Quanti galloni d'acqua utilizza ChatGPT?

Il CEO di OpenAI, Sam Altman, ha dichiarato pubblicamente che un media La query ChatGPT utilizza ≈0.000085 galloni di acqua (circa 0.32 millilitri, circa un quindicesimo di cucchiaino) e ≈0.34 wattora di elettricità per query. Tale cifra per query, moltiplicata su larga scala, diventa significativa, ma rimane molto inferiore a quanto affermato da molti precedenti titoli allarmistici: purché Si accettano le ipotesi di Altman sull'energia per query e sull'efficienza nell'uso dell'acqua dei data center che servono ChatGPT. Analisi indipendenti che utilizzano ipotesi diverse (in particolare diversi valori di Water Usage Effectiveness, WUE) producono numeri che possono essere diverse volte superiori o inferiori.

Quanta acqua consuma effettivamente una singola query ChatGPT?

Cosa hanno detto OpenAI (e il suo CEO)

In dichiarazioni pubbliche, il CEO e i portavoce di OpenAI hanno offerto una cifra molto piccola per query: circa 0.32 millilitri per query, che si converte in circa galloni 0.000085 (≈8.45×10⁻⁵ gal). Ciò equivale a circa un quindicesimo di cucchiaino d'acqua per richiesta ed è la cifra più spesso citata quando le aziende cercano di dimostrare il piccolo impatto marginale delle interazioni individuali.

Perché le stime indipendenti differiscono

I ricercatori indipendenti e le ONG utilizzano un approccio diverso: stimano l'energia elettrica consumata per query, quindi la moltiplicano per un intensità dell'acqua (acqua utilizzata per unità di elettricità) per ottenere un numero di acqua per query. Due input comuni sono:

Energia per query. Diverse stime tecniche collocano le risposte in stile ChatGPT nel vicinato di 2–4 wattora (Wh) per query (2.9 Wh è una stima centrale comunemente citata). Questo è 0.0029 kWh per ogni richiesta.
Intensità idrica (WUE / acqua per kWh). Le metriche dei data center variano in base al design e alla regione. Una "media del settore" frequentemente citata, l'efficienza di utilizzo dell'acqua (WUE), è di circa 1.8 litri per kWh (≈0.475 galloni/kWh) — ma i valori misurati variano ampiamente (da quasi zero per i sistemi ad aria a circuito chiuso fino a diversi litri per kWh per i sistemi evaporativi quando riportati come consumo o prelievo).

Mettendo insieme questi dati si ottiene una conversione semplice:

utilizzando 2.9 Wh/richiesta (0.0029 kWh) e al 1.8 l/kWh → 0.00522 L/query = 5.22 millilitri ≈ galloni 0.00138 per ogni richiesta.

Questa stima basata sull'energia (~5 ml / 0.0014 gal) è un ordine di grandezza maggiore rispetto alla cifra per query di OpenAI (0.32 ml). Diverse ipotesi su energia per query, WUE, se includere o meno l'acqua indiretta derivante dalla produzione di energia e quale parte del modello (addestramento vs inferenza) assegnare a "una query" spiegano gran parte del divario. Vedi sotto per intervalli e analisi di sensibilità.

In che modo i sistemi di raffreddamento dei data center convertono l'elettricità in consumo di acqua?

Cosa significa “uso dell’acqua”: consumo vs prelievo

L'espressione "acqua utilizzata da un data center" può avere diversi significati:

Consumo in loco (evaporato): Acqua che evapora nelle torri di raffreddamento/sistemi adiabatici e non viene restituita ai corpi idrici locali. Questa è solitamente la causa più grave di stress idrico locale.
Ritiro: Acqua prelevata da una fonte (fiume, lago, falda acquifera) e successivamente restituita (eventualmente più calda o trattata chimicamente). Il prelievo può essere ingente anche in caso di consumi bassi.
Acqua indiretta (integrata nell'elettricità): acqua utilizzata per produrre l'elettricità che alimenta il data center (centrali termoelettriche, idroelettriche, ecc.). Molti studi sul ciclo di vita lo includono.

Report e autorità di regolamentazione utilizzano diverse combinazioni di queste metriche. Per un indicatore operativo e localmente significativo, il WUE (litri consumati per kWh di energia IT) è ampiamente utilizzato; per i dibattiti sul ciclo di vita e sulle politiche, spesso si aggiunge l'acqua indiretta derivante dalla produzione di elettricità.

Tecnologie di raffreddamento e intensità dell'acqua

L'approccio al raffreddamento è importante:

Acqua refrigerata raffreddata ad aria/circuito chiuso i sistemi possono avere consumo di acqua in loco molto basso (vicino a zero WUE) ma un maggiore consumo di energia elettrica e una maggiore quantità di acqua incorporata nell'elettricità.
Raffreddamento evaporativo / torri di raffreddamento (comune quando i costi dell'elettricità o l'efficienza guidano le scelte) consumano acqua per progettazione; è stato documentato che grandi strutture utilizzano milioni di galloni al giorno nelle regioni calde e secche.

Una rigorosa revisione (Nature/npj Clean Water) ha documentato che i valori di consumo variano ampiamente, da quasi zero a 4.4 litri per kWh (e prelievi che possono essere di ordini di grandezza maggiori) a seconda della progettazione e del clima. Questa variabilità è la ragione principale per cui i numeri di acqua per query si estendono su più di due ordini di grandezza.

Quanti galloni al giorno/anno consuma ChatGPT su larga scala?

Aritmetica degli scenari: ipotesi trasparenti

Calcoliamo tre scenari per prima Query ChatGPT utilizzando input comunemente citati e quindi ridimensionamento in totali giornalieri ipotizzando volumi di query ipotetici.

ingressi

Energia per query: 2.9 Wh = 0.0029 kWh (stima centrale).
Intensità dell'acqua (tre casi):
1. WUE basso: 0.2 L/kWh (sistemi chiusi, molto efficienti dal punto di vista idrico).
2. WUE media del settore: 1.8 L/kWh (valore di riferimento ampiamente utilizzato).
3. WUE elevato: 4.4 L/kWh (limite superiore osservato in letteratura).

Risultati per query (litri e galloni):

WUE basso (0.2 L/kWh): 0.0029 × 0.2 = 0.00058 L = 0.58 ml ≈ 0.000153 gal.
WUE medio (1.8 L/kWh): 0.0029 × 1.8 = 0.00522 L = 5.22 ml ≈ 0.00138 gal.
WUE elevato (4.4 L/kWh): 0.0029 × 4.4 = 0.01276 L = 12.76 ml ≈ 0.00337 gal.
(Conversioni: 1 L = 1000 ml; 1 L = 0.264172 gal.)

Esempio ridimensionato (se ChatGPT gestisce 1 miliardo di query al giorno):

WUE basso: 0.58 ml × 1e9 ≈ 580,000 litri/giorno ≈ 153,000 galloni / giorno.
WUE medio: 5.22 ml × 1e9 ≈ 5.22 milioni di litri/giorno ≈ 1.38 milioni di galloni/giorno.
WUE elevato: 12.76 ml × 1e9 ≈ 12.76 milioni di litri/giorno ≈ 3.37 milioni di galloni/giorno.

Questi sono numeri illustrativi plausibili: dimostrano che l'uso aggregato di acqua può essere significativo anche quando i numeri per query sono minuscoli. Recenti resoconti mostrano che gruppi di strutture iperscalabili consumano già da centinaia di milioni a miliardi di galloni all'anno in alcune regioni.

Perché è importante la differenza tra formazione e inferenza

Sono essenziali due ulteriori qualificatori:

Modelli formativi (il processo una tantum per creare il modello) consuma un'enorme quantità di energia e quindi può avere un impatto idrico significativo, ma tale consumo viene ammortizzato in numerose query di inferenza future. Le stime per l'addestramento sono specifiche per ogni modello e spesso molto più elevate delle impronte di inferenza per query.
Inferenza (le risposte quotidiane che gli utenti vedono) rappresentano il costo ricorrente e il fulcro dei calcoli per query di cui sopra.

I report che combinano training e inferenza senza una chiara allocazione sovrastimano l'impronta per query; al contrario, ignorare il training sottostima l'impronta nel ciclo di vita di un modello. Analisi indipendenti indicano attentamente quali includono.

Quanta acqua consuma l'addestramento di un modello di grandi dimensioni (come GPT-3/4)?

L'addestramento di modelli di trasformatori di grandi dimensioni è un'attività una tantum che richiede molto più acqua rispetto alla risposta a singoli prompt. Un'importante analisi pre-stampata e sottoposta a revisione paritaria di Li et al. (2023) ha stimato che formazione GPT-3 nei data center iperscalabili degli Stati Uniti potrebbero evaporare direttamente ~700,000 litri di acqua dolce (≈ ~185,000 galloni) durante l'addestramento, e hanno previsto prelievi idrici correlati all'IA nell'ordine di miliardi di metri cubi entro la metà degli anni 2020, se il trend fosse continuato. Questo esempio dimostra che l'addestramento può competere con molti mesi di operatività in termini assoluti di acqua. arXiv

L'intensità idrica dell'addestramento deriva da lunghe e continue sessioni ad alto utilizzo su cluster di GPU densi, combinate con sistemi di raffreddamento che, a seconda della progettazione, si basano su un significativo consumo di acqua per evaporazione. L'addestramento è episodico ma di grandi dimensioni; l'inferenza è continua ma di piccole dimensioni per unità. Insieme, questi fattori determinano l'impronta idrica di un modello nel corso del suo ciclo di vita.

Perché l'allenamento è così assetato?

Durata e intensità: le sessioni di allenamento possono durare giorni o settimane con un utilizzo di potenza quasi al massimo.
Elevato flusso di calore: Le GPU e il packaging creano calore concentrato, che spesso richiede un raffreddamento efficiente (a volte assistito da acqua).
Scala: l'addestramento di modelli all'avanguardia potrebbe richiedere migliaia di GPU in rack raggruppati.
Vincoli regionali: lo stesso cluster di addestramento in una regione con scarsità d'acqua che utilizza il raffreddamento evaporativo è molto più esposto allo stress idrico locale rispetto a un cluster raffreddato da refrigeratori a secco in un clima freddo.

Quali notizie recenti incidono sull'impronta idrica di ChatGPT?

Espansione dell'infrastruttura e scelte di localizzazione di OpenAI

Recenti report mostrano che OpenAI sta attivamente portando avanti grandi progetti infrastrutturali, tra cui una lettera d'intenti di alto profilo per un importante progetto di data center in Argentina, uno sviluppo che, se realizzato, concentrerebbe una parte considerevole del calcolo in un'unica regione e cambierebbe le dinamiche idriche ed energetiche regionali. La posizione è importante: le regioni costiere o umide, l'accesso all'acqua riciclata e le normative locali sono tutti fattori che influenzano la WUE.

L'industria si muove verso progetti con acque più basse

I principali fornitori di cloud stanno implementando progettazione di data center a risparmio idrico: Microsoft ha pubblicato piani e casi di studio su progetti di prossima generazione in grado di eseguire carichi di lavoro di intelligenza artificiale con acqua evaporativa in loco quasi pari a zero adottando il raffreddamento a livello di chip e altre innovazioni (annunciate nel 2024-2025). Queste traiettorie ingegneristiche possono ridurre significativamente l'impronta idrica per query nel tempo, se ampiamente adottate.

Conclusione

La domanda "quanti galloni" è ingannevolmente semplice. Un numero per query come galloni 0.000085 è incoraggiantemente piccolo e aiuta a comunicare che i moderni servizi cloud sono ottimizzati per l'energia e l'acqua, ma è solo un pezzo del puzzle. La questione più ampia riguarda il consumo cumulativo, gli impatti a lungo termine della formazione e la localizzazione delle grandi strutture. Ricerche indipendenti (Li et al.), report di laboratori governativi (LBNL) e recenti commenti del settore (Altman) convergono tutti alla stessa conclusione pratica: l'impronta idrica dell'IA può essere gestita, ma solo con maggiore trasparenza, scelte di raffreddamento più intelligenti, efficienza nella progettazione dei modelli e allineamento delle politiche per proteggere le risorse idriche locali.

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