Relatório de Resíduos Eletrônicos da Basel Action Network Expõe o Problema Oculto de Hardware da IA
A Basel Action Network agora estima que equipamentos ligados à IA podem gerar até 617 milhões de toneladas de resíduos eletrônicos até 2050. O relatório de resíduos eletrônicos da Basel Action Network chega a esse número ao contabilizar muito mais do que processadores e servidores. Ele inclui os sistemas elétricos, de refrigeração, rede, armazenamento e backup que mantêm os data centers de IA em operação.
Esse limite mais amplo produz uma projeção muitas vezes maior do que pesquisas anteriores, concentradas principalmente em hardware de computação. No limite superior, os equipamentos aposentados encheriam cerca de 23 milhões de contêineres de transporte de 40 pés. Alinhados, esses contêineres dariam aproximadamente seis voltas ao redor do planeta.
O número de destaque é uma previsão, não um resultado medido. Ainda assim, o relatório expõe um problema imediato para provedores de nuvem, fabricantes de equipamentos, recicladores e reguladores. A pegada física da IA não termina na eletricidade e na água. Cada novo data center também cria um futuro fluxo de máquinas obsoletas, materiais perigosos e metais recuperáveis.
A Estimativa de Resíduos Eletrônicos da IA Acaba de Ficar Muito Maior
A nova estimativa altera o limite de contabilização, não apenas a premissa de crescimento.
A organização sem fins lucrativos Basel Action Network, ou BAN, publicou sua análise em 15 de setembro de 2026. Ela projeta que entre 395 milhões e 617 milhões de toneladas de equipamentos eletrônicos relacionados à IA serão aposentadas entre 2025 e 2050.
A estimativa superior equivale a cerca de 23 milhões de contêineres de transporte. Mesmo a estimativa inferior representa um fluxo de resíduos muito além das projeções focadas em servidores que moldaram o debate até agora.
A BAN estima que as aposentadorias anuais possam alcançar entre 8,6 milhões e 13,1 milhões de toneladas até 2030. A organização descreve isso como aproximadamente 40 a 60 vezes algumas estimativas centradas em servidores e processadores gráficos.
Essa diferença começa pelo que a BAN inclui dentro do limite do sistema. Um data center precisa de servidores, mas não consegue funcionar apenas com servidores. Ele também requer switches, dispositivos de armazenamento, equipamentos de distribuição de energia, baterias, geradores, máquinas de refrigeração, cabos e outros hardwares especializados.
O relatório afirma que pesquisas focadas em servidores deixam de fora cerca de 87 por cento da infraestrutura eletromecânica mais ampla de um data center. A BAN, portanto, aplica um modelo de infraestrutura completa que atribui cerca de 70.000 toneladas de equipamentos a cada gigawatt de capacidade de data center.
As projeções de capacidade então impulsionam a previsão. O modelo se baseia em estimativas de que a capacidade global de data centers pode atingir 219 gigawatts até 2030. Estender a substituição de equipamentos por cenários posteriores de expansão produz a faixa acumulada da BAN até 2050.
O método também inclui o que a organização chama de “contágio de resíduos de IA”. Essa categoria cobre equipamentos de telecomunicações relacionados e dispositivos pessoais que o desenvolvimento de IA pode levar seus proprietários a substituir mais cedo.
Esse é o componente mais abrangente e incerto do modelo. A aposentadoria de um servidor pode ser ligada diretamente a uma atualização de data center. É mais difícil determinar se um recurso de IA levou um consumidor a substituir um telefone ou computador.
A descoberta central da BAN continua importante mesmo que essa categoria seja interpretada com cautela. A estimativa de infraestrutura completa identifica equipamentos que estudos mais restritos frequentemente deixam fora de seus modelos.
Um processador gráfico descartado é visível e fácil de associar à IA. Bombas de refrigeração aposentadas, aparelhagem de comutação, baterias de backup, switches de rede e sistemas de energia atraem menos atenção. Juntos, eles podem pesar mais do que os equipamentos de computação dentro da mesma instalação.
Esse escopo ampliado explica por que o relatório não é simplesmente mais um alerta baseado no crescimento mais rápido dos modelos. A BAN argumenta que grande parte dos resíduos futuros estava ausente antes mesmo de alguém debater a taxa de crescimento.
O resultado reformula cada campus de IA anunciado como um compromisso adiado de gestão de resíduos. A construção determina não apenas a demanda de eletricidade no curto prazo, mas também a quantidade de equipamentos que alguém terá de reutilizar, reciclar, armazenar ou descartar.
Por Que os Data Centers de IA Criam um Ciclo de Substituição de Hardware
A infraestrutura de IA se transforma em resíduo por meio de substituições repetidas, e não em um único evento distante de demolição.
Os data centers contêm equipamentos com diferentes vidas úteis. Servidores podem ser atualizados enquanto um edifício permanece operacional. Baterias, componentes de refrigeração, unidades de armazenamento e equipamentos de rede seguem cronogramas separados de manutenção e substituição.
A IA acelera esse ciclo porque operadores competem em desempenho por watt, densidade computacional e custo do serviço. Um acelerador mais novo pode processar mais trabalho dentro de um limite restrito de energia. Isso pode tornar equipamentos mais antigos que ainda funcionam comercialmente pouco atraentes antes que falhem fisicamente.
Os resíduos resultantes não se limitam a hardware quebrado. Eles incluem equipamentos aposentados porque um sistema mais novo oferece melhor economia. Alguns dispositivos podem entrar em mercados secundários, mas outros têm projetos especializados ou demanda limitada de revenda.
Grandes clusters de IA também remodelam os sistemas ao seu redor. Densidades mais altas de racks exigem diferentes configurações de refrigeração, fornecimento de energia, rede e layouts físicos. Substituir a camada computacional pode, portanto, forçar mudanças em outras partes da instalação.
Isso cria um conflito entre implantação rápida e longa vida útil dos equipamentos. Provedores de nuvem querem colocar cada geração de hardware em operação rapidamente. A redução de resíduos funciona melhor quando os equipamentos permanecem úteis por mais tempo, recebem reparos ou passam para uma aplicação de segunda vida.
Pesquisas anteriores capturaram parte dessa pressão. Um estudo revisado por pares de 2024 estimou que a IA generativa poderia acumular de 1,2 milhão a 5 milhões de toneladas de resíduos eletrônicos entre 2020 e 2030. Seu modelo se concentrou particularmente em equipamentos de computação para grandes modelos de linguagem.
O mesmo estudo sobre IA generativa concluiu que estratégias circulares poderiam reduzir os resíduos modelados em 16 a 86 por cento. Essas estratégias incluíam estender a vida útil do hardware, reutilizar equipamentos e melhorar a recuperação de materiais.
Uma análise acadêmica separada de 2026 chegou a uma estimativa menor para o curto prazo. Ela projetou que servidores de IA poderiam produzir entre 131.000 e 224.800 toneladas de resíduos eletrônicos por ano até 2030.
Essa reavaliação focada em servidores concluiu que a IA poderia contribuir menos para os resíduos eletrônicos globais do que estimativas anteriores sugeriam. Ela também destacou a falta de dados da cadeia de suprimentos e informações realistas sobre a vida útil dos servidores.
À primeira vista, essa conclusão entra em conflito com os números da BAN. No entanto, os estudos não medem exatamente a mesma coisa. Um enfatiza servidores de IA, enquanto a BAN tenta contabilizar a infraestrutura ao redor e a substituição induzida de dispositivos.
Essa distinção importa porque “resíduos eletrônicos de IA” não tem um limite de contabilização universalmente aceito. Analistas podem contabilizar aceleradores, servidores inteiros, instalações completas, ativos de telecomunicações conectados ou dispositivos de consumidores afetados pela adoção de IA.
Cada escolha responde a uma pergunta diferente. Um modelo apenas de servidores pode estimar a carga direta de hardware da computação. Um modelo de sistema completo é mais adequado para examinar as obrigações de resíduos criadas por uma expansão de infraestrutura.
O relatório da BAN, portanto, não invalida automaticamente as estimativas acadêmicas. Ele questiona se seus limites são amplos o suficiente para políticas públicas e planejamento de resíduos de longo prazo.
Os resultados concorrentes revelam um problema mais profundo de transparência. Pesquisadores externos geralmente não têm acesso a inventários completos de equipamentos, cronogramas de aposentadoria, taxas de recondicionamento e registros de descarte final dos grandes operadores de data centers.
Sem esses registros, os modelos precisam combinar projeções públicas de capacidade com premissas sobre massa e vida útil dos equipamentos. Pequenas mudanças se acumulam ao longo de décadas, especialmente quando as previsões se estendem até 2050.
A incerteza é real, mas não faz o hardware desaparecer. Ela mostra por que os operadores deveriam reportar ativos físicos com a mesma seriedade aplicada ao consumo de energia e às emissões de carbono.
O Relatório de Resíduos Eletrônicos da Basel Action Network Pressiona os Recicladores
A expansão da IA está criando resíduos especializados mais rapidamente do que os sistemas de reciclagem estão se tornando transparentes e responsáveis.
O mundo gerou 62 milhões de toneladas de resíduos eletrônicos em 2022, segundo o Global E-waste Monitor. Apenas 22,3 por cento foram documentados como formalmente coletados e reciclados de maneira ambientalmente adequada.
O inventário global de resíduos projeta que a geração anual de resíduos eletrônicos chegará a 82 milhões de toneladas até 2030. Esse crescimento já era esperado antes de a BAN aplicar uma definição mais ampla à infraestrutura de IA.
A BAN estima que equipamentos relacionados à IA possam eventualmente representar 15 a 20 por cento dos resíduos eletrônicos globais. Ela compara essa participação a um total mundial projetado de 211 milhões de toneladas por ano até 2050.
Esses números não devem ser tratados como um resultado garantido. Eles combinam crescimento de data centers no longo prazo, intensidade de equipamentos, ciclos de substituição e projeções globais de resíduos. Cada componente pode mudar.
Ainda assim, o cenário mostra o problema de capacidade enfrentado pelos recicladores. Equipamentos de data center contêm cobre, alumínio, aço, placas de circuito e outros materiais recuperáveis valiosos. Eles também podem conter baterias e substâncias que exigem manuseio controlado.
A coleta é apenas o primeiro desafio. Produtos eletrônicos modernos combinam materiais de maneiras que complicam a separação. Recuperar metais em volume geralmente é mais fácil do que extrair quantidades menores de materiais críticos de componentes integrados.
Os recicladores também precisam de informações confiáveis sobre o que está chegando. Inventários de equipamentos, composição de componentes, histórico de serviço e requisitos de segurança de dados afetam se o hardware pode ser reutilizado ou precisa ser desmontado.
Dispositivos que armazenam dados criam outro obstáculo. Empresas podem destruir equipamentos de armazenamento utilizáveis para evitar vazamentos de informação. Apagamento seguro e sistemas verificados de cadeia de custódia podem preservar opções de reutilização, mas exigem planejamento antes da aposentadoria.
O setor de IA tem incentivos para recuperar parte do valor dos equipamentos. Aceleradores, servidores e dispositivos de rede podem continuar úteis para cargas de trabalho menos exigentes. Peças também podem apoiar reparos ou implantações secundárias.
No entanto, a reutilização depende de suporte de software, eficiência energética, compatibilidade e acesso a compradores. Um servidor funcional pode ter pouco valor prático se seus custos operacionais excederem os de equipamentos mais novos.
Essa tensão torna importantes as decisões de projeto. Sistemas modulares permitem que operadores substituam componentes individuais em vez de conjuntos inteiros. Peças padronizadas e documentação de reparo também podem estender a vida útil.
Os fabricantes influenciam essas escolhas, mas os clientes de hiperescala têm poder de influência. Provedores de nuvem encomendam equipamentos em volumes enormes e frequentemente ajudam a moldar projetos personalizados. Suas regras de aquisição podem exigir reparabilidade, divulgação de materiais e serviços de recolhimento.
Os planos de reciclagem também precisam cobrir a instalação ao redor do servidor. Fontes de alimentação, equipamentos de refrigeração, baterias, cabos e sistemas de rede seguem diferentes canais de reutilização e recuperação. Um único contratado pode não gerir bem todos os fluxos.
A pressão, portanto, recai sobre toda uma cadeia. Proprietários de data centers decidem quando os equipamentos deixam de operar. Fabricantes controlam as informações de projeto. Provedores de logística movimentam ativos aposentados, e recicladores determinam quais materiais retornam à produção.
Qualquer ruptura nessa cadeia pode transformar equipamentos recuperáveis em sucata exportada ou resíduos destinados a aterros. A escala prevista pela BAN torna cada vez mais difícil defender uma responsabilização fragmentada.
As Regras de Exportação Expõem a Geografia dos Resíduos da IA
A questão mais difícil não é apenas quanto equipamento é desativado, mas para onde ele vai depois.
Os resíduos eletrônicos frequentemente cruzam fronteiras porque a mão de obra, os custos de tratamento e os controles ambientais variam amplamente. Uma remessa identificada para reutilização pode conter equipamentos com pouco valor remanescente.
A Convenção de Basileia regula os movimentos internacionais de resíduos perigosos e outros resíduos controlados. Suas emendas sobre resíduos eletrônicos entraram em vigor em 1º de janeiro de 2025, ampliando os controles de consentimento prévio informado para remessas internacionais de e-waste.
Nesse processo, o país exportador geralmente precisa obter consentimento por escrito dos países importadores e de trânsito pertinentes antes que uma remessa controlada prossiga. As regras visam impedir que resíduos indesejados cheguem a locais sem capacidade de tratamento seguro.
Os Estados Unidos assinaram, mas não ratificaram, a Convenção de Basileia. Isso coloca o maior mercado de infraestrutura de IA fora do quadro completo de partes do tratado, embora regras domésticas e dos países de destino ainda possam restringir as remessas.
A BAN há muito se concentra nessa lacuna regulatória. Suas investigações acompanharam eletrônicos descartados saindo de mercados mais ricos para serem processados em países com fiscalização mais fraca ou setores substanciais de reciclagem informal.
Uma investigação de 2025 identificou remessas de eletrônicos americanos para destinos no Sudeste Asiático e no Oriente Médio. Autoridades em vários países receptores já estavam ampliando apreensões e atividades de fiscalização.
A investigação sobre exportações descreveu trabalhadores desmontando equipamentos sem proteção adequada. Esse processamento pode liberar fumaça tóxica, poeira contaminada e resíduos perigosos.
Os equipamentos de IA não seguirão automaticamente essas rotas. Grandes operadores podem exigir processamento certificado, auditar fornecedores e manter registros desde a desativação até o tratamento final.
O risco aumenta quando os equipamentos passam por intermediários e múltiplas empresas na cadeia posterior. Cada transferência pode reduzir a visibilidade sobre se um ativo foi reutilizado, reciclado corretamente, armazenado indefinidamente ou descartado.
Os totais corporativos de reciclagem nem sempre respondem a essa questão. Uma empresa pode informar a porcentagem desviada de aterros sem revelar os destinos finais ou a taxa de recuperação de materiais individuais.
Da mesma forma, “reciclado” não significa que todos os componentes se tornaram novos produtos. O termo pode abranger processos que vão da recuperação cuidadosa de materiais à trituração de baixo valor, com resíduos residuais substanciais.
O argumento de política pública do relatório se baseia em fechar essas lacunas de visibilidade. A BAN defende controles mais rígidos sobre exportações de resíduos, certificação independente de reciclagem e responsabilidade mais clara pelos equipamentos durante todo o seu ciclo de vida.
A responsabilidade estendida do produtor oferece um caminho. Essas regras tornam os produtores responsáveis por financiar ou organizar a coleta e o tratamento depois que os produtos chegam ao fim de sua vida útil.
Essa abordagem pode transferir os custos dos resíduos para as empresas que influenciam o design. Também pode estimular produtos que durem mais, sejam mais fáceis de separar ou mantenham valor em mercados secundários.
No entanto, a infraestrutura de data centers não se encaixa perfeitamente em programas voltados a dispositivos de consumo. Equipamentos personalizados, vendas entre empresas, hardware alugado e operações globais de nuvem exigem regras concebidas para tecnologia industrial.
O alinhamento internacional importa pelo mesmo motivo. Um programa rigoroso em um mercado tem alcance limitado se equipamentos desativados puderem passar por outra jurisdição com exigências de reporte mais fracas.
A expansão da infraestrutura de IA torna esse desalinhamento regulatório mais difícil de ignorar. O hardware opera dentro de fronteiras nacionais, mas as cadeias de suprimentos e os mercados de resíduos são globais.
O Maior Número Também É o Mais Incerto
A previsão da BAN é um cenário de alerta, não uma medição precisa dos resíduos que já foram produzidos.
A organização é uma entidade de vigilância ambiental com uma posição política clara sobre exportações de resíduos perigosos. Sua análise deve ser avaliada como pesquisa de advocacy, e não confundida com um consenso científico revisado por pares.
Diversas premissas podem alterar fortemente a projeção. A capacidade futura de data centers pode crescer mais rápido ou mais devagar do que o esperado. A intensidade de equipamentos por gigawatt pode mudar à medida que as instalações melhoram a densidade e a eficiência.
A vida útil do hardware é igualmente importante. Estender a vida média de serviço reduz o número de ciclos de substituição até 2050. Ciclos mais curtos aumentam tanto a demanda de fabricação quanto os volumes de equipamentos desativados.
O modelo também precisa distinguir substituição de resíduo. Um acelerador desativado vendido a outro operador deixou seu data center original, mas não chegou ao fim de sua vida útil. Tratar desativação e descarte como equivalentes superestimaria os resíduos imediatos.
A BAN apresenta sua faixa de estimativas em torno de equipamentos eletrônicos retirados de serviço. Portanto, os leitores devem evitar interpretar cada tonelada como material enviado diretamente a um aterro durante o período previsto.
O uso em segunda vida pode adiar o descarte por anos. Ainda assim, não elimina a obrigação final de lidar com os resíduos. O equipamento eventualmente chega a um ponto em que reparo, revenda ou reimplantação deixam de ser viáveis.
A categoria de “contágio de resíduos de IA” introduz outra camada de incerteza. Recursos de IA podem incentivar a atualização de dispositivos, mas os consumidores substituem aparelhos por muitos motivos sobrepostos. Separar essas causas é difícil.
Previsões até 2050 também dependem de tecnologias que ainda não existem. Futuros aceleradores podem usar menos materiais por unidade de computação. Novos projetos de resfriamento podem reduzir a massa dos equipamentos, ou implantações mais densas podem exigir sistemas mais especializados.
As políticas também podem alterar o resultado. Exigências de reparo, padrões de conteúdo reciclado, leis de responsabilidade do produtor e controles de exportação modificariam tanto os volumes de resíduos quanto as rotas de tratamento.
Essas incertezas enfraquecem alegações de exatidão, mas reforçam a necessidade de maior transparência. Operadores poderiam substituir premissas por dados medidos ao publicar contagens de equipamentos, massa, idade, taxas de reutilização e destinos verificados.
Relatórios comparáveis também resolveriam divergências entre estimativas estreitas e amplas. Pesquisadores poderiam apresentar separadamente os resíduos de servidores e a infraestrutura de suporte, sem colapsar ambos em um único número.
Uma estrutura útil de divulgação acompanharia pelo menos quatro etapas: equipamentos comprados, equipamentos implantados, equipamentos desativados e equipamentos que chegam ao tratamento final. A reutilização deve permanecer separada da reciclagem.
As empresas também deveriam informar a recuperação de materiais, em vez de se basearem apenas em contagens de unidades. Um servidor reutilizado e um sistema de resfriamento reciclado representam resultados ambientais diferentes.
A resposta mais forte à previsão da BAN não é aceitar todas as premissas do limite superior. É exigir evidências operacionais suficientes para substituir estimativas incertas por registros auditáveis.
Até lá, tanto as garantias do setor quanto as projeções externas continuarão difíceis de verificar. A lacuna de informação favorece alegações otimistas porque os resíduos surgem anos depois de anúncios de infraestrutura receberem atenção pública.
Três Sinais Mostrarão se a Previsão se Confirma
O crescimento da capacidade, a longevidade dos equipamentos e a recuperação verificada determinarão se a IA se aproxima da estimativa superior da BAN.
O primeiro sinal é o ritmo e a composição da construção de data centers. A capacidade anunciada nem sempre se transforma em capacidade operacional. Atrasos relacionados a conexões de energia, financiamento, licenças ou oferta de chips podem alterar as projeções de desativação.
Mais importante ainda, os desenvolvedores devem publicar a intensidade de equipamentos junto com os megawatts. Duas instalações com a mesma capacidade elétrica podem conter quantidades diferentes de hardware de resfriamento, backup, rede e computação.
Se a capacidade implantada se aproximar das atuais previsões de alto crescimento sem menor intensidade de materiais, a faixa da BAN se torna mais plausível. Construção mais lenta ou infraestrutura mais leve enfraqueceriam o cenário superior.
O segundo sinal é a vida útil real do hardware de IA. Operadores raramente fornecem dados públicos consistentes que mostrem por quanto tempo aceleradores, servidores e sistemas de suporte permanecem implantados.
Procure evidências de que aceleradores mais antigos estão sendo direcionados para cargas de trabalho de inferência, pesquisa ou mercado secundário. Um canal de revenda funcional reduziria os resíduos no curto prazo e melhoraria a economia de um uso mais longo do hardware.
O suporte do fabricante também importa. Compatibilidade de software, peças de reposição, acesso a reparos e atualizações de firmware podem decidir se equipamentos mais antigos continuam úteis.
Se provedores de nuvem substituírem sistemas após apenas alguns anos, sem reimplantação substancial, os resíduos anuais aumentarão rapidamente. Vida útil mais longa e segundas vidas documentadas levariam os resultados para a faixa inferior.
O terceiro sinal é a recuperação posterior verificável. Relatórios corporativos de sustentabilidade devem identificar quanto equipamento foi reutilizado, recondicionado, reciclado e enviado para descarte final.
Esses relatórios também devem indicar as regiões de tratamento e descrever os métodos de auditoria. Uma porcentagem de reciclagem sem dados de destino não pode mostrar se material perigoso foi direcionado a processos pouco controlados.
Os reguladores podem reforçar esse sinal por meio de registros de remessas e fiscalização. As regras de e-waste da Convenção de Basileia fornecem uma estrutura para consentimento e rastreamento internacional, embora a participação nacional e a fiscalização permaneçam desiguais.
Relatórios transparentes permitiriam que clientes comparassem provedores de nuvem por mais do que velocidade, acesso a modelos e alegações sobre eletricidade. Compradores empresariais poderiam incluir exigências de vida útil dos equipamentos e recuperação nos processos de aquisição de infraestrutura.
Desenvolvedores e profissionais do conhecimento têm menos controle direto, mas suas decisões de compra ainda influenciam a demanda. Escolher modelos dimensionados adequadamente e prolongar a vida útil dos dispositivos pode reduzir a pressão na borda do sistema.
O relatório sobre e-waste da Basel Action Network desafia, em última instância, a ideia de que a IA existe principalmente como software. Todo modelo depende de sistemas físicos com vidas úteis finitas e destinos complexos.
A estimativa de 617 milhões de toneladas pode cair à medida que tecnologia, políticas e práticas de reutilização melhorarem. Também pode se mostrar conservadora se capacidade e ciclos de substituição acelerarem ao mesmo tempo.
O que importa agora é se os operadores divulgarão evidências suficientes para distinguir uma possibilidade da outra. Pergunte aos provedores por quanto tempo seus equipamentos permanecem em serviço, para onde vão os sistemas desativados e como a recuperação é verificada. Essas respostas revelarão se o boom de hardware da IA está construindo uma cadeia de suprimentos circular ou apenas adiando uma crise de resíduos muito maior.
