses usuários criam ferramentas específicas (ou aplicativos) para a conservação e restauração global, que, por sua vez, retroalimentam osmodelos de aprendizado de máquina da plataforma. Uma dessas ferramentas é o Restor, desenvolvido pelo Crowther Lab, em Zurique. Para uma área específica, ele fornece dados sobre a biodiversidade local, a quantidade atual e potencial de carbono sólido armazenado no solo, a cobertura do solo, o pH do solo e a precipitação anual. De acordo com o Google, esses dados permitem que os usuários avaliem o potencial de restauração de qualquer área da Terra.
O Google Earth Engine era originalmente gratuito; no entanto, tornou-se um serviço pago no Google Cloud para governos e empresas privadas em 2022. Entre os usuários do serviço está a Organização das Nações Unidas para Alimentação e Agricultura (FAO), que utiliza o mecanismo para criar ferramentas de medição, relatórios e verificação. O Google está agora adicionando novas funcionalidades pagas, como recursos de design generativo para o Google Earth para edifícios. Outro exemplo de serviço de tecnologia verde é o Tree Canopy do Google, uma ferramenta baseada em dados proprietários do Google Earth. Ela já é utilizada por 350 cidades para mapear a cobertura arbórea a fim de otimizar o plantio.
O Tapestry, “um projeto ambicioso incubado pela Alphabet” na linguagem do setor de tecnologia, é outro exemplo das ferramentas desenvolvidas pelo Google para lidar com questões ecológicas. O Tapestry tem como objetivo desenvolver uma visão única e virtualizada do sistema elétrico global. Como a rede elétrica não foi planejada como um projeto unificado e muitas tecnologias hoje essenciais não existiam quando ela foi construída, muitos dos atores – frequentemente do setor público – que operam, planejam e mantêm as redes carecem de ferramentas detalhadas de mapeamento virtual. Ao tornar a rede visível, o Google afirma que o Tapestry será capaz de oferecer ferramentas de IA para previsões e simulações, desde milissegundos até décadas no futuro. No entanto, embora o Tapestry torne a rede visível, apenas o Google pode ver a rede global; governos e operadores precisam pagar para ter acesso à parte correspondente a eles.
O que iniciativas como a ASDI, o Google Earth Engine e o Tapestry demonstram, além da tática já conhecida de buscar lucro por meio da criação de dependências estruturais, é uma reorganização da epistemologia do discurso climático. Em outras palavras, ao controlar quem tem acesso aos dados e como esse acesso é mediado – com quais ferramentas e indicadores, definidos pelas Big Techs –, essas empresas criam e restringem a linguagem que pode ser usada para descrever e explicar um fenômeno, bem como as escalas de conhecimento disponíveis para diferentes atores. Ao limitar o tipo e a escala dos dados aos quais podem acessar, as empresas de tecnologia forçam os usuários – desde governos e agências da ONU até pesquisadores e pessoas comuns – a discutir o clima e o meio ambiente a partir de perspectivas compartimentalizadas, enquanto apenas empresas como o Google e a Amazon mantêm o panorama sistêmico completo, aquele que é necessário para tomar qualquer decisão política bem fundamentada. Ao definirem os modelos e organizarem os dados cada vez mais utilizados para previsão do tempo – e o avanço da crise climática –, elas influenciam silenciosamente a forma como falamos sobre o tempo e o futuro do nosso planeta.
A transição dupla
O mundo encara um colapso dos sistemas ecológicos cuja velocidade e alcance superam em muito a capacidade de resposta dos mecanismos de mercado. E, a despeito da popularidade dessa narrativa, as evidências contrárias à ideia de que empresas privadas estejam liderando a transição verde são abundantes. Apesar disso, muitos centros de poder, incluindo a União Europeia, ainda esperam por um avanço tecnológico que resolva a crise ecológica sem impor uma transformação estrutural do nosso modelo econômico. Nesse caso, a solução tecnológica tem um nome: uma “Transição Dupla”, ao mesmo tempo verde e digital,3 na qual se espera que as tecnologias digitais viabilizem a mudança tecnológica verde que solucionará a crise climática.
No entanto, há um paradoxo no cerne da ideia de uma “transição dupla”: as tecnologias digitais trazem consigo uma considerável conta ecológica. Demandas massivas por energia, água e materiais sustentam a expansão da computação em nuvem e a expansão das infraestruturas de IA.4 Ao mesmo tempo, a transição energética apresenta oportunidades lucrativas para as empresas que monopolizam as tecnologias e os fluxos de dados subjacentes. Amazon, Microsoft, Google e similares – as empresas que dominam a cadeia de valor da IA e a nuvem – são forças ativas por trás do avanço da transição dupla. Elas oferecem narrativas e tecnologias que apresentam o dilema ecológico e suas soluções de uma forma que consolida seu domínio intelectual e econômico. Seguindo o teórico marxista Antonio Gramsci, elas impulsionam uma nova forma de hegemonia cultural:5 um enquadramento moral e intelectual da crise ecológica no qual se posicionam como salvadoras.
A crise ecológica representa tanto um risco, quanto uma oportunidade para as Big Techs. Sua extraordinária demanda por energia, água e insumos materiais as expõe a vulnerabilidades operacionais e de reputação, enquanto, ao mesmo tempo, essas mesmas pressões se transformam em avenidas para a expansão: ao monopolizar os gêmeos intangíveis, as narrativas e o conhecimento impulsionado por IA, elas traduzem o risco ambiental em moeda de poder intelectual e econômico. Esse processo leva os padrões históricos de mercantilização e financeirização da natureza para o âmbito do capitalismo digital,6 onde os sistemas ecológicos se tornam “territórios de dados” mediados pela IA proprietária.
Mas não basta apenas uma crítica ao greenwashing corporativo ou ao tecnossolucionismo. Precisamos ir além, questionando a criação e o controle mais amplos de intangíveis – dados, IA e autoridade narrativa – por meio dos quais as Big Techs moldam não apenas a trajetória das soluções tecnológicas, mas também o imaginário social e político que circunda a transição verde. Ao direcionar essa transição dupla, essas empresas determinam silenciosamente quais caminhos tecnológicos serão trilhados, quais serão negligenciados e quais se tornarão política e economicamente viáveis. Ao fazê-lo, elas criam um entendimento vulgar sobre o progresso ecológico que privilegia as tecnologias digitais como instrumento e medida da salvação ambiental.
Para os defensores da transição dupla, a digitalização e a descarbonização se reforçam mutuamente. As tecnologias digitais são vistas como alavancas vitais para a inovação verde, possibilitando redes de energia, agricultura e planejamento urbano mais inteligentes. A atenção da Academia reflete esse otimismo tecnológico, enfatizando o potencial das patentes e das redes de pesquisa e desenvolvimento para revelar sinergias entre tecnologias verdes e digitais.
A literatura crítica, por outro lado, tem se concentrado cada vez mais na pegada ambiental das próprias tecnologias, não apenas como consumidoras de eletricidade e água em excesso, mas também como produtoras de lixo eletrônico, assim como no seu profundo envolvimento com a mineração extrativa. A pegada de carbono das novas formas de digitalização é significativa: a IA e a computação em nuvem podem até mesmo compensar os ganhos das tecnologias de energia verde, enquanto a demanda por eletricidade dos maiores provedores de data centers aumentou 150% entre 2018 e 2022. Até 2030, o Fundo Monetário Internacional (FMI) projeta que os data centers consumirão mais energia do que todos os países, exceto os três maiores emissores: China, Índia e Estados Unidos.
Ao mesmo tempo, a transição dupla é cada vez mais impulsionada por corporações multinacionais que dominam as infraestruturas digitais aplicadas à gestão ambiental. Essa concentração facilita a criação de “monopólios intelectuais”, nos quais as empresas convertem sistematicamente ativos intangíveis, como dados, IA ou conhecimento algorítmico, em instrumentos de controle sistêmico. Com isso, os monopólios intelectuais passam a moldar as formas de conhecimento e inovação que se tornam possíveis. Da FourCastNet à Tapestry e além, o acesso a dados ambientais relevantes é controlado pelas Big Techs. E essas mesmas empresas definem como – por meio de quais modelos e métricas – os dados são acessados. Para gigantes da tecnologia como Amazon, Google e Microsoft, isso se traduz em um controle quase total sobre a cadeia de valor da IA: conjuntos de dados proprietários, infraestrutura em nuvem, fluxos de talentos e redes de empresas, universidades e outras organizações juridicamente independentes, mas subordinadas de fato, que produzem conhecimento de IA dentro de ecossistemas controlados pelas Big Techs.
Ao considerar o progresso tecnológico como inevitável e inerentemente benéfico, essas empresas também moldam sutilmente o discurso intelectual e moral em torno da transição verde. “À medida que a IA se torna mais eficiente e acessível”, publicou Satya Nadella, CEO da Microsoft, no LinkedIn em janeiro de 2025, em resposta ao lançamento do modelo de IA da empresa chinesa DeepSeek, “veremos seu uso disparar, transformando-a em uma mercadoria que nunca vamos deixar de querer”.
As estratégias ambientalistas das Big Techs
As Big Techs agora se apresentam como guardiãs da transição verde. Este é um fenômeno relativamente novo. Até 2020, os esforços ambientais do Google pouco diferiam dos de outras grandes empresas, prometendo reduções em sua pegada ecológica, identificando, ao mesmo tempo, oportunidades de negócios verdes: melhorando a eficiência energética de data centers, promovendo eletricidade renovável e oferecendo aos consumidores dispositivos que economizam energia.
Desde 2020, no entanto, o Google tem se voltado para o que poderia ser chamado de “planejamento ecológico sistêmico”. Conforme declarado em seu Relatório Ambiental de 2020, a estratégia do Google “se concentra em três pilares principais: acelerar a transição para energia livre de carbono e uma economia circular, capacitar todos com tecnologia e beneficiar as pessoas e os lugares onde operamos”. O relatório continua: “Queremos que as tecnologias, plataformas, produtos e serviços do Google permitam que todos enfrentem os principais problemas de sustentabilidade e gerem um impacto líquido positivo por meio da redução das emissões de carbono, economia de energia e uso sustentável de recursos”.
Essa mudança ocorreu em paralelo a uma tentativa mais agressiva de influenciar as estratégias ambientais de governos e organizações internacionais. Em 2022, o Google sediou uma série de eventos com a Agência de Proteção Ambiental dos EUA (EPA) para promover seus produtos e incentivar o uso de inteligência artificial em iniciativas de sustentabilidade no setor público. Aparentemente, eles foram bem-sucedidos. O Google Earth Engine, por exemplo, agora é utilizado no Freshwater Ecosystems Explorer, uma plataforma geoespacial desenvolvida pela Comissão Europeia e pelo Programa das Nações Unidas para o Meio Ambiente, que oferece aos governos a oportunidade de quantificar e visualizar gratuitamente as mudanças nas águas superficiais. A mensuração da evolução das superfícies de água doce é uma exigência obrigatória da ONU para os Estados-membros.
O Google agora também está intervindo ativamente nas negociações climáticas da ONU, defendendo uma transição que atenda aos seus objetivos comerciais e seja impulsionada por suas próprias tecnologias digitais. A empresa participou de 50 eventos na COP27 no Egito em 2022, número que disparou para quase 200 na COP28 um ano depois. Enquanto isso, em seu Relatório Ambiental de 2024, a empresa alegou ter se engajado “com líderes do setor público do mundo todo, defendendo uma maior ambição climática e apresentando o papel que a IA pode desempenhar na viabilização da mitigação e adaptação”, evidenciando uma estratégia de direcionar os responsáveis pela governança da transição verde para uma dependência cada vez maior das soluções digitais da empresa.
A mesma trajetória tecnossolucionista foi mostrada pela Amazon. Por meio de seus serviços, bem como dispositivos como termostatos inteligentes e Alexa – sua tecnologia de assistente virtual comercializada para residências – os relatórios de sustentabilidade da empresa enfatizam o empoderamento do consumidor, enquanto sua nuvem se torna discretamente a espinha dorsal de intervenções ecológicas mais amplas. Ao hospedar imagens de satélite, projeções climáticas e dados hidrológicos em sua divisão de computação em nuvem, a AWS, a Amazon se torna uma intermediária para pesquisas científicas e do setor público. E embora a ASDI seja, pelo menos nominalmente, aberta, sua integração com os serviços da AWS garante que os usuários passem a depender da infraestrutura da Amazon para sua capacidade analítica. Podemos observar lógicas semelhantes em ação na utilização de serviços de IA para gestão de energia, monitoramento do desmatamento e análise preditiva, cada um contribuindo para incorporar suas tecnologias em múltiplos setores e regiões geográficas.
Olhadas em conjunto, as estratégias do Google e da Amazon revelam três princípios interligados que orientam seus planos para uma transição dupla. O primeiro é a perpetuação de práticas que consomem muitos recursos: embora ofereçam ganhos de eficiência aos consumidores, a computação em nuvem e a centralização da IA que elas oferecem exacerbam ainda mais o consumo de energia, água e recursos, e o uso de eletricidade e água em data centers continua a aumentar, apesar das iniciativas parciais de aquisição e reposição de energias renováveis. Essa relação é mais bem descrita pelo paradoxo de Jevons: a ideia, desenvolvida pelo economista britânico do século XIX William Stanley Jevons, de que, em vez de reduzir o consumo, o aumento da eficiência, na verdade, incentiva a expansão do uso.
O segundo princípio é o controle narrativo e seu gêmeo, o tecnossolucionismo. Os desafios ambientais são apresentados como solucionáveis por meio da IA e de outras tecnologias digitais, enquanto as Big Techs individualizam a responsabilidade pela crise climática por meio de produtos “inteligentes”, obscurecendo suas causas sistêmicas. Ao fazer isso, elas apresentam um modelo universal e despolitizado para a ação ecológica, marginalizando estratégias alternativas baseadas em infraestrutura pública, regulamentação ou inovação social.
Por fim, há a busca pelo monopólio intelectual e pelo controle epistêmico. Ao pressionar por seu uso na ciência ambiental, os modelos de IA e a infraestrutura em nuvem de empresas como Google e Amazon funcionam como dispositivos por meio dos quais as Big Techs determinam qual conhecimento ambiental é gerado, disseminado e monetizado. A confiança da parte de agências públicas, universidades e startups nas tecnologias controladas por esses gigantes, por sua vez, cria dependências estruturais que reforçam o poder corporativo sobre a pesquisa ecológica e a implementação de políticas.
O resultado dessas tendências é a transformação da governança ecológica em um domínio da gestão privada. Google e Amazon se tornam planejadores de fato, definindo como a crise é mensurada, moldando o discurso político e estabelecendo dependências entre setores com suas ofertas de tecnologia verde. Ao incorporar soluções de IA e nuvem em projetos globais de sustentabilidade, eles exercem controle não apenas sobre os mercados, mas também sobre a arquitetura epistêmica da governança ambiental.
É claro que a inovação tecnológica pode contribuir para a solução de problemas ecológicos específicos, mas a economia política abrangente continua dominada pela acumulação privada e pelos monopólios intelectuais. Uma transição guiada principalmente por gigantes da computação em nuvem será sempre parcial: privilegiando soluções definidas por corporações, consolidando o poder de mercado e aumentando o risco de reprodução das desigualdades e ineficiências que precipitaram a crise ecológica.
Uma transição ecológica justa e eficaz exige arranjos institucionais alternativos. O conhecimento deve ser aberto; as capacidades do setor público, fortalecidas; e as infraestruturas de IA e dados, governadas democraticamente. Somente ao desvincular a governança ambiental dos interesses proprietários de algumas poucas empresas dominantes é que uma transição poderá servir às necessidades sociais e planetárias, em vez da acumulação corporativa. Na ausência de tais intervenções, a transição dupla corre o risco de se tornar uma forma de obtenção de renda por meio da ecologia: um projeto lucrativo para poucos, financiado pelo trabalho, pelos dados e pelos recursos de muitos. As estratégias do Google e da Amazon ilustram como as crises ecológicas, longe de disciplinarem o capital, podem ser aproveitadas para expandir o controle corporativo, reafirmar uma ideologia tecnossolucionista e redefinir a própria natureza como um território de dados sujeito à monopolização intelectual. As promessas de um futuro verde estão, portanto, sendo cooptadas pelas mesmas forças que impulsionam a desestabilização planetária.
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- Professora Associada de Economia e Chefe de Pesquisa no Institute for Innovation and Public Purpose da University College London. É autora do livro The Rulers: Corporate Power in the Age of AI and the Cloud. ↩︎
- Este texto é baseado no artigo acadêmico “A green transition orchestrated from Big Tech clouds?”, em coautoria com Siliva Weko. ↩︎
- Outros a descreveram, com um entusiamos de tirar o fôlego, como “a revolução eletrotécnica”. Para saber mais, ver o ensaio de Gareth Fearn para o The Break—Down, “Electro-Capitalism”. ↩︎
- Pondo em perspectiva, um único data center de proporções medianas pode consumer até 300.000 galões de água por dia, ou 110 milhões por ano – o equivalente ao uso anual de 1.000 lares nos EUA. ↩︎
- O conceito de hegemonia cultural de Antonio Gramsci se refere a como as classes dominantes criam o consenso social ao definir os rumos intelectuais e morais da sociedade. Governar, para Gramsci, envolve transformar em senso comum os discursos ideológicos da classe dominante por meio da coerção. ↩︎
- A “financeirização” pode ser grosseiramente definida como o crescente papel da finança desvinculado da assim chamada “economia real”, que caracteriza o neoliberalismo. O termo se refere a como as finanças globais atuam com um certo grau de autonomia, portanto mediante lógicas que não podem ser reduzidas a – ou serem compatíveis com – aquelas da produção e da acumulação orgânica do capital. ↩︎
Carbono, vol. 23 – outubro de 2026.
ISSN: 3085-7066