短い答え: ChatGPTのグローバルサービスはおそらく消費する 毎日200万～1億6000万リットルの水 — 非常に大きな幅があり、これは(1) 単一のプロンプトがどれだけのエネルギーを消費するか、(2) データセンターとそこに電力を供給するグリッドがどれだけの水を消費するか、(3) 毎日どれだけのプロンプトが処理されるか、といった不確実性によって左右される。十分に裏付けられたデータポイントを用いた妥当な「中間」推定値は、 1日あたり約1,700万リットル 1日あたり約2.5億回のプロンプト。
ChatGPT にとって「水の使用」とは具体的に何を意味するのでしょうか?
直接的な水利用と間接的な水利用
「ChatGPTはどれくらいの水を消費するのか」と聞かれたら、私たちは明確に答えなければなりません。AIサービス自体（ソフトウェア）が水を注ぐのではなく、水は 物理インフラ サービスを実行する。2つのカテゴリが重要となる。
- 直接（現場）水使用： データセンターの冷却・加湿システム（蒸発冷却塔、水チラー、加湿器）で使用される水。これは通常、業界標準の指標で測定されます。 **水利用効率（WUE）**これは、ITエネルギー消費量1kWhあたりに消費される水の量です。WUEは、 冷房/加湿 現場で消費される水。
- 間接的な（組み込まれた）水の使用： データセンターに電力を供給する発電に使用される水（発電所の熱電冷却、燃料の抽出および処理に使用される水など）。地域や電源構成によっては、1kWhの発電に必要な水量が膨大になる場合があります。IEEE Spectrumなどの分析では、発電に必要な1kWhあたりの取水量と消費量を定量化しています。
したがって、総水フットプリントの妥当な推定には、次の 2 つを追加します。
1kWhあたりの総水量 = WUE (L/kWh) + 発電量の水強度 (L/kWh).
「クエリあたりのエネルギー」を「クエリあたりの水」にどうやって変換するのでしょうか?
どのようなデータが必要ですか?
エネルギーから水への変換には、次の 3 つの入力が必要です。
- クエリあたりのエネルギー（Wh/クエリ） — 1 つのプロンプトに回答するためにモデルが消費するワット時間数。
- WUE（L/kWh） — データセンターで使用されるキロワット時間ごとに何リットルの水が消費されるか。
- 1日あたりのクエリ数 — サービスによって処理されたリクエストの合計。
クエリあたりの水量（リットル）=（Wh/クエリ÷1,000）×WUE（L/kWh）
1日あたりの総水量 = 1クエリあたりの水量 × 1日あたりのクエリ数
それらの入力はどの程度信頼できるのでしょうか?
- 1日あたりのクエリ数OpenAI の 1 日あたり 2.5 億という数字は、業界レポートからの信頼できる出発点ですが、実際の 1 日あたりの数は月やタイムゾーンによって異なります。
- クエリあたりのエネルギー: 推定値は非常に大きく異なります。OpenAIのCEOサム・アルトマンは、平均的なChatGPTクエリはおよそ 0.34 WH エネルギー（そして彼はクエリ1つあたりの水を小さじ1杯分に相当すると仮定した）。現代の高負荷AIモデルにおける独立した学術機関や報道機関の推定では、1ワット時未満から クエリあたり数ワット時、あるいは2桁ワット時リクエストにサービスを提供するモデルのバージョンと、推定にオーバーヘッド（ルーティング、ストレージなど）が含まれているかどうかによって異なります。この差異が、水資源推定値に乖離が生じる主な理由です。
- WUEデータセンターの設計や地域によっても変動します。約0.2 L/kWh（非常に効率的、閉ループ、非蒸発型）から、蒸発型システムや水効率の悪いシステムでは10 L/kWh以上まで変動します。国際的な分析では、この値は幅広い範囲に及んでいます。
各変数には不確実性があるため、小さな変化が積み重なって合計値に大きな違いが生じます。
ChatGPT は 1 日にどれくらいの水を使用するのでしょうか — もっともらしい仮定に基づく実例
以下に、1日あたり2.5億クエリという数値と、一般的に引用されているWUEおよびエネルギー推定値を用いた、透明性のあるシナリオをいくつか示します。計算はシンプルで再現性が高く、低、中、高のケースを示して、感度を確認できるようにしています。
シナリオ変数（ソースと正当性）
- 1日あたりのクエリ数: 2.5億（OpenAI/報道）。
- WUEの選択肢:
- 低（クラス最高）：0.206 L/kWh — 高効率施設の事例を公開しました。
- 平均: 1.8 L/kWh — 一般的に引用される業界平均。
- 高：12 L/kWh — より多くの水を必要とする地理/建築物に対する OECD/業界範囲。
- クエリ選択あたりのエネルギー:
- 低（OpenAI CEOの数値）: 0.34 Wh/クエリ （サム・アルトマンの声明）。
- 高（最大モデルの調査/報道による上限推定値）: 18 Wh/クエリ (より重いモデルインスタンスの代表。ここでは上限の例として使用されています)。
計算された出力（選択されたケース）
読みやすくするために、リットル/日とガロン/日で表示します。(1リットル = 0.264172 米ガロン)
- 低WUE＆低エネルギー（楽観的）
- WUE = 0.206 L/kWh; エネルギー/クエリ = 0.34 Wh
- クエリあたりの水 ≈ 0.000070 L (≈0.07 mL)
- 1日あたりの水使用量 ≈ 175,000リットル/日 （≈ 46,300米ガロン/日)
- 平均WUEおよび低エネルギー（アルトマン+業界平均）
- WUE = 1.8 L/kWh; エネルギー/クエリ = 0.34 Wh
- クエリあたりの水 ≈ 0.000612 L (≈0.61 mL)
- 1日あたりの水使用量 ≈ 1,530,000リットル/日 （≈ 1日あたり404,000ガロン).
- 平均WUEおよび中程度のエネルギー（1～2 Wh/クエリ）
- 1Wh/クエリの場合→ 4,500,000リットル/日 （≈1,188,774ガロン/日）。
- 2Wh/クエリの場合→ 9,000,000リットル/日 （≈2,377,548ガロン/日）。
- 平均 WUE および高エネルギー (10 Wh/クエリ)
- 45,000,000リットル/日 （≈11,887,740ガロン/日）。
- 高WUE & 高エネルギー（悲観的な最悪のケース）
- WUE = 12 L/kWh; エネルギー/クエリ = 18 Wh/クエリ
- クエリあたりの水 ≈ 0.216 L
- 1日あたりの水使用量 ≈ 540,000,000リットル/日 （≈ 1日あたり143万ガロン)
これらのスナップショットは、 WUE or Wh/クエリ わずかな要因の違いで、合計値は大きく異なります。アルトマン氏と平均WUE（1日あたり約1.53万リットル、約40万ガロン）のケースは、彼のクエリあたりのエネルギー量と業界平均のWUEを仮定した場合、妥当な中間推定値の一つとなります。 T
公表された推定値はなぜこれほど大きく異なるのでしょうか?
不確実性の主な原因
- プロンプトあたりのエネルギー（kWh）： モデルの種類、プロンプトの長さ、推論効率によって異なります。推定値は、単純な小規模モデル呼び出しと、GPT-4/GPT-5スタイルの大規模なマルチモーダルリクエストとでは、桁違いに異なります。公開されている独立した分析では、プロンプトあたり約1Whから約10Whの範囲が妥当な値とされています。
- WUE（敷地内水使用量）: 現代のハイパースケールクラウドプロバイダーは、低水量設計（エアエコノマイザー、閉ループ液体冷却）に多額の投資を行っています。マイクロソフトクラスのハイパースケーラーは、多くの拠点で非常に低いWUE（水なし冷却に向けた実験さえも）を実現できますが、古い施設や立地条件の制約がある施設では、WUEがはるかに高くなる可能性があります。この範囲が不確実性の大部分を左右します。
- グリッド水強度: 電力生産は、電源構成に応じて、水使用量が大きく異なります。100%太陽光発電/風力発電で稼働するデータセンターは、冷却水に依存する火力発電所で稼働するデータセンターよりも、間接的な水使用量が大幅に少なくなります。
- トラフィック量と「プロンプト」としてカウントされるもの: OpenAIの「プロンプト」は多様です。短い単一の質問のプロンプトから、長いやり取りのセッションまで様々です。公開されている毎日のプロンプトの合計数は問題の解決に役立ちますが、プロンプトごとの水量は会話の長さや使用される補助サービスによって異なります。
計算の乗法的な性質（エネルギー × 水強度）により、各項の不確実性が増大し、そのため、低/中/高のシナリオは 2 桁も異なります。
AI の水フットプリントを削減する実際的な手順は何ですか?
エンジニアリングと運用のレバー
- 作業負荷を低水位地域または低 WUE 施設に移動します。 閉ループ冷却または液体チップ冷却を採用し、節水型の電力ミックスから電力供給するデータセンターを選択してください。ハイパースケーラーは、こうした選択の参考として、WUE（電力消費量）とPUE（電力消費量）の指標を公開するケースが増えています。
- 液体冷却とチップレベルの浸漬を採用: 液体冷却は、大型の蒸発冷却塔と比較して、蒸発水の需要を大幅に削減します。複数の事業者がGPUクラスター向けに液体冷却の試験運用や拡張を行っています。
- モデルの効率性と推論のバッチ処理を改善します。 ソフトウェアレベルの最適化（よりスマートなバッチ処理、量子化モデル、蒸留）により、反応あたりのエネルギー消費量が削減され、エネルギー→水変換を適用する際に水使用量が直接的に減少します。学術研究も活発に行われています。
- 透明性と報告: PUE/WUEおよびモデルごとの推論指標に関する標準化された第三者監査済みの報告は、より優れた公会計と政策立案を可能にするでしょう。一部の管轄区域の規制当局は、すでに水資源の許可と地域への影響に関する透明性の確保を推進しています。
ユーザーは ChatGPT の水フットプリントを削減できますか?
ユーザーは需要を形成することで、総フットプリントに影響を与えます。実践的な提案：
- 焦点を絞った質の高い質問をする 多数の小さなプロンプトではなく（これにより繰り返しの計算が削減されます）。
- より短く、ターゲットを絞った出力を好む 適切な場合。
- 反復的なタスクにはローカルツールを使用する プライバシーとパフォーマンスが許す限り、(例: デバイス上のモデルやキャッシュされた結果など) を使用します。
そうは言っても、プロバイダーによるインフラストラクチャの選択（どのデータセンターがクエリを処理し、どのような冷却技術を使用するか）は、個々のユーザーの指示よりも、水の使用を決定する上ではるかに重要です。
結論：「1日あたりのChatGPT水」の適切な推定値とは何でしょうか?
OpenAIの報告を受け入れるなら 1日あたり2.5億件のプロンプト、その後：
- 使い方 アルトマンの0.34 Wh/クエリ プラス 業界平均のWUEは1.8 L/kWh につながる **中間推定値 ≈ 1.53万リットル/日（約404,000米ガロン/日）**これら 2 つの情報を受け入れると、これは妥当な見出しの推定値となります。
- だけど 変化する前提 妥当な範囲を示す 約175,000リットル/日（≈46ガロン） 楽観的な最高クラスのシナリオでは最大 数億リットル/日 クエリあたりの消費電力が高く、WUEが高いという悲観的な組み合わせです。下限は、世界クラスの低水量データセンターとクエリあたりの消費電力が低い状況に対応し、上限は、水効率の悪いプラントで提供される高負荷のモデルインスタンスに対応します。この差は現実的かつ顕著です。
このような不確実性があるため、最も有効なアクションは、(a) オペレーターに明確で標準化された WUE および推論あたりのエネルギー測定基準を公開するよう促すこと、(b) 新しい AI データセンターの低水量冷却設計を優先すること、(c) クエリあたりのコンピューティングを削減するソフトウェアおよびハードウェアのアプローチの研究を継続することです。
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