Wie viele Gallonen Wasser verbraucht ChatGPT?

OpenAI-CEO Sam Altman erklärte öffentlich, dass ein durchschnittlich ChatGPT-Abfrage verwendet ≈0.000085 Gallonen Wasser (ca. 0.32 Milliliter, etwa ein Fünfzehntel eines Teelöffels) und ≈0.34 Wattstunden Strom pro Abfrage. Dieser Wert pro Abfrage wird, wenn er mit dem Maßstab multipliziert wird, bedeutsam, bleibt aber weitaus kleiner als viele frühere alarmierende Schlagzeilen behaupteten – vorausgesetzt Sie akzeptieren Altmans Annahmen zum Energieverbrauch pro Abfrage und zur Wassernutzungseffizienz der Rechenzentren, die ChatGPT bedienen. Unabhängige Analysen mit unterschiedlichen Annahmen (insbesondere unterschiedlichen Werten für die Wassernutzungseffizienz, WUE) führen zu Zahlen, die um ein Vielfaches höher oder niedriger sein können.

Wie viel Wasser verbraucht eine einzelne ChatGPT-Abfrage tatsächlich?

Was OpenAI (und sein CEO) gesagt haben

In öffentlichen Äußerungen haben der CEO und die Sprecher von OpenAI eine sehr kleine Zahl pro Abfrage genannt: ungefähr 0.32 Milliliter pro Abfrage, was umgerechnet etwa 0.000085 Gallonen (≈8.45×10⁻⁵ gal). Das entspricht etwa einem Fünfzehntel Teelöffel Wasser pro Abfrage und ist die Zahl, die am häufigsten genannt wird, wenn Unternehmen versuchen, die geringen marginalen Auswirkungen einzelner Interaktionen zu demonstrieren.

Warum unabhängige Schätzungen voneinander abweichen

Unabhängige Forscher und NGOs verwenden einen anderen Ansatz: Sie schätzen den Stromverbrauch pro Abfrage und multiplizieren ihn dann mit einem Wasserintensität (Wasserverbrauch pro Stromeinheit), um eine Wasserzahl pro Abfrage zu erhalten. Zwei gängige Eingaben sind:

• Energie pro Abfrage. Mehrere technische Schätzungen gehen davon aus, dass ChatGPT-ähnliche Antworten in der Nähe von 2–4 Wattstunden (Wh) pro Abfrage (2.9 Wh ist eine häufig zitierte zentrale Schätzung). Das ist 0.0029 kWh pro Abfrage.
• Wasserintensität (WUE / Wasser pro kWh). Die Kennzahlen von Rechenzentren variieren je nach Design und Region. Ein häufig zitierter Branchendurchschnitt für die Wassernutzungseffizienz (WUE) beträgt etwa 1.8 Liter pro kWh (≈0.475 Gallonen/kWh) – die gemessenen Werte variieren jedoch stark (von nahezu Null bei geschlossenen Luftkreislaufsystemen bis zu mehreren Litern pro kWh bei Verdunstungssystemen, wenn sie als Verbrauch oder Entnahme gemeldet werden).

Wenn man diese zusammenfügt, erhält man eine einfache Umrechnung:

• Die richtigen 2.9 Wh/Abfrage (0.0029 kWh) kombiniert mit einem nachhaltigen Materialprofil. 1.8 L/kWh → 0.00522 L/Abfrage = 5.22 Milliliter ≈ 0.00138 Gallonen pro Abfrage.

Diese energiebasierte Schätzung (~5 ml / 0.0014 gal) ist eine Größenordnung größer als die Zahl pro Abfrage bei OpenAI (0.32 ml). Unterschiedliche Annahmen über Energie pro Abfrage, WUE, die Einbeziehung von indirektem Wasser aus der Stromerzeugung und den Teil des Modells (Training vs. Inferenz), den Sie einer Abfrage zuordnen, erklären einen Großteil der Lücke. Bereiche und Sensitivitätsanalyse finden Sie weiter unten.

Wie wandeln Kühlsysteme von Rechenzentren Strom in Wasserverbrauch um?

Was „Wassernutzung“ bedeutet: Verbrauch vs. Entnahme

Der Ausdruck „Wasserverbrauch eines Rechenzentrums“ kann verschiedene Bedeutungen haben:

• Eigenverbrauch (verdunstet): Wasser, das in Kühltürmen/adiabatischen Systemen verdunstet und nicht in lokale Gewässer zurückgeführt wird. Dies hat in der Regel die größten Folgen für die lokale Wasserknappheit.
• Rückzug: Wasser, das aus einer Quelle (Fluss, See, Grundwasserleiter) entnommen und später (möglicherweise wärmer oder chemisch behandelt) wieder zugeführt wird. Auch bei geringem Verbrauch kann die Entnahme groß sein.
• Indirektes Wasser (in Elektrizität eingebettet): Wasser, das zur Stromerzeugung für das Rechenzentrum verwendet wird (thermoelektrische Kraftwerke, Wasserkraft usw.). Viele Lebenszyklusstudien berücksichtigen dies.

Berichte und Regulierungsbehörden verwenden unterschiedliche Kombinationen dieser Kennzahlen. Als operativer, lokal aussagekräftiger Indikator wird häufig der WUE-Wert (Literverbrauch pro kWh IT-Energie) verwendet. Für Lebenszyklus- und politische Debatten wird häufig der indirekte Wasserverbrauch aus der Stromerzeugung hinzugerechnet.

Kühltechnologien und Wasserintensität

Der Kühlansatz ist wichtig:

• Luftgekühltes / geschlossenes Kühlwasser Systeme können sehr geringer Wasserverbrauch vor Ort (nahezu null WUE), aber höherer Stromverbrauch und höherer Wasseranteil im Strom.
• Verdunstungskühlung / Kühltürme (häufig dort, wo Stromkosten oder Effizienz die Wahl bestimmen) verbrauchen Wasser von Natur aus; große Anlagen verbrauchen nachweislich Millionen Gallonen pro Tag in heißen, trockenen Regionen.

Eine gründliche Überprüfung (Nature/npj Clean Water) dokumentierte, dass die Verbrauchswerte stark variieren – von nahezu Null bis 4.4 Liter pro kWh (und Entnahmen, die je nach Design und Klima um Größenordnungen höher sein können. Diese Variabilität ist der Hauptgrund dafür, dass die Wasserzahlen pro Abfrage mehr als zwei Größenordnungen umfassen.

Wie viele Gallonen pro Tag/Jahr verbraucht ChatGPT im großen Maßstab?

Szenario-Arithmetik – transparente Annahmen

Lassen Sie uns drei Szenarien berechnen für dank One ChatGPT-Abfrage mit häufig zitierten Eingaben und anschließende Skalierung auf Tagesgesamtwerte unter Annahme hypothetischer Abfragevolumina.

Eingänge

• Energie pro Abfrage: 2.9 Wh = 0.0029 kWh (zentrale Schätzung).
• Wasserintensitäten (drei Fälle):
  1. Niedriger WUE: 0.2 L/kWh (sehr wassersparend, geschlossene Systeme).
  2. Branchendurchschnitt WUE: 1.8 l/kWh (weit verbreiteter Richtwert).
  3. Hoher WUE: 4.4 L/kWh (in der Literatur beobachtete Obergrenze).

Ergebnisse pro Abfrage (Liter und Gallonen):

• Niedriger WUE (0.2 L/kWh): 0.0029 × 0.2 = 0.00058 L = 0.58 ml ≈ 0.000153 gal.
• Durchschnittlicher WUE (1.8 l/kWh): 0.0029 × 1.8 = 0.00522 L = 5.22 ml ≈ 0.00138 gal.
• Hoher WUE (4.4 l/kWh): 0.0029 × 4.4 = 0.01276 L = 12.76 ml ≈ 0.00337 gal.
  (Umrechnungen: 1 l = 1000 ml; 1 l = 0.264172 gal.)

Skaliertes Beispiel (wenn ChatGPT 1 Milliarde Abfragen pro Tag verarbeitet):

• Niedriger WUE: 0.58 ml × 1e9 ≈ 580,000 Liter/Tag ≈ 153,000 Gallonen / Tag.
• Durchschnittlicher WUE: 5.22 ml × 1e9 ≈ 5.22 Millionen Liter/Tag ≈ 1.38 Millionen Gallonen/Tag.
• Hoher WUE: 12.76 ml × 1e9 ≈ 12.76 Millionen Liter/Tag ≈ 3.37 Millionen Gallonen/Tag.

Dies sind plausible, anschauliche Zahlen – sie zeigen, dass Der aggregierte Wasserverbrauch kann auch dann aussagekräftig sein, wenn die Zahlen pro Abfrage gering sind. Aktuelle Berichte zeigen, dass Cluster von Hyperscale-Einrichtungen bereits Hunderte Millionen bis Milliarden Gallonen jährlich in einigen Regionen.

Warum Training vs. Inferenz wichtig ist

Zwei zusätzliche Qualifikationsmerkmale sind unerlässlich:

• Trainingsmodelle (der einmalige Prozess zur Erstellung des Modells) verbraucht enorm viel Energie und kann daher einen großen Wasserverbrauch verursachen. Dieser Verbrauch amortisiert sich jedoch über viele zukünftige Inferenzabfragen. Schätzungen für das Training sind modellspezifisch und oft weitaus größer als die Inferenz-Fußabdrücke pro Abfrage.
• Inferenz (die alltäglichen Antworten, die Benutzer sehen) sind die wiederkehrenden Kosten und der Schwerpunkt der oben genannten Berechnungen pro Abfrage.

Eine Berichterstattung, die Training und Inferenz ohne klare Zuordnung vermischt, überschätzt den Footprint pro Abfrage. Umgekehrt wird der Lifetime-Footprint eines Modells unterschätzt, wenn das Training ignoriert wird. Unabhängige Analysen geben sorgfältig an, welche Daten sie einbeziehen.

Wie viel Wasser verbraucht das Training eines großen Modells (wie GPT-3/4)?

Das Training großer Transformatormodelle ist eine deutlich wasserintensivere, einmalige Aktivität als das Beantworten einzelner Eingabeaufforderungen. Eine bemerkenswerte, von Experten begutachtete/vorab gedruckte Analyse von Li et al. (2023) schätzte, dass Training GPT-3 in US-amerikanischen Hyperscale-Rechenzentren könnte direkt verdampfen ~700,000 Liter Süßwasser (≈ ~185,000 Gallonen) während des Trainingslaufs – und sie prognostizierten KI-bedingte Wasserentnahmen in Milliardenhöhe bis Mitte der 2020er Jahre, wenn sich der Trend fortsetzt. Dieses Beispiel zeigt, dass das Training in absoluten Wassermengen mit vielen Monaten Betriebszeit konkurrieren kann. arXiv

Die Wasserintensität des Trainings ergibt sich aus langen, kontinuierlichen Läufen mit hoher Auslastung auf dichten GPU-Clustern in Kombination mit Kühlsystemen, die – je nach Design – einen erheblichen Wasserverbrauch durch Verdunstung erfordern. Das Training erfolgt episodisch, aber umfangreich; die Inferenz erfolgt kontinuierlich, aber pro Einheit gering. Zusammen bestimmen sie den Wasser-Fußabdruck eines Modells über die gesamte Lebensdauer.

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Warum macht Training so durstig?

• Dauer und Intensität: Trainingsläufe können bei nahezu maximalem Stromverbrauch Tage bis Wochen dauern.
• Hoher Wärmestrom: GPUs und Verpackungen erzeugen konzentrierte Wärme, die oft eine effiziente (und manchmal wasserunterstützte) Kühlung erfordert.
• Maßstab: Für das Training modernster Modelle sind möglicherweise Tausende von GPUs in Cluster-Racks erforderlich.
• Regionale Einschränkungen: Derselbe Trainingscluster in einer wasserarmen Region, der Verdunstungskühlung verwendet, ist für die lokale Wasserknappheit viel schlimmer als ein Cluster, der in einem kalten Klima mit Trockenkühlern gekühlt wird.

Welche aktuellen Nachrichten wirken sich auf den Wasserfußabdruck von ChatGPT aus?

Infrastrukturerweiterung und Standortauswahl von OpenAI

Aktuelle Berichte zeigen, dass OpenAI aktiv große Infrastrukturprojekte verfolgt, darunter eine viel beachtete Absichtserklärung für ein großes Rechenzentrumsprojekt in Argentinien – ein Projekt, das, wenn es umgesetzt wird, erhebliche Rechenleistung in einer Region konzentrieren und die regionale Wasser- und Energiedynamik verändern würde. Der Standort spielt eine Rolle: Küsten- oder Feuchtgebiete, der Zugang zu recyceltem Wasser und lokale Vorschriften prägen die WUE.

Die Industrie strebt nach Designs mit niedrigerem Wasserstand

Große Cloud-Anbieter führen wassersparende Rechenzentrumsdesigns: Microsoft hat Pläne und Fallstudien zu Designs der nächsten Generation veröffentlicht, die KI-Workloads ausführen können mit nahezu null Verdunstungswasser vor Ort durch die Einführung von Kühlung auf Chipebene und anderen Innovationen (angekündigt 2024–2025). Diese technischen Entwicklungen können den Wasserverbrauch pro Abfrage im Laufe der Zeit erheblich reduzieren, wenn sie flächendeckend eingesetzt werden.

Fazit

Die Frage „Wie viele Gallonen“ ist trügerisch einfach. Eine Zahl pro Abfrage wie 0.000085 Gallonen ist ermutigend klein und hilft zu vermitteln, dass moderne Cloud-Dienste energie- und wasseroptimiert sind – aber es ist nur ein stück des Puzzles. Im größeren Zusammenhang geht es um den Gesamtverbrauch, die langfristigen Auswirkungen des Trainings und die Standorte großer Anlagen. Unabhängige Forschung (Li et al.), Berichte staatlicher Labore (LBNL) und aktuelle Branchenkommentare (Altman) kommen alle zu derselben praktischen Schlussfolgerung: Der Wasserfußabdruck von KI lässt sich in den Griff bekommen – aber nur mit mehr Transparenz, intelligenteren Kühloptionen, effizienterer Modellgestaltung und einer Politik zum Schutz lokaler Wasserressourcen.

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