Quanta acqua consuma ChatGPT al giorno?

Risposta breve: il servizio globale di ChatGPT probabilmente consuma nell'ordine di 2 milioni a 160 milioni di litri di acqua al giorno — un intervallo molto ampio determinato dall'incertezza su (1) quanta energia consuma un singolo prompt, (2) quanto siano intensivi in termini di acqua i data center e la rete che fornisce loro elettricità, e (3) quanti prompt vengono elaborati ogni giorno. Una stima "media" plausibile utilizzando punti dati ben documentati è ~17 milioni di litri al giorno per circa 2.5 miliardi di richieste al giorno.

Cosa intendiamo esattamente con "utilizzo dell'acqua" per ChatGPT?

Uso diretto e indiretto dell'acqua

Quando le persone chiedono "quanta acqua usa ChatGPT", dobbiamo essere espliciti: il servizio di intelligenza artificiale stesso (il software) non versa acqua, l'acqua viene consumata dall' infrastruttura fisica che gestisce il servizio. Due categorie sono importanti:

Utilizzo diretto (in loco) dell'acqua: acqua utilizzata dai sistemi di raffreddamento e umidificazione dei data center (torri di raffreddamento evaporativo, refrigeratori d'acqua, umidificatori). Questa è comunemente misurata con la metrica di settore Efficacia nell'uso dell'acqua (WUE), ovvero litri di acqua utilizzati per kWh di energia IT consumata. WUE cattura raffreddamento/umidificazione acqua consumata nel sito.
Utilizzo indiretto (incorporato) dell'acqua: Acqua utilizzata per generare l'elettricità che alimenta i data center (raffreddamento termoelettrico nelle centrali elettriche, acqua utilizzata nell'estrazione e nella lavorazione del combustibile, ecc.). In alcune regioni e con diversi mix energetici, l'acqua utilizzata per generare 1 kWh di elettricità può essere considerevole. IEEE Spectrum e altre analisi quantificano il prelievo e il consumo di acqua per kWh per la generazione di elettricità.

Una stima sostenibile dell'impronta idrica totale somma quindi i due fattori:
Acqua totale per kWh = WUE (L/kWh) + intensità idrica della produzione di elettricità (L/kWh).

Come si converte “energia per query” in “acqua per query”?

Quali dati sono richiesti?

Per convertire l'energia in acqua sono necessari tre input:

Energia per query (Wh/query) — quanti wattora consuma il modello per rispondere a un singolo prompt.
Energia elettrica (WUE) (L/kWh) — quanti litri d'acqua vengono consumati per ogni kilowattora utilizzato nel data center.
Numero di query al giorno — il totale delle richieste elaborate dal servizio.

Acqua per richiesta (litri) = (Wh/richiesta ÷ 1,000) × WUE (L/kWh)

Acqua totale al giorno = Acqua per query × query/giorno

Quanto sono affidabili questi input?

Query/giorno: La cifra di 2.5 miliardi al giorno di OpenAI è un punto di partenza affidabile per quanto riguarda i report del settore, ma i conteggi giornalieri reali variano a seconda del mese e del fuso orario.
Energia per query: le stime variano enormemente. Il CEO di OpenAI, Sam Altman, ha affermato che una query media di ChatGPT utilizza circa 0.34 Wh di energia (e ha paragonato l'acqua per query a una frazione di cucchiaino). Le stime accademiche e della stampa indipendenti per i moderni modelli di intelligenza artificiale pesante vanno da meno di un wattora a diversi wattora o addirittura a due cifre per query, a seconda della versione del modello che gestisce la richiesta e se la stima include costi generali (routing, stoccaggio, ecc.). Questa variazione è una delle ragioni principali per cui le stime idriche divergono.
WUE: varia anche in base alla progettazione del data center e alla geografia: da circa 0.2 L/kWh (molto efficiente, a circuito chiuso, non evaporativo) a oltre 10 L/kWh in alcune configurazioni evaporative o installazioni inefficienti dal punto di vista idrico. Le analisi internazionali mostrano un'ampia banda.

Poiché ogni variabile è soggetta a incertezza, piccole variazioni si moltiplicano in totali molto diversi.

Quanta acqua consuma ChatGPT al giorno? Esempi pratici con ipotesi plausibili.

Di seguito presento una serie di scenari trasparenti basati sul dato di 2.5 miliardi di query al giorno e sulle stime di WUE ed energia comunemente citate. I calcoli sono semplici e riproducibili; mostro casi bassi, medi e alti in modo da poterne valutare la sensibilità.

Variabili di scenario (fonti e giustificazione)

Query/giorno: 2.5 miliardi (OpenAI/notizie stampa).
Scelte WUE:
Basso (migliore della categoria): 0.206 L/kWh — esempi pubblicati di strutture altamente efficienti.
Media: 1.8 L/kWh — media del settore comunemente citata.
Alto: 12 L/kWh — Intervalli OCSE/settoriali per aree geografiche/architetture a maggiore consumo di acqua.
Energia per scelte di query:
Basso (dato del CEO di OpenAI): 0.34 Wh/query (Dichiarazione di Sam Altman).
Alto (ricerca/stima massima per i modelli più grandi): 18 Wh/query (rappresentativo di istanze di modelli più pesanti; qui utilizzato come illustrazione del limite superiore).

Output calcolati (casi selezionati)

Per maggiore leggibilità mostrerò litri/giorno e galloni/giorno. (1 litro = 0.264172 galloni USA.)

Basso WUE e basso consumo energetico (ottimistico)

WUE = 0.206 L/kWh; energia/richiesta = 0.34 Wh
Acqua per richiesta ≈ 0.000070 L (≈0.07 mL)
Acqua totale/giorno ≈ 175,000 litri/giorno (≈ 46,300 galloni USA/giorno)

WUE medio e basso consumo energetico (Altman + media del settore)

WUE = 1.8 L/kWh; energia/richiesta = 0.34 Wh
Acqua per richiesta ≈ 0.000612 L (≈0.61 mL)
Acqua totale/giorno ≈ 1,530,000 litri/giorno (≈ 404,000 galloni / giorno).

Energia media-WUE e moderata (1–2 Wh/query)

A 1 Wh/query → 4,500,000 litri/giorno (≈1,188,774 galloni/giorno).
A 2 Wh/query → 9,000,000 litri/giorno (≈2,377,548 galloni/giorno).

Energia media-WUE e alta (10 Wh/query)

45,000,000 litri/giorno (≈11,887,740 galloni/giorno).

Elevata WUE e alta energia (caso peggiore pessimistico)

WUE = 12 L/kWh; energia/richiesta = 18 Wh/richiesta
Acqua per richiesta ≈ 0.216 L
Acqua totale/giorno ≈ 540,000,000 litri/giorno (≈ 143 milioni di galloni/giorno)

Queste istantanee dimostrano che cambiare sia WUE or Wh/query Per fattori modesti, i totali sono molto diversi. Il caso Altman + WUE medio (circa 1.53 milioni di litri/giorno, circa 400 galloni/giorno) è una stima intermedia plausibile se si accettano i suoi dati di energia per query e un WUE medio del settore. T

Perché le stime pubblicate variano così tanto?

Fonti primarie di incertezza

Energia per richiesta (kWh): Dipende dal tipo di modello, dalla lunghezza del prompt e dall'efficienza dell'inferenza. Le stime variano di un ordine di grandezza tra semplici chiamate di piccoli modelli e grandi richieste multimodali in stile GPT-4/GPT-5. Analisi indipendenti pubblicate indicano valori plausibili da ~1 Wh a ~10 Wh per prompt.
WUE (uso dell'acqua in loco): I moderni fornitori di cloud iperscalabili investono massicciamente in progetti a basso consumo idrico (economizzatori d'aria, raffreddamento a liquido a circuito chiuso). Un hyperscaler di classe Microsoft può raggiungere valori WUE molto bassi in molte sedi (anche in sperimentazioni di raffreddamento a zero acqua), mentre strutture più vecchie o con vincoli di localizzazione possono avere valori WUE molto più elevati. Questo intervallo determina gran parte dell'incertezza.
Intensità dell'acqua di rete: L'elettricità può essere prodotta con intensità idriche molto diverse a seconda del mix energetico. Un data center alimentato al 100% da fotovoltaico/eolico ha un'impronta idrica indiretta molto inferiore rispetto a uno alimentato da centrali termoelettriche che utilizzano l'acqua di raffreddamento.
Volume di traffico e cosa si intende per "prompt": I "prompt" di OpenAI possono variare: brevi prompt con una sola domanda rispetto a lunghe sessioni di scambio. I totali giornalieri dei prompt pubblicati aiutano a circoscrivere il problema, ma il volume per prompt varia a seconda della durata della conversazione e dei servizi ausiliari utilizzati.

A causa della natura moltiplicativa del calcolo (energia × intensità dell'acqua), l'incertezza in ciascun termine aumenta, ed è per questo che i nostri scenari basso/medio/alto differiscono di due ordini di grandezza.

Quali misure pratiche riducono l'impronta idrica dell'IA?

Leve ingegneristiche e operative

Spostare i carichi di lavoro in regioni con basso livello di acqua o in strutture con basso consumo di acqua e vapore acqueo: Scegli data center che utilizzano sistemi di raffreddamento a circuito chiuso o a liquido su chip e che utilizzano miscele di elettricità a basso consumo di acqua. Gli hyperscaler pubblicano sempre più spesso metriche WUE e PUE per orientare tali scelte.
Adotta il raffreddamento a liquido e l'immersione a livello di chip: Il raffreddamento a liquido riduce drasticamente il fabbisogno di acqua per evaporazione rispetto alle grandi torri di raffreddamento evaporativo. Diversi operatori stanno sperimentando o implementando il raffreddamento a liquido su larga scala per cluster GPU.
Migliorare l'efficienza del modello e il batching delle inferenze: Le ottimizzazioni a livello software (batch più intelligenti, modelli quantizzati, distillazione) riducono l'energia per risposta, abbassando direttamente l'intensità dell'acqua quando viene applicata la conversione energia→acqua. Sono in corso lavori accademici in questo ambito.
Trasparenza e rendicontazione: Una rendicontazione standardizzata e verificata da terze parti dei valori PUE/WUE e delle metriche di inferenza per modello consentirebbe una migliore contabilità pubblica e una migliore definizione delle politiche. Le autorità di regolamentazione di alcune giurisdizioni stanno già spingendo per la trasparenza sui permessi idrici e sugli impatti locali.

Gli utenti possono ridurre l'impronta idrica di ChatGPT?

Gli utenti influenzano l'impronta ecologica aggregata plasmando la domanda. Suggerimenti pratici:

Chiedi suggerimenti mirati e di alta qualità anziché tanti piccoli prompt (ciò riduce i calcoli ripetuti).
Preferisci output più brevi e mirati quando appropriato.
Utilizzare utensili locali per attività ripetitive (ad esempio, modelli su dispositivo o risultati memorizzati nella cache) laddove la privacy e le prestazioni lo consentano.
Detto questo, le scelte infrastrutturali dei fornitori (quali data center gestiscono le query e quale tecnologia di raffreddamento utilizzano) sono molto più determinanti per l'uso dell'acqua rispetto alle richieste dei singoli utenti.

In conclusione: qual è una stima responsabile di "acqua ChatGPT al giorno"?

Se accetti quanto segnalato da OpenAI 2.5 miliardi di prompt/giorno, Allora:

utilizzando 0.34 Wh/query di Altman più un WUE medio del settore di 1.8 L/kWh porta a un **stima del punto medio ≈ 1.53 milioni di litri/giorno (~404,000 galloni USA/giorno)**Si tratta di una stima difendibile se si accettano questi due input.
Ma ipotesi mutevoli fornisce un intervallo plausibile da ~175,000 L/giorno (≈46 galloni) in scenari ottimistici best-in-class fino a centinaia di milioni di litri/giorno in combinazioni pessimistiche di elevata energia per query e elevata WUE. Il limite inferiore corrisponde a data center di livello mondiale con basso consumo idrico e bassa energia per query; il limite superiore corrisponde a istanze di modello pesanti servite in impianti inefficienti dal punto di vista idrico. La dispersione è reale e significativa.

A causa di questa incertezza, le azioni più utili sono (a) spingere gli operatori a pubblicare metriche chiare e standardizzate di WUE e di energia per inferenza, (b) dare priorità a progetti di raffreddamento a basso consumo d'acqua per i nuovi data center AI e (c) continuare la ricerca su approcci software e hardware che riducano il calcolo per query.

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