Quelle quantité d'eau ChatGPT utilise-t-il par jour ?

Réponse courte : Le service global de ChatGPT consomme probablement de l'ordre de 2 à 160 millions de litres d'eau par jour — une fourchette très large due à l'incertitude concernant (1) la consommation énergétique d'une requête, (2) la consommation d'eau des centres de données et du réseau électrique qui les alimente, et (3) le nombre de requêtes traitées chaque jour. Une estimation « moyenne » plausible, basée sur des données bien documentées, est : ~17 millions de litres par jour pour environ 2.5 milliards de requêtes par jour.

Que signifie exactement « consommation d'eau » pour ChatGPT ?

Utilisation directe et indirecte de l'eau

Lorsque l'on nous demande « combien d'eau utilise ChatGPT », nous devons être clairs : le service d'IA lui-même (le logiciel) ne verse pas d'eau ; l'eau est consommée par le système. Infrastructure physique qui gère le service. Deux catégories sont importantes :

Utilisation directe de l'eau (sur site) : Eau utilisée par les systèmes de refroidissement et d'humidification des centres de données (tours de refroidissement évaporatives, refroidisseurs d'eau, humidificateurs). Cette consommation est généralement mesurée par l'indicateur du secteur. Efficacité de l'utilisation de l'eau (WUE), soit le nombre de litres d'eau utilisés par kWh d'énergie informatique consommée. L'WUE mesure refroidissement/humidification eau consommée sur le site.
Utilisation indirecte (incorporée) de l'eau : L'eau utilisée pour produire l'électricité alimentant les centres de données (refroidissement thermoélectrique des centrales électriques, extraction et traitement des combustibles, etc.) représente une quantité considérable. Dans certaines régions et pour certains mix énergétiques, la production d'1 kWh d'électricité peut nécessiter des quantités importantes d'eau. IEEE Spectrum et d'autres analyses quantifient les prélèvements et la consommation d'eau par kWh pour la production d'électricité.

Une estimation raisonnable de l'empreinte hydrique totale additionne donc les deux :
Consommation totale d'eau par kWh = WUE (L/kWh) + intensité hydrique de la production d'électricité (L/kWh).

Comment convertir « l'énergie par requête » en « l'eau par requête » ?

Quelles sont les données requises ?

La conversion de l'énergie en eau nécessite trois intrants :

Énergie par requête (Wh/requête) — Combien de wattheures le modèle consomme-t-il pour répondre à une seule question ?
WUE (L/kWh) — combien de litres d'eau sont consommés pour chaque kilowattheure utilisé dans le centre de données.
Nombre de requêtes par jour — le nombre total de requêtes traitées par le service.

Consommation d'eau par requête (litres) = (Wh/requête ÷ 1 000) × WUE (L/kWh)

Consommation totale d'eau par jour = Consommation d'eau par requête × nombre de requêtes par jour

Ces données sont-elles fiables ?

Requêtes/jourLe chiffre de 2.5 milliards par jour avancé par OpenAI constitue un point de départ fiable d'après les rapports du secteur, mais les chiffres quotidiens réels varient selon les mois et les fuseaux horaires.
Énergie par requêteLes estimations varient énormément. Le PDG d'OpenAI, Sam Altman, a déclaré qu'une requête ChatGPT moyenne utilise environ 0.34 Wh d'énergie (et il a assimilé la consommation d'eau par requête à une fraction de cuillère à café). Les estimations indépendantes, issues du monde universitaire et de la presse, concernant la consommation des modèles d'IA modernes et complexes varient de moins d'un wattheure à plusieurs, voire des dizaines, de wattheures par requêteCela dépend de la version du modèle qui traite la requête et de la prise en compte ou non des frais généraux (routage, stockage, etc.) dans l'estimation. Cette variation est l'une des principales raisons des divergences dans les estimations de consommation d'eau.
WUELa consommation varie également selon la conception du centre de données et sa situation géographique : d’environ 0.2 L/kWh (systèmes très efficaces, en circuit fermé et sans évaporation) à plus de 10 L/kWh dans certaines configurations avec évaporation ou installations peu économes en eau. Les analyses internationales montrent une large fourchette.

Du fait de l'incertitude inhérente à chaque variable, de petites variations se multiplient pour donner des totaux très différents.

Quelle quantité d'eau ChatGPT utilise-t-il par jour ? — Exemples concrets avec des hypothèses plausibles ?

Vous trouverez ci-dessous une série de scénarios transparents basés sur le chiffre de 2.5 milliards de requêtes par jour et sur les estimations courantes de l'efficience d'utilisation de l'eau (WUE) et de la consommation d'énergie. Les calculs sont simples et reproductibles ; les cas bas, moyens et élevés sont présentés afin d'illustrer la sensibilité des résultats.

Variables du scénario (sources et justification)

Requêtes/jour: 2.5 milliards (OpenAI/rapports de presse).
choix WUE:
Faible (meilleure de sa catégorie) : 0.206 L/kWh — exemples publiés d'installations très performantes.
Consommation moyenne : 1.8 L/kWh — moyenne du secteur généralement citée.
Consommation élevée : 12 L/kWh — Fourchettes OCDE/industrie pour les zones géographiques/architectures nécessitant une consommation d'eau plus importante.
Énergie par choix de requête:
Faible (chiffre du PDG d'OpenAI) : 0.34 Wh/requête (Déclaration de Sam Altman).
Estimation maximale (estimation haute de recherche/presse pour les modèles les plus importants) : 18 Wh/requête (représentatif des instances de modèles plus lourdes ; utilisé ici comme illustration de limite supérieure).

Résultats calculés (cas sélectionnés)

Pour plus de clarté, j'indiquerai les valeurs en litres/jour et en gallons/jour. (1 litre = 0.264172 gallons américains.)

Faible efficacité énergétique et faible consommation d'énergie (optimiste)

Efficacité énergétique (WUE) = 0.206 L/kWh ; énergie par requête = 0.34 Wh
Eau par requête ≈ 0.000070 L (≈ 0.07 mL)
Eau totale/jour ≈ 175,000 L/jour (≈ 46 300 gallons US/jour)

Efficacité énergétique moyenne et faible consommation d'énergie (Altman + moyenne du secteur)

Efficacité énergétique (WUE) = 1.8 L/kWh ; énergie par requête = 0.34 Wh
Eau par requête ≈ 0.000612 L (≈ 0.61 mL)
Eau totale/jour ≈ 1,530,000 L/jour (≈ 404,000 gallons / jour).

Efficacité énergétique moyenne et consommation d'énergie modérée (1 à 2 Wh/requête)

À 1 Wh/requête → 4,500,000 L/jour (≈11 887 740 gallons/jour).
À 2 Wh/requête → 9,000,000 L/jour (≈11 887 740 gallons/jour).

Efficacité énergétique moyenne et haute consommation (10 Wh/requête)

45,000,000 L/jour (≈11 887 740 gallons/jour).

Haute efficacité énergétique et haute consommation (cas le plus pessimiste)

Efficacité énergétique (WUE) = 12 L/kWh ; énergie/requête = 18 Wh/requête
Eau par requête ≈ 0.216 L
Eau totale/jour ≈ 540,000,000 L/jour (≈ 143 million de gallons/jour)

Ces instantanés démontrent que modifier soit WUE or Qu/requête De faibles facteurs peuvent donner des totaux très différents. Le scénario Altman + WUE moyen (≈1.53 million de litres/jour, soit environ 400 000 gallons/jour) constitue une estimation moyenne plausible si l'on accepte son chiffre d'énergie par requête et un WUE moyen du secteur. T

Pourquoi les estimations publiées varient-elles autant ?

Principales sources d'incertitude

Énergie par impulsion (kWh) : Cela dépend du type de modèle, de la longueur de la requête et de l'efficacité de l'inférence. Les estimations varient d'un ordre de grandeur entre les requêtes simples de petits modèles et les requêtes multimodales de grande envergure de type GPT-4/GPT-5. Des analyses indépendantes publiées proposent des valeurs plausibles allant de ~1 Wh à ~10 Wh par requête.
WUE (utilisation de l'eau sur site) : Les fournisseurs de cloud hyperscale modernes investissent massivement dans des architectures à faible consommation d'eau (économiseurs d'air, refroidissement liquide en circuit fermé). Un hyperscaler de la taille de Microsoft peut atteindre des WUE très faibles dans de nombreux sites (voire mener des expérimentations en vue d'un refroidissement sans eau), tandis que des installations plus anciennes ou situées dans des zones géographiques restreintes peuvent présenter des WUE beaucoup plus élevés. Cette variation est à l'origine d'une grande partie de l'incertitude.
Intensité de l'eau dans la grille : L'électricité peut être produite avec une consommation d'eau très variable selon le mix énergétique. Un centre de données alimenté à 100 % par de l'énergie photovoltaïque ou éolienne a une empreinte hydrique indirecte bien plus faible qu'un centre alimenté par des centrales thermoélectriques qui utilisent de l'eau pour le refroidissement.
Volume de trafic et définition d’une « promptitude » : Les « invites » d'OpenAI peuvent varier : de courtes questions uniques à de longs échanges. Le nombre total d'invites publiées quotidiennement permet de circonscrire le problème, mais la quantité d'informations par invite varie selon la durée de la conversation et les services auxiliaires utilisés.

En raison de la nature multiplicative du calcul (énergie × intensité de l'eau), l'incertitude de chaque terme s'accumule, ce qui explique pourquoi nos scénarios bas/moyens/hauts diffèrent de deux ordres de grandeur.

Quelles mesures concrètes permettent de réduire l'empreinte hydrique de l'IA ?

Leviers d'ingénierie et opérationnels

Déplacer les charges de travail vers les régions à faible disponibilité en eau ou les installations à faible efficacité d'utilisation de l'eau : Choisissez des centres de données utilisant un refroidissement en circuit fermé ou par injection de liquide sur la puce et alimentés par des sources d'électricité à faible consommation d'eau. Les fournisseurs d'énergie à très grande échelle publient de plus en plus d'indicateurs WUE et PUE pour faciliter ces choix.
Adoptez le refroidissement liquide et l'immersion au niveau de la puce : Le refroidissement liquide réduit considérablement la consommation d'eau par évaporation par rapport aux grandes tours de refroidissement par évaporation. Plusieurs opérateurs testent ou déploient actuellement des solutions de refroidissement liquide pour les clusters de GPU.
Améliorer l'efficacité du modèle et le traitement par lots des inférences : Les optimisations logicielles (traitement par lots plus intelligent, modèles quantifiés, distillation) réduisent l'énergie par réponse, diminuant ainsi directement la consommation d'eau lors de la conversion énergie → eau. Des recherches universitaires sont en cours dans ce domaine.
Transparence et rapports : La normalisation et l'audit par un tiers des rapports PUE/WUE et des indicateurs d'inférence par modèle permettraient une meilleure comptabilité publique et une élaboration des politiques plus efficace. Dans certaines juridictions, les autorités réglementaires militent déjà pour une plus grande transparence concernant les permis d'utilisation de l'eau et les impacts locaux.

Les utilisateurs peuvent-ils réduire l'empreinte hydrique de ChatGPT ?

Les utilisateurs influencent l'empreinte écologique globale en modulant la demande. Suggestions pratiques :

Posez des questions ciblées et de haute qualité plutôt que de nombreuses petites invites (cela réduit les calculs répétitifs).
Privilégiez les contenus plus courts et ciblés. le cas échéant.
Utilisez des outils locaux pour les tâches répétitives (par exemple, les modèles intégrés à l'appareil ou les résultats mis en cache) lorsque la confidentialité et les performances le permettent.
Cela dit, les choix d'infrastructure des fournisseurs (quels centres de données traitent les requêtes et quelles technologies de refroidissement ils utilisent) sont bien plus déterminants pour la consommation d'eau que les demandes des utilisateurs individuels.

En résumé : quelle est une estimation raisonnable de la consommation d’eau quotidienne de ChatGPT ?

Si vous acceptez les conclusions d'OpenAI 2.5 milliards de requêtes par jour, puis:

En utilisant 0.34 Wh/requête d'Altman plus un Efficacité énergétique moyenne du secteur : 1.8 L/kWh conduit à un Estimation moyenne ≈ 1.53 million de litres/jour (~404 000 gallons US/jour). C'est une estimation plausible si l'on accepte ces deux éléments.
Mais hypothèses changeantes donne une fourchette plausible de ~175 000 L/jour (≈46 000 gallons) dans des scénarios optimistes et optimaux, jusqu'à des centaines de millions de litres par jour Dans des scénarios pessimistes associant une consommation énergétique élevée par requête et une efficacité d'utilisation de l'eau (WUE) élevée, l'écart est réel et significatif. La limite inférieure correspond à des centres de données de pointe à faible consommation d'eau et à une faible consommation énergétique par requête ; la limite supérieure correspond à des instances de modèles complexes hébergées dans des centrales énergivores.

En raison de cette incertitude, les actions les plus utiles sont (a) inciter les opérateurs à publier des mesures claires et normalisées de WUE et d'énergie par inférence, (b) privilégier les conceptions de refroidissement à faible consommation d'eau pour les nouveaux centres de données d'IA et (c) poursuivre les recherches sur les approches logicielles et matérielles qui réduisent le calcul par requête.

Pour commencer, explorez le modèle ChatGPT tel que GPT-5 Pro capacités de dans le cour de récréation et consultez le Guide de l'API Pour des instructions détaillées, veuillez vous connecter à CometAPI et obtenir la clé API avant d'y accéder. API Comet proposer un prix bien inférieur au prix officiel pour vous aider à vous intégrer.

Prêt à partir ?→ Inscrivez-vous à CometAPI dès aujourd'hui !