Wie viel Wasser verbraucht ChatGPT pro Tag?

Kurze Antwort: Der globale Dienst von ChatGPT verbraucht wahrscheinlich in der Größenordnung von 2 Millionen bis 160 Millionen Litern Wasser pro Tag — eine sehr große Spanne, bedingt durch Unsicherheiten hinsichtlich (1) des Energieverbrauchs einer einzelnen Anfrage, (2) des Wasserverbrauchs der Rechenzentren und des sie versorgenden Stromnetzes und (3) der Anzahl der täglich verarbeiteten Anfragen. Eine plausible „mittlere“ Schätzung auf Basis gut dokumentierter Datenpunkte ist ~17 Millionen Liter pro Tag für ca. 2.5 Milliarden Eingabeaufforderungen pro Tag.

Was genau verstehen wir unter „Wasserverbrauch“ für ChatGPT?

Direkte vs. indirekte Wassernutzung

Wenn Leute fragen, „wie viel Wasser ChatGPT verbraucht“, müssen wir es klarstellen: Der KI-Dienst selbst (die Software) gießt kein Wasser aus – Wasser wird vom System verbraucht. physische Infrastruktur der Dienst wird betrieben. Zwei Kategorien sind wichtig:

Direkte (vor Ort erfolgende) Wassernutzung: Wasser, das von den Kühl- und Befeuchtungssystemen von Rechenzentren (Verdunstungskühltürme, Wasserkühler, Luftbefeuchter) verwendet wird. Dies wird üblicherweise mit der Branchenkennzahl gemessen. **Wassernutzungseffektivität (WUE)**Die Wassernutzungseffizienz (WUE) gibt an, wie viele Liter Wasser pro Kilowattstunde (kWh) verbrauchter IT-Energie verwendet werden. Kühlung/Befeuchtung Wasserverbrauch vor Ort.
Indirekter (eingebetteter) Wasserverbrauch: Das zur Stromerzeugung in Rechenzentren benötigte Wasser (thermoelektrische Kühlung in Kraftwerken, Wasser für die Brennstoffgewinnung und -verarbeitung usw.) kann in manchen Regionen und bei bestimmten Energiemixen erheblich sein. IEEE Spectrum und andere Studien quantifizieren den Wasserverbrauch pro kWh Stromerzeugung.

Eine vertretbare Schätzung des gesamten Wasserfußabdrucks addiert daher die beiden Werte:
Gesamtwasser pro kWh = WUE (L/kWh) + Wasserintensität der Stromerzeugung (L/kWh).

Wie rechnet man „Energie pro Abfrage“ in „Wasser pro Abfrage“ um?

Welche Daten werden benötigt?

Die Umwandlung von Energie in Wasser erfordert drei Inputfaktoren:

Energie pro Abfrage (Wh/Abfrage) — Wie viele Wattstunden verbraucht das Modell, um eine einzelne Eingabeaufforderung zu beantworten?
WUE (L/kWh) — wie viele Liter Wasser pro Kilowattstunde im Rechenzentrum verbraucht werden.
Anzahl der Anfragen pro Tag — die Gesamtzahl der vom Dienst verarbeiteten Anfragen.

Wasser pro Abfrage (Liter) = (Wh/Abfrage ÷ 1,000) × WUE (L/kWh)

Gesamtwassermenge pro Tag = Wasser pro Abfrage × Abfragen/Tag

Wie zuverlässig sind diese Eingangsdaten?

Anfragen/TagDie von OpenAI angegebene Zahl von 2.5 Milliarden pro Tag ist ein verlässlicher Ausgangspunkt aus Branchenberichten, aber die tatsächlichen täglichen Zahlen variieren je nach Monat und Zeitzone.
Energie pro AbfrageDie Schätzungen variieren enorm. Sam Altman, CEO von OpenAI, gab an, dass eine durchschnittliche ChatGPT-Anfrage etwa … benötigt. 0.34 Wh Energie (und er setzte den Wasserverbrauch pro Anfrage mit einem Bruchteil eines Teelöffels gleich). Unabhängige Schätzungen aus Wissenschaft und Presse für moderne, rechenintensive KI-Modelle reichen von unter einer Wattstunde bis mehrere oder sogar zweistellige Wattstunden pro AnfrageDie Abweichungen hängen davon ab, welche Modellversion die Anfrage bearbeitet und ob die Schätzung Overhead (Routing, Speicherung usw.) berücksichtigt. Diese Variation ist ein Hauptgrund für die unterschiedlichen Wasserkostenschätzungen.
WUEDer Wasserverbrauch variiert auch je nach Rechenzentrumsdesign und Standort – von ca. 0.2 l/kWh (sehr effizient, geschlossener Kreislauf, nicht verdunstungsbasiert) bis über 10 l/kWh bei einigen Verdunstungsanlagen oder wasserineffizienten Installationen. Internationale Analysen zeigen eine große Bandbreite.

Da jede Variable mit Unsicherheiten behaftet ist, führen kleine Veränderungen zu sehr unterschiedlichen Gesamtergebnissen.

Wie viel Wasser verbraucht ChatGPT pro Tag – Rechenbeispiele mit plausiblen Annahmen?

Im Folgenden präsentiere ich eine Reihe transparenter Szenarien, basierend auf der Zahl von 2.5 Milliarden Anfragen pro Tag und gängigen Schätzungen zur Wassernutzungseffizienz (WUE) und zum Energieverbrauch. Die Berechnungen sind einfach und reproduzierbar; ich zeige niedrige, mittlere und hohe Werte, um die Sensitivität zu verdeutlichen.

Szenariovariablen (Quellen und Begründung)

Anfragen/Tag2.5 Milliarden (OpenAI/Pressebericht).
WUE-Optionen:
Niedrig (bester Wert in seiner Klasse): 0.206 l/kWh — veröffentlichte Beispiele hocheffizienter Anlagen.
Durchschnittlich: 1.8 l/kWh — häufig zitierter Branchenschnitt.
Hoch: 12 l/kWh — OECD-/Branchenbereiche für wasserintensivere Regionen/Architekturen.
Energie pro Abfrageoptionen:
Niedrig (Angabe des OpenAI-CEO): 0.34 Wh/Abfrage (Aussage von Sam Altman).
Hoch (obere Schätzung aus Forschung/Presse für die größten Modelle): 18 Wh/Anfrage (repräsentativ für schwerere Modellinstanzen; hier als Beispiel für eine obere Grenze verwendet).

Berechnete Ergebnisse (ausgewählte Fälle)

Zur besseren Lesbarkeit zeige ich die Mengen in Litern/Tag und Gallonen/Tag an. (1 Liter = 0.264172 US-Gallonen.)

Niedrige Energieeffizienz und niedriger Energieverbrauch (optimistisch)

WUE = 0.206 l/kWh; Energie/Abfrage = 0.34 Wh
Wasser pro Anfrage ≈ 0.000070 L (≈0.07 mL)
Gesamtwasser/Tag ≈ 175,000 l/Tag (≈ 46,300 US-Gallonen/Tag)

Durchschnittlicher WUE-Wert & niedriger Energieverbrauch (Altman + Branchendurchschnitt)

WUE = 1.8 l/kWh; Energie/Abfrage = 0.34 Wh
Wasser pro Anfrage ≈ 0.000612 L (≈0.61 mL)
Gesamtwasser/Tag ≈ 1,530,000 l/Tag (≈ 404,000 Gallonen / Tag).

Durchschnittlicher Energieverbrauch und moderater Energieverbrauch (1–2 Wh/Abfrage)

Bei 1 Wh/Anfrage → 4,500,000 l/Tag (≈1,188,774 Gallonen/Tag).
Bei 2 Wh/Anfrage → 9,000,000 l/Tag (≈2,377,548 Gallonen/Tag).

Durchschnittlicher WUE-Wert & Hoher Energieverbrauch (10 Wh/Abfrage)

45,000,000 l/Tag (≈11,887,740 Gallonen/Tag).

Hoher Energieverbrauch und hohe Energieeffizienz (pessimistisches Worst-Case-Szenario)

WUE = 12 l/kWh; Energie/Abfrage = 18 Wh/Abfrage
Wasser pro Anfrage ≈ 0.216 L
Gesamtwasser/Tag ≈ 540,000,000 l/Tag (≈ 143 Millionen Gallonen/Tag)

Diese Momentaufnahmen zeigen, dass eine Änderung entweder WUE or Wh/query Schon geringfügige Änderungen führen zu sehr unterschiedlichen Gesamtwerten. Der Fall Altman + durchschnittlicher WUE (≈1.53 Millionen Liter/Tag, ~400 Gallonen/Tag) stellt eine plausible mittlere Schätzung dar, wenn man seine Angabe zum Energieverbrauch pro Abfrage und einen branchenüblichen WUE-Wert akzeptiert. T

Warum weichen die veröffentlichten Schätzungen so stark voneinander ab?

Primäre Unsicherheitsquellen

Energie pro Impuls (kWh): Die Ergebnisse hängen vom Modelltyp, der Länge der Anfrage und der Effizienz der Inferenz ab. Die Schätzungen variieren um eine Größenordnung zwischen einfachen Anfragen mit kleinen Modellen und großen multimodalen Anfragen im Stil von GPT-4/GPT-5. Veröffentlichte unabhängige Analysen geben plausible Werte von etwa 1 Wh bis etwa 10 Wh pro Anfrage an.
WUE (Wasserverbrauch vor Ort): Moderne Hyperscale-Cloud-Anbieter investieren massiv in wassersparende Systeme (Luftkühlung, geschlossene Flüssigkeitskreisläufe). Ein Hyperscaler der Microsoft-Klasse erreicht an vielen Standorten sehr niedrige Energieverbrauchsgrade (WUE) (bis hin zu Experimenten mit wasserfreier Kühlung), während ältere oder standortgebundene Einrichtungen deutlich höhere WUE aufweisen können. Diese Bandbreite trägt maßgeblich zur Unsicherheit bei.
Netzwasserintensität: Die Stromerzeugung kann je nach Energiemix mit sehr unterschiedlichem Wasserverbrauch erfolgen. Ein Rechenzentrum, das zu 100 % mit Photovoltaik und Windenergie betrieben wird, hat einen deutlich geringeren indirekten Wasserfußabdruck als eines, das mit thermoelektrischen Kraftwerken betrieben wird, welche auf Kühlwasser angewiesen sind.
Verkehrsaufkommen und was als „Aufforderung“ gilt: Die „Prompts“ von OpenAI können variieren: von kurzen Einzelfragen bis hin zu längeren Dialogen. Die veröffentlichten täglichen Prompt-Zahlen helfen, das Problem einzugrenzen, aber die Anzahl der Prompts hängt von der Gesprächsdauer und den verwendeten Zusatzdiensten ab.

Aufgrund der multiplikativen Natur der Berechnung (Energie × Wasserintensität) kumuliert sich die Unsicherheit in jedem Term, weshalb sich unsere Szenarien niedrig/mittel/hoch um zwei Größenordnungen unterscheiden.

Welche praktischen Schritte sollen den Wasserverbrauch von KI reduzieren?

Technische und operative Hebel

Arbeitslasten in wasserarme Regionen oder Anlagen mit niedrigem Wasserverbrauch verlagern: Wählen Sie Rechenzentren, die geschlossene Kühlkreisläufe oder Flüssigkeitskühlung für die Chips nutzen und ihren Strom aus wassersparenden Energiemixen beziehen. Hyperscaler veröffentlichen zunehmend WUE- und PUE-Kennzahlen, um solche Entscheidungen zu unterstützen.
Flüssigkeitskühlung und Chip-Level-Immersion einsetzen: Flüssigkeitskühlung reduziert den Verdunstungswasserbedarf im Vergleich zu großen Verdunstungskühltürmen drastisch. Mehrere Betreiber erproben oder skalieren derzeit die Flüssigkeitskühlung für GPU-Cluster.
Verbesserung der Modelleffizienz und des Batchings von Inferenzvorgängen: Optimierungen auf Softwareebene (intelligentere Chargenverarbeitung, quantisierte Modelle, Destillation) reduzieren den Energieverbrauch pro Reaktion und senken somit direkt die Wasserintensität bei der Energieumwandlung in Wasser. Hierzu wird aktiv geforscht.
Transparenz und Berichterstattung: Standardisierte, von Dritten geprüfte Berichterstattung über PUE/WUE und modellbezogene Inferenzmetriken würde eine bessere öffentliche Rechnungslegung und Politikgestaltung ermöglichen. Regulierungsbehörden in einigen Ländern drängen bereits auf mehr Transparenz bei Wasserentnahmegenehmigungen und deren lokalen Auswirkungen.

Können Nutzer den Wasserverbrauch von ChatGPT reduzieren?

Nutzer beeinflussen den gesamten ökologischen Fußabdruck, indem sie die Nachfrage gestalten. Praktische Vorschläge:

Stellen Sie gezielte, qualitativ hochwertige Fragen. statt vieler kleiner Eingabeaufforderungen (dadurch werden wiederholte Berechnungen vermieden).
Bevorzugen Sie kürzere, zielgerichtete Ergebnisse. wenn angemessen.
Verwenden Sie lokale Werkzeuge für wiederkehrende Aufgaben (z. B. On-Device-Modelle oder zwischengespeicherte Ergebnisse), sofern Datenschutz und Leistung dies zulassen.
Allerdings sind die Infrastrukturentscheidungen der Anbieter (welche Rechenzentren die Anfragen bearbeiten und welche Kühltechnologie sie verwenden) weitaus ausschlaggebender für den Wasserverbrauch als die Eingaben des einzelnen Nutzers.

Kurz gesagt: Wie hoch ist eine realistische Schätzung für den „ChatGPT-Wasserverbrauch pro Tag“?

Wenn Sie die von OpenAI gemeldeten 2.5 Milliarden Eingabeaufforderungen/Tag, Dann gilt:

Die richtigen Altmans 0.34 Wh/Abfrage plus ein Branchenüblicher WUE-Wert von 1.8 l/kWh führt zu einem **Schätzung des Mittelwerts: ≈ 1.53 Millionen Liter/Tag (~404,000 US-Gallonen/Tag)**Das ist eine nachvollziehbare Schätzung, wenn man diese beiden Eingangsgrößen akzeptiert.
Doch sich ändernden Annahmen gibt einen plausiblen Bereich von ~175,000 l/Tag (≈46 Gallonen) in optimistischen Best-in-Class-Szenarien bis zu Hunderte Millionen Liter/Tag In pessimistischen Kombinationen aus hohem Energieverbrauch pro Abfrage und hoher Wassernutzungseffizienz (WUE) liegt die Bandbreite der möglichen Ergebnisse. Der untere Bereich entspricht erstklassigen, wassersparenden Rechenzentren mit niedrigem Energieverbrauch pro Abfrage; der obere Bereich entspricht rechenintensiven Modellinstanzen, die in wasserineffizienten Anlagen betrieben werden. Die Unterschiede sind real und erheblich.

Aufgrund dieser Unsicherheit sind die sinnvollsten Maßnahmen (a) die Betreiber dazu zu drängen, klare, standardisierte Kennzahlen für die Wassernutzungseffizienz (WUE) und den Energieverbrauch pro Inferenz zu veröffentlichen, (b) die Kühlung neuer KI-Rechenzentren mit geringem Wasserverbrauch zu priorisieren und (c) die Forschung an Software- und Hardwareansätzen fortzusetzen, die den Rechenaufwand pro Abfrage reduzieren.

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