O CEO da OpenAI, Sam Altman, declarou publicamente que um média Usos da consulta ChatGPT ≈0.000085 galões de água (cerca de 0.32 mililitros, aproximadamente um décimo quinto de uma colher de chá) e ≈0.34 watts-hora de eletricidade por consulta. Esse número por consulta, quando multiplicado em escala, torna-se significativo, mas permanece muito menor do que muitas manchetes alarmistas anteriores afirmavam — fornecido Você aceita as suposições de Altman sobre energia por consulta e a eficiência do uso de água dos data centers que atendem ao ChatGPT. Análises independentes usando diferentes suposições (especialmente diferentes valores de Eficácia do Uso de Água, WUE) produzem números que podem ser várias vezes maiores ou menores.
Quanta água uma única consulta do ChatGPT realmente usa?
O que a OpenAI (e seu CEO) disseram
Em declarações públicas, o CEO e os porta-vozes da OpenAI ofereceram um valor muito pequeno de água por consulta: aproximadamente 0.32 mililitros por consulta, que se converte em cerca de Galões 0.000085 (≈8.45×10⁻⁵ gal). Isso representa aproximadamente um décimo quinto de uma colher de chá de água por consulta e é o valor mais citado quando as empresas tentam demonstrar o pequeno impacto marginal das interações individuais.
Por que as estimativas independentes diferem
Pesquisadores independentes e ONGs usam uma abordagem diferente: eles estimam a energia elétrica consumida por consulta e depois multiplicam por um intensidade da água (água utilizada por unidade de eletricidade) para obter um valor de água por consulta. Duas entradas comuns são:
- Energia por consulta. Várias estimativas técnicas colocam as respostas no estilo ChatGPT na vizinhança de 2–4 watts-hora (Wh) por consulta (2.9 Wh é uma estimativa central comumente citada). Isto é 0.0029 kWh por consulta.
- Intensidade hídrica (WUE / água por kWh). As métricas do data center variam de acordo com o projeto e a região. A Eficiência do Uso da Água (EUA) "média do setor" frequentemente citada é de cerca de 1.8 litros por kWh (≈0.475 galões/kWh) — mas os valores medidos variam amplamente (de quase zero para sistemas de ar de circuito fechado até vários litros por kWh para sistemas evaporativos quando relatados como consumo ou retirada).
Juntando tudo isso, temos uma conversão simples:
- utilização 2.9 Wh/consulta (0.0029 kWh) e 1.8 L / kWh → 0.00522 L/consulta = 5.22 mililitros ≈ Galões 0.00138 por consulta.
Essa estimativa baseada em energia (~5 ml / 0.0014 gal) é uma ordem de magnitude maior do que o número por consulta do OpenAI (0.32 ml). Diferentes suposições sobre energia por consulta, WUE, se deve ou não incluir água indireta da geração de energia e qual parte do modelo (treinamento vs. inferência) você aloca a "uma consulta" explicam grande parte da lacuna. Veja abaixo os intervalos e a análise de sensibilidade.
Como os sistemas de resfriamento de data centers convertem eletricidade em uso de água?
O que significa “uso de água”: consumo vs. retirada
A frase “água usada por um data center” pode significar coisas diferentes:
- Consumo no local (evaporado): água que evapora em torres de resfriamento/sistemas adiabáticos e não é devolvida aos corpos d'água locais. Isso geralmente é o fator mais impactante para o estresse hídrico local.
- retirada: água retirada de uma fonte (rio, lago, aquífero) e posteriormente devolvida (possivelmente mais quente ou tratada quimicamente). A retirada pode ser grande mesmo onde o consumo é baixo.
- Água indireta (embutida na eletricidade): água usada para produzir a eletricidade que alimenta o data center (usinas termelétricas, hidrelétricas, etc.). Muitos estudos de ciclo de vida adicionam isso.
Relatórios e reguladores utilizam diferentes combinações dessas métricas. Para um indicador operacional e localmente significativo, o WUE (litros consumidos por kWh de energia de TI) é amplamente utilizado; para debates sobre ciclo de vida e políticas, a água indireta da geração de eletricidade é frequentemente adicionada.
Tecnologias de resfriamento e intensidade da água
A abordagem de resfriamento é importante:
- Água gelada resfriada a ar/circuito fechado sistemas podem ter consumo de água no local muito baixo (próximo de zero WUE), mas maior consumo de energia elétrica e maior quantidade de água incorporada na eletricidade.
- Resfriamento evaporativo / torres de resfriamento (comum onde os custos de eletricidade ou a eficiência determinam as escolhas) consomem água por projeto; grandes instalações foram documentadas para usar milhões de galões por dia em regiões quentes e secas.
Uma revisão rigorosa (Nature/npj Clean Water) documentou que os valores de consumo variam amplamente — de quase zero a 4.4 litros por kWh (e retiradas que podem ser ordens de magnitude maiores), dependendo do projeto e do clima. Essa variabilidade é a principal razão pela qual os números de água por consulta abrangem mais de duas ordens de magnitude.
Quantos galões por dia/ano o ChatGPT consome em escala?
Aritmética de cenários — suposições transparentes
Vamos calcular três cenários para um Consulta ChatGPT usando entradas comumente citadas e, em seguida, dimensionada para totais diários, assumindo volumes de consulta hipotéticos.
entradas
- Energia por consulta: 2.9 Wh = 0.0029 kWh (estimativa central).
- Intensidades hídricas (três casos):
- Baixo WUE: 0.2 L/kWh (sistemas fechados e muito eficientes em termos de água).
- Média da indústria WUE: 1.8 L/kWh (referência amplamente utilizada).
- Alto WUE: 4.4 L/kWh (limite superior observado na literatura).
Resultados por consulta (litros e galões):
- WUE baixo (0.2 L/kWh): 0.0029 × 0.2 = 0.00058 L = 0.58 ml ≈ 0.000153 gal.
- WUE médio (1.8 L/kWh): 0.0029 × 1.8 = 0.00522 L = 5.22 ml ≈ 0.00138 gal.
- WUE alto (4.4 L/kWh): 0.0029 × 4.4 = 0.01276 L = 12.76 ml ≈ 0.00337 gal.
(Conversões: 1 L = 1000 ml; 1 L = 0.264172 gal.)
Exemplo em escala (se o ChatGPT manipula 1 bilhão de consultas por dia):
- WUE baixo: 0.58 ml × 1e9 ≈ 580,000 litros/dia ≈ 153,000 galões / dia.
- WUE médio: 5.22 ml × 1e9 ≈ 5.22 milhões de litros/dia ≈ 1.38 milhões de galões/dia.
- Alto WUE: 12.76 ml × 1e9 ≈ 12.76 milhões de litros/dia ≈ 3.37 milhões de galões/dia.
Estes são números ilustrativos plausíveis — eles demonstram que o uso agregado de água pode ser significativo mesmo quando os números por consulta são pequenos. Relatórios recentes mostram que grupos de instalações de hiperescala já consomem centenas de milhões a bilhões de galões anualmente em algumas regiões.
Por que o treinamento versus a inferência são importantes
Dois qualificadores adicionais são essenciais:
- Modelos de treinamento (o processo único de criação do modelo) consome muita energia e, portanto, pode ter uma grande pegada hídrica associada — mas esse consumo é amortizado em muitas consultas de inferência futuras. As estimativas para treinamento são específicas do modelo e, muitas vezes, muito maiores do que as pegadas de inferência por consulta.
- Inferência (as respostas diárias que os usuários veem) é o custo recorrente e o foco dos cálculos por consulta acima.
Relatórios que misturam treinamento e inferência sem alocação clara exageram as pegadas por consulta; por outro lado, ignorar o treinamento subestima a pegada de vida útil de um modelo. Análises independentes indicam cuidadosamente quais incluem.
Quanta água o treinamento de um modelo grande (como GPT-3/4) consome?
Treinar grandes modelos de transformadores é uma atividade única e que consome muito mais água do que responder a perguntas individuais. Uma análise notável, revisada por pares/pré-impressa, realizada por Li et al. (2023) estimou que treinamento GPT-3 nos centros de dados de hiperescala dos EUA poderiam evaporar diretamente ~700,000 litros de água doce (≈ ~185,000 galões) durante o treinamento — e projetaram captações de água relacionadas à IA na casa dos bilhões de metros cúbicos até meados da década de 2020, se as tendências continuarem. Esse exemplo mostra que o treinamento pode competir com muitos meses de tempo de execução operacional em termos absolutos de água. arXiv
A intensidade hídrica do treinamento advém de execuções longas e contínuas de alta utilização em clusters densos de GPU, combinados com sistemas de resfriamento que — dependendo do projeto — dependem de um consumo significativo de água por evaporação. O treinamento é episódico, mas amplo; a inferência é contínua, mas pequena por unidade. Juntos, eles determinam a pegada hídrica vitalícia de um modelo.
Por que o treinamento dá tanta sede?
- Duração e intensidade: Os treinos podem durar dias ou semanas com consumo de energia próximo ao máximo.
- Alto fluxo de calor: GPUs e embalagens criam calor concentrado, o que geralmente requer resfriamento eficiente (e às vezes assistido por água).
- Escala: treinar modelos de última geração pode exigir milhares de GPUs em racks agrupados.
- Restrições regionais: o mesmo cluster de treinamento em uma região com escassez de água usando resfriamento evaporativo é muito pior para o estresse hídrico local do que um cluster resfriado por resfriadores secos em um clima frio.
Quais notícias recentes afetam a pegada hídrica do ChatGPT?
Expansão da infraestrutura e opções de localização da OpenAI
Relatórios recentes mostram que a OpenAI está ativamente buscando grandes projetos de infraestrutura, incluindo uma carta de intenções de alto nível para um grande projeto de data center na Argentina — um empreendimento que, se construído, concentraria uma quantidade substancial de computação em uma região e mudaria a dinâmica regional de água/energia. A localização é importante: regiões costeiras ou úmidas, acesso a água reciclada e regulamentações locais moldam a WUE.
A indústria caminha para projetos com menor consumo de água
Os principais provedores de nuvem estão implementando projetos de datacenters com economia de água: A Microsoft publicou planos e estudos de caso sobre designs de próxima geração que podem executar cargas de trabalho de IA com evaporação de água no local próxima de zero adotando o resfriamento em nível de chip e outras inovações (anunciadas em 2024–2025). Essas trajetórias de engenharia podem reduzir significativamente a pegada hídrica por consulta ao longo do tempo, se amplamente adotadas.
Conclusão
A pergunta “quantos galões” é enganosamente simples. Um número por consulta como Galões 0.000085 é encorajadoramente pequeno e ajuda a comunicar que os serviços de nuvem modernos são otimizados em termos de energia e água — mas é apenas uma peça do quebra-cabeça. A questão mais ampla gira em torno do consumo cumulativo, dos impactos de cauda longa do treinamento e da localização das grandes instalações. Pesquisas independentes (Li et al.), relatórios de laboratórios governamentais (LBNL) e comentários recentes da indústria (Altman) convergem para a mesma conclusão prática: a pegada hídrica da IA pode ser gerenciada — mas apenas com maior transparência, escolhas de resfriamento mais inteligentes, eficiência no design de modelos e alinhamento de políticas para proteger os recursos hídricos locais.
Para começar, explore o modelo ChatGPT, como GPT-5 Pro capacidades do 's no Playground e consulte o Guia de API para obter instruções detalhadas. Antes de acessar, certifique-se de ter feito login no CometAPI e obtido a chave da API. CometAPI oferecem um preço muito mais baixo que o preço oficial para ajudar você a se integrar.
Pronto para ir?→ Inscreva-se no CometAPI hoje mesmo !