간단한 답변: ChatGPT의 글로벌 서비스는 다음을 소모할 가능성이 있습니다. 매일 200만~1억 6천만 리터의 물 — (1) 단일 프롬프트가 얼마나 많은 에너지를 소비하는지, (2) 데이터 센터와 전력망이 얼마나 많은 물을 사용하는지, (3) 매일 얼마나 많은 프롬프트가 처리되는지에 대한 불확실성으로 인해 매우 넓은 범위가 발생합니다. 잘 문서화된 데이터 포인트를 사용한 그럴듯한 "중간" 추정치는 다음과 같습니다. 하루 약 17만 리터 하루에 약 2.5억 개의 프롬프트가 생성됩니다.
ChatGPT에서 "물 사용"이란 정확히 무엇을 의미합니까?
직접 물 사용과 간접 물 사용
사람들이 "ChatGPT가 얼마나 많은 물을 사용합니까?"라고 묻는 경우 우리는 명확하게 말해야 합니다. AI 서비스 자체(소프트웨어)가 물을 붓지 않습니다. 물은 AI가 소비합니다. 물리적 인프라 서비스를 운영하는 주체입니다. 두 가지 범주가 중요합니다.
- 직접(현장) 물 사용: 데이터 센터 냉각 및 가습 시스템(증발식 냉각탑, 수냉식 냉각기, 가습기)에서 사용되는 물. 이는 일반적으로 업계 지표로 측정됩니다. **물 사용 효율성(WUE)**이는 소비된 IT 에너지 kWh당 사용된 물의 리터입니다. WUE는 다음을 포착합니다. 냉각/가습 현장에서 소비된 물.
- 간접적(구체적) 물 사용: 데이터 센터에 전력을 공급하는 데 사용되는 물(발전소의 열전 냉각, 연료 추출 및 처리에 사용되는 물 등). 일부 지역 및 전력 구성에서는 1kWh의 전력을 생산하는 데 사용되는 물이 상당할 수 있습니다. IEEE Spectrum 및 기타 분석은 전력 생산을 위한 kWh당 물 사용량과 취수량을 정량화합니다.
따라서 총 물 발자국에 대한 방어 가능한 추정치에는 다음 두 가지가 추가됩니다.
kWh당 총 물 사용량 = WUE(L/kWh) + 발전용 물 사용량(L/kWh).
"쿼리당 에너지"를 "쿼리당 물"로 어떻게 변환합니까?
어떤 데이터가 필요합니까?
에너지에서 물로 전환하려면 세 가지 입력이 필요합니다.
- 쿼리당 에너지(Wh/쿼리) — 모델이 단일 프롬프트에 답하는 데 얼마나 많은 와트시를 소모하는가.
- WUE(L/kWh) — 데이터 센터에서 사용되는 킬로와트시당 몇 리터의 물이 소비됩니까?
- 하루 쿼리 수 — 서비스에서 처리한 총 요청 수입니다.
쿼리당 물(리터) = (Wh/쿼리 ÷ 1,000) × WUE(L/kWh)
하루 총 물 사용량 = 쿼리당 물 사용량 × 쿼리/일
해당 입력은 얼마나 신뢰할 수 있나요?
- 쿼리/일: OpenAI의 하루 2.5억 건이라는 수치는 업계 보고에 따르면 신뢰할 수 있는 시작점이지만, 실제 일일 수치는 월별 및 시간대에 따라 다릅니다.
- 쿼리당 에너지: 추정치는 엄청나게 다양합니다. OpenAI의 CEO인 Sam Altman은 평균적인 ChatGPT 쿼리가 대략적으로 0.34 어 에너지(그리고 그는 쿼리당 물을 티스푼의 일부에 비유했습니다). 현대의 무거운 AI 모델에 대한 독립적인 학계 및 언론 추정치는 와트시 미만에서 쿼리당 몇 자릿수 또는 두 자릿수 와트시요청을 처리하는 모델 버전과 견적에 간접비(라우팅, 저장 등)가 포함되는지 여부에 따라 달라집니다. 이러한 차이가 수자원 견적이 서로 다른 주요 원인입니다.
- 우: 데이터센터 설계 및 지역에 따라서도 다릅니다. 약 0.2L/kWh(매우 효율적, 폐쇄 루프, 비증발식)부터 일부 증발식 시스템이나 물 효율이 낮은 설비에서는 10L/kWh 이상까지 다양합니다. 국제 분석 결과, 광범위한 범위를 보입니다.
각 변수에는 불확실성이 있기 때문에 작은 변화도 매우 다른 총계로 나타납니다.
ChatGPT는 하루에 얼마나 많은 물을 사용합니까? - 타당한 가정을 바탕으로 한 실제 사례
아래에서는 하루 2.5억 건의 쿼리와 일반적으로 인용되는 WUE 및 에너지 추정치를 사용하여 몇 가지 투명한 시나리오를 제시합니다. 계산은 간단하고 재현 가능하며, 민감도를 확인하실 수 있도록 낮음, 보통, 높음의 세 가지 사례를 보여드립니다.
시나리오 변수(출처 및 정당화)
- 쿼리/일: 2.5억(OpenAI/보도자료)
- WUE 선택:
- 낮음(동급 최고): 0.206 L/kWh — 고효율 시설의 공개 사례.
- 평균: 1.8L/kWh — 일반적으로 인용되는 업계 평균입니다.
- 높음: 12L/kWh — OECD/산업은 물 사용량이 많은 지역/건축에 대한 범위를 정합니다.
- 쿼리 선택당 에너지:
- 낮음(OpenAI CEO 수치): 0.34 Wh/쿼리 (샘 알트먼의 진술)
- 높음(가장 큰 모델에 대한 조사/언론 추정치): 18Wh/쿼리 (더 무거운 모델 인스턴스를 나타냄. 여기서는 상한 설명으로 사용됨).
계산된 출력(선택된 사례)
가독성을 위해 리터/일과 갤런/일을 표시하겠습니다. (1리터 = 0.264172 미국 갤런)
- 저WUE 및 저에너지(낙관적)
- WUE = 0.206 L/kWh; 에너지/쿼리 = 0.34 Wh
- 쿼리당 물 ≈ 0.000070L (≈0.07mL)
- 총 물/일 ≈ 175,000L/일 (≈ 46,300 미국 갤런/일)
- 평균-WUE 및 저에너지(Altman + 업계 평균)
- WUE = 1.8 L/kWh; 에너지/쿼리 = 0.34 Wh
- 쿼리당 물 ≈ 0.000612L (≈0.61mL)
- 총 물/일 ≈ 1,530,000L/일 (≈ 404,000갤런/일).
- 평균-WUE 및 중간 에너지(쿼리당 1~2Wh)
- 1Wh/쿼리에서 → 4,500,000L/일 (약 1,188,774갤런/일).
- 2Wh/쿼리에서 → 9,000,000L/일 (약 2,377,548갤런/일).
- 평균-WUE 및 고에너지(10Wh/쿼리)
- 45,000,000L/일 (약 11,887,740갤런/일).
- 높은 WUE 및 높은 에너지(비관적인 최악의 경우)
- WUE = 12 L/kWh; 에너지/쿼리 = 18 Wh/쿼리
- 쿼리당 물 ≈ 0.216L
- 총 물/일 ≈ 540,000,000L/일 (≈ 143만 갤런/일)
이 스냅샷은 다음 중 하나를 변경하는 것을 보여줍니다. 우 or Wh/쿼리 적당한 요인에 따라 총량은 매우 다르게 나타납니다. Altman의 쿼리당 에너지 수치와 업계 평균 WUE를 적용하면, Altman + 평균 WUE(약 1.53만 리터/일, 약 400만 갤런/일)의 중간 추정치가 타당합니다. T
공개된 추정치가 왜 그렇게 크게 다를까?
불확실성의 주요 원인
- 프롬프트당 에너지(kWh): 모델 유형, 프롬프트 길이 및 추론 효율성에 따라 달라집니다. 추정치는 단순한 소규모 모델 호출과 대규모 다중 모드 GPT-4/GPT-5 스타일 요청 간에 10배 정도 차이가 납니다. 발표된 독립적인 분석 결과에 따르면 프롬프트당 약 1Wh에서 약 10Wh 사이의 타당한 값이 도출됩니다.
- WUE(현장 물 사용): 현대의 하이퍼스케일 클라우드 제공업체들은 저수량 설계(공기 절약 장치, 폐쇄 루프 액체 냉각)에 막대한 투자를 하고 있습니다. 마이크로소프트급 하이퍼스케일러는 여러 위치에서 매우 낮은 WUE를 달성할 수 있지만(무수량 냉각을 위한 실험조차도), 오래되었거나 위치 제약이 있는 시설은 훨씬 높은 WUE를 보일 수 있습니다. 이러한 범위가 불확실성의 상당 부분을 좌우합니다.
- 그리드 물 강도: 전력 구성에 따라 매우 다른 수력 발전량으로 전기를 생산할 수 있습니다. 100% 태양광/풍력으로 운영되는 데이터 센터는 냉각수에 의존하는 열전 발전소로 운영되는 데이터 센터보다 간접 수자원 사용량이 훨씬 적습니다.
- 트래픽 양과 "프롬프트"로 간주되는 사항: OpenAI의 "프롬프트"는 짧고 단일 질문으로 구성된 프롬프트와 길고 반복적인 세션 등 다양합니다. 매일 게시되는 프롬프트 합계는 문제 해결에 도움이 되지만, 프롬프트당 프롬프트 수는 대화 길이와 사용된 보조 서비스에 따라 달라집니다.
계산의 곱셈적 특성(에너지 × 수분 강도)으로 인해 각 항목의 불확실성이 합쳐지며, 이로 인해 낮음/중간/높음 시나리오가 두 자릿수 차이가 납니다.
AI의 물 사용량을 줄이기 위한 실질적인 조치는 무엇인가?
엔지니어링 및 운영 레버
- 작업 부하를 저수위 지역이나 저수위 사용 시설로 이동합니다. 폐쇄 루프 또는 액체-칩 냉각 방식을 사용하고 저수량 전기 혼합 방식으로 전력을 공급받는 데이터센터를 선택하세요. 하이퍼스케일링 기업들은 이러한 선택에 도움이 되는 WUE(전력 사용 효율) 및 PUE(전력 효율성) 지표를 점점 더 많이 공개하고 있습니다.
- 액체 냉각 및 칩 레벨 침지 방식 채택: 액체 냉각은 대형 증발식 냉각탑에 비해 증발수 수요를 크게 줄입니다. 여러 운영업체가 GPU 클러스터에 액체 냉각을 시범 적용하거나 확장하고 있습니다.
- 모델 효율성과 추론 배칭을 개선합니다. 소프트웨어 수준 최적화(스마트 배칭, 양자화 모델, 증류)는 반응당 에너지를 줄여 에너지→물 변환을 적용할 때 물의 강도를 직접적으로 낮춥니다. 이와 관련하여 학술 연구가 활발히 진행되고 있습니다.
- 투명성 및 보고: PUE/WUE 및 모델별 추론 지표에 대한 표준화된 제3자 감사 보고를 통해 더 나은 공공 회계 및 정책 수립이 가능해질 것입니다. 일부 관할 지역의 규제 기관들은 이미 용수 허가 및 지역 영향에 대한 투명성을 강화하기 위해 노력하고 있습니다.
사용자가 ChatGPT의 물 사용량을 줄일 수 있나요?
사용자는 수요를 형성함으로써 총 발자국에 영향을 미칩니다. 실용적인 제안:
- 집중적이고 고품질의 프롬프트를 요청하세요 여러 개의 작은 프롬프트 대신 (이렇게 하면 반복 계산이 줄어듭니다).
- 더 짧고 타겟이 명확한 출력을 선호합니다. 적절한 경우.
- 반복적인 작업에는 로컬 툴을 사용하세요 (예: 기기 내 모델 또는 캐시된 결과) 개인 정보 보호 및 성능이 허용되는 경우
즉, 공급업체의 인프라 선택(쿼리를 처리하는 데이터 센터와 사용하는 냉각 기술)은 개별 사용자의 프롬프트보다 물 사용량에 훨씬 더 큰 영향을 미칩니다.
결론: "하루 ChatGPT 물 섭취량"에 대한 적정 추정치는 얼마입니까?
OpenAI의 보고를 수락하는 경우 하루 2.5억 개의 프롬프트그런 다음 :
- 사용 Altman의 0.34 Wh/쿼리 플러스 업계 평균 WUE 1.8L/kWh 이르게 **중간 추정치 ≈ 1.53만 리터/일(~404,000 미국 갤런/일)**그 두 가지 입력을 받아들인다면, 그것은 방어할 만한 헤드라인 추정치입니다.
- 그러나 변화하는 가정 그럴듯한 범위를 제공합니다 ~175,000L/일(약 46갤런) 최대 낙관적인 동급 최고 시나리오에서 수억 리터/일 높은 쿼리당 에너지와 높은 WUE의 비관적인 조합으로 나타납니다. 하단은 세계적 수준의 저수량 데이터센터와 낮은 쿼리당 에너지에 해당하며, 상단은 물 효율이 낮은 발전소에서 제공되는 대규모 모델 인스턴스에 해당합니다. 이러한 분포는 실제적이고 실질적인 것입니다.
이러한 불확실성으로 인해 가장 유용한 조치는 (a) 운영자에게 명확하고 표준화된 WUE 및 추론당 에너지 지표를 공개하도록 촉구하고, (b) 새로운 AI 데이터 센터에 저수량 냉각 설계를 우선시하고, (c) 쿼리당 컴퓨팅을 낮추는 소프트웨어 및 하드웨어 접근 방식에 대한 연구를 계속하는 것입니다.
시작하려면 다음과 같은 ChatGPT 모델을 탐색하세요. GPT-5 프로 의 역량 운동장 그리고 상담하십시오 API 가이드 자세한 내용은 CometAPI를 참조하세요. 접속하기 전에 CometAPI에 로그인하고 API 키를 발급받았는지 확인하세요. 코멧API 공식 가격보다 훨씬 낮은 가격을 제공하여 통합을 돕습니다.
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