إجابة مختصرة: من المحتمل أن تستهلك خدمة ChatGPT العالمية ما يقرب من 2 مليون إلى 160 مليون لتر من الماء يوميًا — نطاق واسع جدًا مدفوع بعدم اليقين بشأن (1) كمية الطاقة التي يستهلكها طلب واحد، (2) مدى استهلاك مراكز البيانات والشبكة الكهربائية التي تزودها بالكهرباء للمياه، و(3) عدد الطلبات التي تتم معالجتها يوميًا. تقدير "متوسط" معقول باستخدام نقاط بيانات موثقة جيدًا هو ~17 مليون لتر يوميًا لحوالي 2.5 مليار مطالبة يوميًا.
ماذا نعني بالضبط بـ "استخدام المياه" لـ ChatGPT؟
الاستخدام المباشر وغير المباشر للمياه
عندما يسأل الناس "ما مقدار الماء الذي يستخدمه ChatGPT؟"، يجب أن نكون واضحين: خدمة الذكاء الاصطناعي نفسها (البرنامج) لا تسكب الماء - يتم استهلاك الماء بواسطة البنية التحتية الطبيعية الذي يُشغّل الخدمة. هناك فئتان مهمتان:
- الاستخدام المباشر للمياه (في الموقع): المياه المستخدمة في أنظمة التبريد والترطيب في مراكز البيانات (أبراج التبريد التبخيري، ومبردات المياه، وأجهزة الترطيب). يقاس هذا عادةً بمقياس الصناعة. فعالية استخدام المياه (WUE)، وهو عدد لترات المياه المستخدمة لكل كيلوواط/ساعة من طاقة تكنولوجيا المعلومات المستهلكة. تلتقط WUE التبريد/الترطيب المياه المستهلكة في الموقع.
- الاستخدام غير المباشر للمياه (المتجسد): المياه المستخدمة لتوليد الكهرباء التي تُشغّل مراكز البيانات (مثل التبريد الحراري في محطات الطاقة، والمياه المستخدمة في استخراج ومعالجة الوقود، وغيرها). في بعض المناطق ومزيجات الطاقة، قد تكون المياه المستخدمة لتوليد كيلوواط/ساعة من الكهرباء كبيرة. يُحدد تحليل IEEE Spectrum وغيره من التحليلات كمية سحب المياه واستهلاكها لكل كيلوواط/ساعة لتوليد الكهرباء.
وبناءً على ذلك، فإن التقدير القابل للدفاع عنه للبصمة المائية الإجمالية يضيف العنصرين التاليين:
إجمالي المياه لكل كيلوواط/ساعة = WUE (لتر/كيلوواط/ساعة) + كثافة المياه لتوليد الكهرباء (لتر/كيلوواط/ساعة).
كيف تقوم بتحويل "الطاقة لكل استعلام" إلى "الماء لكل استعلام"؟
ما هي البيانات المطلوبة؟
يتطلب تحويل الطاقة إلى مياه ثلاثة مدخلات:
- الطاقة لكل استعلام (واط ساعة/استعلام) - كم ساعة واط يستهلك النموذج للإجابة على مطالبة واحدة؟
- استهلاك المياه (لتر/كيلوواط ساعة) - كم لترًا من المياه يتم استهلاكها لكل كيلوواط/ساعة يتم استخدامها في مركز البيانات.
- عدد الاستعلامات يوميا - إجمالي الطلبات التي تمت معالجتها بواسطة الخدمة.
المياه لكل استعلام (لتر) = (ساعة/استعلام ÷ 1,000) × استهلاك المياه (لتر/كيلوواط/ساعة)
إجمالي المياه يوميًا = المياه لكل استعلام × الاستعلامات/اليوم
ما مدى موثوقية تلك المدخلات؟
- الاستعلامات/اليوم:يعتبر رقم 2.5 مليار/يوم لشركة OpenAI نقطة بداية موثوقة من تقارير الصناعة، ولكن الأعداد اليومية الحقيقية تختلف حسب الشهر وحسب المنطقة الزمنية.
- الطاقة لكل استعلام: تختلف التقديرات بشكل كبير. صرح سام ألتمان، الرئيس التنفيذي لشركة OpenAI، أن متوسط استعلام ChatGPT يستخدم ما يقرب من 0.34 واط من الطاقة (وقد قارن الماء لكل استعلام بجزء من ملعقة صغيرة). تتراوح التقديرات الأكاديمية والصحفية المستقلة لنماذج الذكاء الاصطناعي الحديثة والثقيلة من أقل من واط/ساعة إلى عدة أو حتى رقمين من وحدات الواط في الساعة لكل استعلاميعتمد ذلك على إصدار النموذج الذي يُلبي الطلب، وما إذا كان التقدير يشمل تكاليف إضافية (مثل التوجيه والتخزين، إلخ). يُعد هذا الاختلاف سببًا رئيسيًا لاختلاف تقديرات المياه.
- WUE: يختلف أيضًا باختلاف تصميم مركز البيانات والموقع الجغرافي - من حوالي 0.2 لتر/كيلوواط ساعة (كفاءة عالية، حلقة مغلقة، غير تبخيرية) إلى أكثر من 10 لتر/كيلوواط ساعة في بعض الأنظمة التبخيرية أو المنشآت غير الموفرة للمياه. تُظهر التحليلات الدولية نطاقًا واسعًا.
وبما أن كل متغير ينطوي على قدر من عدم اليقين، فإن التغيرات الصغيرة تتضاعف إلى إجماليات مختلفة للغاية.
ما هي كمية المياه التي يستخدمها ChatGPT يوميًا - أمثلة عملية مع افتراضات معقولة؟
أعرض أدناه مجموعة من السيناريوهات الشفافة باستخدام رقم 2.5 مليار استعلام يوميًا وتقديرات كفاءة استخدام المياه والطاقة الشائعة. الحسابات بسيطة وقابلة للتكرار؛ حيث أعرض حالات منخفضة ومتوسطة وعالية الدقة لتتمكنوا من رؤية مدى الحساسية.
متغيرات السيناريو (المصادر والتبرير)
- الاستعلامات/اليوم: 2.5 مليار (تقرير OpenAI/الصحافة).
- اختيارات WUE:
- منخفض (الأفضل في فئته): 0.206 لتر/كيلوواط ساعة - نشر أمثلة للمرافق ذات الكفاءة العالية.
- المتوسط: 1.8 لتر/كيلوواط ساعة - متوسط الصناعة الذي يتم الاستشهاد به عادة.
- عالي: 12 لتر/كيلوواط ساعة - نطاقات منظمة التعاون الاقتصادي والتنمية/الصناعة للمناطق/المباني التي تتطلب كميات أكبر من المياه.
- خيارات الطاقة لكل استعلام:
- منخفض (رقم الرئيس التنفيذي لشركة OpenAI): 0.34 واط في الساعة/استعلام (تصريح سام التمان).
- مرتفع (البحث/الضغط على التقدير الأعلى للنماذج الأكبر): 18 واط في الساعة/الاستعلام (ممثل لنماذج أثقل؛ يستخدم هنا كتوضيح للحد الأعلى).
المخرجات المحسوبة (حالات مختارة)
سأعرض اللترات/اليوم والغالونات/اليوم لتسهيل القراءة. (1 لتر = 0.264172 جالون أمريكي.)
- منخفض كفاءة استخدام المياه ومنخفض الطاقة (متفائل)
- WUE = 0.206 لتر/كيلوواط ساعة؛ الطاقة/الاستعلام = 0.34 واط ساعة
- الماء لكل استعلام ≈ 0.000070 لتر (≈ 0.07 مل)
- إجمالي المياه/اليوم ≈ 175,000 لتر/يوم (≈ 46,300 جالون أمريكي/يوم)
- متوسط كفاءة استخدام المياه والطاقة المنخفضة (ألتمان + متوسط الصناعة)
- WUE = 1.8 لتر/كيلوواط ساعة؛ الطاقة/الاستعلام = 0.34 واط ساعة
- الماء لكل استعلام ≈ 0.000612 لتر (≈ 0.61 مل)
- إجمالي المياه/اليوم ≈ 1,530,000 لتر/يوم (≈ 404,000 جالون/يوم).
- متوسط استهلاك المياه والطاقة المعتدلة (1-2 واط في الساعة/استعلام)
- عند 1 واط في الساعة/استعلام → 4,500,000 لتر/يوم (≈1,188,774 جالونًا/يومًا).
- عند 2 واط في الساعة/استعلام → 9,000,000 لتر/يوم (≈2,377,548 جالونًا/يومًا).
- متوسط استهلاك الطاقة (WUE) والطاقة العالية (10 واط في الساعة/استعلام)
- 45,000,000 لتر/يوم (≈11,887,740 جالونًا/يومًا).
- كفاءة استخدام المياه العالية والطاقة العالية (أسوأ حالة متشائمة)
- WUE = 12 لتر/كيلوواط ساعة؛ الطاقة/استعلام = 18 واط ساعة/استعلام
- الماء لكل استعلام ≈ 0.216 لتر
- إجمالي المياه/اليوم ≈ 540,000,000 لتر/يوم (≈ 143 مليون جالون/يوم)
توضح هذه اللقطات أن تغيير أي منهما WUE or Wh/الاستعلام بناءً على عوامل بسيطة، تُنتج نتائج إجمالية مختلفة تمامًا. تُعدّ حالة ألتمان + متوسط استهلاك المياه (≈1.53 مليون لتر/يوم، حوالي 400 ألف جالون/يوم) تقديرًا وسطيًا معقولًا إذا قبلنا رقم الطاقة لكل استعلام ومتوسط استهلاك المياه في القطاع. T
لماذا تتباين التقديرات المنشورة بشكل كبير؟
المصادر الأولية لعدم اليقين
- الطاقة لكل موجه (كيلوواط ساعة): يعتمد على نوع النموذج، وطول الطلب، وكفاءة الاستدلال. تتفاوت التقديرات بفارق كبير بين طلبات النماذج الصغيرة البسيطة وطلبات GPT-4/GPT-5 متعددة الوسائط. وتضع التحليلات المستقلة المنشورة قيمًا معقولة تتراوح بين
1 و10 واط/ساعة لكل طلب. - استخدام المياه في الموقع (WUE): يستثمر مزودو خدمات الحوسبة السحابية فائقة السعة الحديثة بكثافة في التصاميم منخفضة استهلاك المياه (مثل مُوَفِّرات الهواء، والتبريد السائل ذي الحلقة المغلقة). يمكن لجهاز فائق السعة من فئة مايكروسوفت تحقيق كفاءة استخدام مياه منخفضة للغاية في العديد من المواقع (حتى في التجارب التي تهدف إلى التبريد بدون مياه)، بينما قد تتمتع المرافق القديمة أو محدودة الموقع بكفاءة استخدام مياه أعلى بكثير. يُعزى هذا النطاق إلى جزء كبير من عدم اليقين.
- كثافة المياه في الشبكة: يمكن إنتاج الكهرباء بكثافة مياه متفاوتة جدًا حسب مزيج الطاقة. مركز البيانات الذي يعمل بنسبة 100% من الطاقة الشمسية الكهروضوئية/طاقة الرياح له بصمة مائية غير مباشرة أقل بكثير من مركز البيانات الذي يعمل بمحطات توليد الطاقة الحرارية الكهربائية التي تعتمد على مياه التبريد.
- حجم حركة المرور وما يعتبر "مطالبة": يمكن أن تتنوع "مطالبات" OpenAI: مطالبات قصيرة بسؤال واحد مقابل جلسات طويلة متبادلة. تساعد إجماليات المطالبات اليومية المنشورة في حل المشكلة، إلا أن معدل تدفق المعلومات لكل مطالبة يختلف باختلاف طول المحادثة والخدمات المساعدة المستخدمة.
وبسبب الطبيعة المضاعفة للحساب (كثافة الطاقة × كثافة المياه)، فإن عدم اليقين في كل حد يتراكم، وهذا هو السبب في أن سيناريوهاتنا المنخفضة/المتوسطة/العالية تختلف بمقدار مرتبتين من حيث الحجم.
ما هي الخطوات العملية لتقليل البصمة المائية للذكاء الاصطناعي؟
الرافعات الهندسية والتشغيلية
- نقل أحمال العمل إلى المناطق ذات المياه المنخفضة أو مرافق استخدام المياه المنخفضة: اختر مراكز البيانات التي تستخدم تبريدًا مغلق الحلقة أو تبريدًا من السائل إلى الشريحة، وتستمد طاقتها من مزيج من الكهرباء منخفض استهلاك المياه. تنشر شركات الحوسبة الضخمة بشكل متزايد مقاييس كفاءة استخدام المياه (WUE) وكفاءة استخدام الطاقة (PUE) لتوجيه هذه الخيارات.
- اعتماد التبريد السائل والغمر على مستوى الشريحة: يُخفّض التبريد السائل استهلاك المياه التبخيرية بشكل كبير مقارنةً بأبراج التبريد التبخيرية الكبيرة. يُجري العديد من المُشغّلين تجارب أو يُوسّعون نطاق التبريد السائل لمجموعات وحدات معالجة الرسومات.
- تحسين كفاءة النموذج وتجميع الاستدلالات: تُقلل التحسينات على مستوى البرمجيات (الدفعات الذكية، النماذج الكمية، التقطير) من استهلاك الطاقة لكل استجابة، مما يُخفّض مباشرةً كثافة المياه عند تطبيق تحويل الطاقة إلى الماء. يُجرى العمل الأكاديمي حاليًا في هذا المجال.
- الشفافية والتقارير: إن إعداد تقارير موحدة، خاضعة لتدقيق جهات خارجية، لقياسات كفاءة استخدام المياه (PUE) وكفاءة استخدام المياه (WUE) والاستدلال لكل نموذج، من شأنه أن يُحسّن المحاسبة العامة وصنع السياسات. وتسعى الجهات التنظيمية في بعض الولايات القضائية بالفعل إلى تعزيز الشفافية بشأن تصاريح المياه والآثار المحلية.
هل يمكن للمستخدمين تقليل البصمة المائية لـ ChatGPT؟
يؤثر المستخدمون على البصمة الإجمالية من خلال تشكيل الطلب. اقتراحات عملية:
- اطرح أسئلة محددة وعالية الجودة بدلاً من العديد من المطالبات الصغيرة (وهذا يقلل من العمليات الحسابية المتكررة).
- تفضيل المخرجات الأقصر والمستهدفة عند الاقتضاء.
- استخدم الأدوات المحلية للمهام المتكررة (على سبيل المثال، النماذج الموجودة على الجهاز أو النتائج المخزنة مؤقتًا) حيث تسمح الخصوصية والأداء بذلك.
ومع ذلك، فإن اختيارات البنية الأساسية التي يتخذها مقدمو الخدمات (مراكز البيانات التي تخدم الاستعلامات وتقنية التبريد التي يستخدمونها) هي أكثر تحديدًا لاستخدام المياه من مطالبات المستخدم الفردي.
خلاصة القول: ما هو التقدير المسؤول لـ "ماء ChatGPT يوميًا"؟
إذا كنت تقبل التقارير التي قدمتها OpenAI 2.5 مليار مطالبة يوميًا، ثم:
- باستخدام 0.34 واط في الساعة/استعلام من ألتمان بالاضافة الى متوسط استهلاك الطاقة في الصناعة 1.8 لتر/كيلوواط ساعة يؤدي إلى أ **تقدير نقطة المنتصف ≈ 1.53 مليون لتر/يوم (~404,000 جالون أمريكي/يوم)**وهذا تقدير عنواني يمكن الدفاع عنه إذا قبلت هذين المدخلين.
- لكن تغيير الافتراضات يعطي نطاقًا معقولًا من ~175,000 لتر/يوم (≈46 ألف جالون) في السيناريوهات المتفائلة الأفضل في فئتها حتى مئات الملايين من اللترات/يوم في مجموعات متشائمة من طاقة عالية لكل استعلام وكفاءة عالية في استخدام المياه. يتوافق الحد الأدنى مع مراكز بيانات عالمية المستوى منخفضة استهلاك المياه وطاقة منخفضة لكل استعلام؛ ويتوافق الحد الأعلى مع نماذج ضخمة تعمل في محطات لا تستهلك المياه بكفاءة. الفرق حقيقي وملموس.
وبسبب هذا الغموض، فإن الإجراءات الأكثر فائدة هي (أ) دفع المشغلين إلى نشر مقاييس واضحة وموحدة لاستخدام المياه ومقاييس الطاقة لكل استدلال، (ب) إعطاء الأولوية لتصميمات التبريد منخفضة استهلاك المياه لمراكز بيانات الذكاء الاصطناعي الجديدة، و(ج) مواصلة البحث في أساليب البرمجيات والأجهزة التي تقلل من الحوسبة لكل استعلام.
للبدء، استكشف نموذج ChatGPT مثل GPT-5 برو قدراتها في ملعب واستشر دليل واجهة برمجة التطبيقات للحصول على تعليمات مفصلة. قبل الدخول، يُرجى التأكد من تسجيل الدخول إلى CometAPI والحصول على مفتاح API. كوميت ايه بي اي عرض سعر أقل بكثير من السعر الرسمي لمساعدتك على التكامل.
هل أنت مستعد للذهاب؟→ سجل في CometAPI اليوم !