Resposta curta: O serviço global do ChatGPT provavelmente consome na ordem de 2 milhões a 160 milhões de litros de água por dia. — uma ampla variação, impulsionada pela incerteza sobre (1) quanta energia um único prompt consome, (2) o consumo de água dos data centers e da rede elétrica que os alimenta e (3) quantos prompts são processados por dia. Uma estimativa “intermediária” plausível, usando dados bem documentados, é aproximadamente 17 milhões de litros por dia para aproximadamente 2.5 bilhões de solicitações por dia.
O que exatamente queremos dizer com "uso de água" para o ChatGPT?
Uso direto versus indireto da água
Quando as pessoas perguntam “quanta água o ChatGPT usa”, precisamos ser explícitos: o serviço de IA em si (o software) não fornece água — a água é consumida pelo sistema. infraestrutura física que executa o serviço. Duas categorias importam:
- Utilização direta (no local) da água: Água utilizada pelos sistemas de refrigeração e umidificação de data centers (torres de resfriamento evaporativo, chillers, umidificadores). Essa medida é comumente utilizada pela métrica do setor. Eficácia no Uso da Água (WUE), que representa litros de água utilizados por kWh de energia de TI consumida. O WUE captura resfriamento/umidificação água consumida no local.
- Uso indireto (incorporado) da água: A água utilizada para gerar a eletricidade que alimenta os centros de dados (resfriamento termoelétrico em usinas de energia, água utilizada na extração e processamento de combustíveis, etc.) pode ser substancial em algumas regiões e matrizes energéticas. Em algumas regiões e com diferentes matrizes energéticas, a quantidade de água utilizada para gerar 1 kWh de eletricidade pode ser considerável. A IEEE Spectrum e outras análises quantificam a captação e o consumo de água por kWh para a geração de eletricidade.
Uma estimativa defensável da pegada hídrica total, portanto, soma os dois fatores:
Água total por kWh = WUE (L/kWh) + intensidade hídrica da geração de eletricidade (L/kWh).
Como converter "energia por consulta" em "água por consulta"?
Quais dados são necessários?
A conversão de energia em água requer três insumos:
- Energia por consulta (Wh/consulta) — Quantos watts-hora o modelo consome para responder a uma única solicitação?
- WUE (L/kWh) — quantos litros de água são consumidos para cada quilowatt-hora usado no centro de dados.
- Número de consultas por dia — o total de solicitações processadas pelo serviço.
Água por consulta (litros) = (Wh/consulta ÷ 1,000) × WUE (L/kWh)
Total de água por dia = Água por consulta × consultas/dia
Quão confiáveis são essas informações?
- Consultas/diaA cifra de 2.5 bilhões/dia da OpenAI é um ponto de partida confiável com base em relatórios do setor, mas os números reais diários variam de mês para mês e de fuso horário para fuso horário.
- Energia por consultaAs estimativas variam enormemente. O CEO da OpenAI, Sam Altman, afirmou que uma consulta média do ChatGPT usa aproximadamente 0.34 Wh de energia (e ele comparou a água por consulta a uma fração de uma colher de chá). Estimativas independentes de acadêmicos e da imprensa para modelos modernos e complexos de IA variam de menos de um watt-hora a vários ou até mesmo dezenas de watts-hora por consulta, dependendo da versão do modelo que está atendendo à solicitação e se a estimativa inclui sobrecarga (roteamento, armazenamento etc.). Essa variação é um dos principais motivos pelos quais as estimativas de consumo de água divergem.
- WUEO consumo de água também varia de acordo com o projeto do data center e a localização geográfica — de aproximadamente 0.2 L/kWh (circuito fechado, não evaporativo e muito eficiente) a mais de 10 L/kWh em algumas instalações evaporativas ou com uso ineficiente de água. Análises internacionais mostram uma ampla variação.
Como cada variável apresenta incerteza, pequenas mudanças se multiplicam em totais muito diferentes.
Quanta água o ChatGPT usa por dia — exemplos práticos com suposições plausíveis?
A seguir, apresento um conjunto de cenários transparentes usando a cifra de 2.5 bilhões de consultas/dia e estimativas de WUE (Eficiência do Uso da Água) e energia comumente citadas. Os cálculos são simples e reproduzíveis; mostro casos de baixa, média e alta sensibilidade para que você possa ver a variação.
Variáveis de cenário (fontes e justificativa)
- Consultas/dia2.5 bilhões (OpenAI/notícias).
- opções WUE:
- Baixo (o melhor da categoria): 0.206 L/kWh — exemplos publicados de instalações altamente eficientes.
- Média: 1.8 L/kWh — média do setor comumente citada.
- Alto: 12 L/kWh — Faixas de valores da OCDE/indústria para geografias/arquiteturas com maior consumo de água.
- Opções de energia por consulta:
- Baixo (dado do CEO da OpenAI): 0.34 Wh/consulta (Declaração de Sam Altman).
- Alto (estimativa máxima de pesquisa/imprensa para os maiores modelos): 18 Wh/consulta (representativo de instâncias de modelos mais complexos; usado aqui como ilustração de limite superior).
Resultados calculados (casos selecionados)
Vou mostrar litros/dia e galões/dia para facilitar a leitura. (1 litro = 0.264172 galões americanos.)
- Baixa eficiência no uso da água e baixo consumo de energia (otimista)
- WUE = 0.206 L/kWh; energia/consulta = 0.34 Wh
- Água por consulta ≈ 0.000070 L (≈0.07 mL)
- Total de água/dia ≈ 175,000 L / dia (≈ 46,300 galões americanos/dia)
- Média de WUE e baixo consumo de energia (Altman + média do setor)
- WUE = 1.8 L/kWh; energia/consulta = 0.34 Wh
- Água por consulta ≈ 0.000612 L (≈0.61 mL)
- Total de água/dia ≈ 1,530,000 L / dia (≈ 404,000 galões / dia).
- WUE médio e energia moderada (1–2 Wh/consulta)
- A 1 Wh/consulta → 4,500,000 L / dia (≈1,188,774 galões/dia).
- A 2 Wh/consulta → 9,000,000 L / dia (≈2,377,548 galões/dia).
- WUE médio e alto consumo de energia (10 Wh/consulta)
- 45,000,000 L / dia (≈11,887,740 galões/dia).
- Alto WUE e alto consumo de energia (pior cenário pessimista)
- WUE = 12 L/kWh; energia/consulta = 18 Wh/consulta
- Água por consulta ≈ 0.216 L
- Total de água/dia ≈ 540,000,000 L / dia (≈ 143 milhões de galões/dia)
Essas imagens demonstram que alterar qualquer um dos dois WUE or Wh/consulta Por meio de fatores modestos, os totais variam bastante. O caso Altman + WUE médio (≈1.53 milhão de litros/dia, ~400 mil galões/dia) é uma estimativa intermediária plausível, caso se aceite o valor de energia por consulta apresentado por ele e uma WUE média do setor. T
Por que as estimativas publicadas variam tanto?
Principais fontes de incerteza
- Energia por solicitação (kWh): Depende do tipo de modelo, do comprimento da solicitação e da eficiência da inferência. As estimativas variam em uma ordem de magnitude entre chamadas simples de modelos pequenos e grandes solicitações multimodais no estilo GPT-4/GPT-5. Análises independentes publicadas estabelecem valores plausíveis de ~1 Wh a ~10 Wh por solicitação.
- WUE (uso de água no local): Os provedores de nuvem hiperescaláveis modernos investem fortemente em projetos de baixo consumo de água (economizadores de ar, resfriamento líquido em circuito fechado). Um provedor hiperescalável do porte da Microsoft pode atingir WUEs (consumo de água por usuário) muito baixos em muitas localidades (inclusive em experimentos com resfriamento sem água), enquanto instalações mais antigas ou com restrições geográficas podem apresentar WUEs muito mais altos. Essa variação gera grande parte da incerteza.
- Intensidade hídrica da rede: A produção de eletricidade pode variar bastante em termos de consumo de água, dependendo da matriz energética. Um data center alimentado exclusivamente por energia fotovoltaica e eólica tem uma pegada hídrica indireta muito menor do que um alimentado por usinas termoelétricas que dependem de água para resfriamento.
- Volume de tráfego e o que é considerado um "aviso": Os "prompts" da OpenAI podem variar: desde prompts curtos com uma única pergunta até longas sessões de interação. Os totais diários de prompts publicados ajudam a delimitar o problema, mas a quantidade de prompts varia de acordo com a duração da conversa e os serviços auxiliares utilizados.
Devido à natureza multiplicativa do cálculo (energia × intensidade da água), a incerteza em cada termo se acumula, razão pela qual nossos cenários baixo/médio/alto diferem em duas ordens de magnitude.
Que medidas práticas reduzem a pegada hídrica da IA?
Alavancas de engenharia e operacionais
- Transferir cargas de trabalho para regiões com pouca água ou instalações com baixa eficiência no uso da água: Escolha data centers que utilizem refrigeração em circuito fechado ou refrigeração líquida para o chip e que obtenham energia de fontes com baixo consumo de água. Os provedores de hiperescala estão cada vez mais publicando métricas de WUE (Unidade de Utilização de Energia) e PUE (Unidade de Utilização de Energia) para orientar essas escolhas.
- Adotar resfriamento líquido e imersão em nível de chip: O resfriamento líquido reduz drasticamente a demanda de água por evaporação em comparação com grandes torres de resfriamento evaporativo. Diversos operadores estão testando ou ampliando o uso de resfriamento líquido em clusters de GPUs.
- Melhorar a eficiência do modelo e o processamento em lote de inferências: Otimizações em nível de software (lotes mais inteligentes, modelos quantizados, destilação) reduzem o consumo de energia por resposta, diminuindo diretamente a intensidade hídrica quando se aplica a conversão de energia em água. Há pesquisas acadêmicas em andamento nessa área.
- Transparência e relatórios: A padronização e a auditoria independente da divulgação de dados sobre PUE/WUE e métricas de inferência por modelo permitiriam uma melhor prestação de contas públicas e formulação de políticas. Órgãos reguladores em algumas jurisdições já estão pressionando por transparência nas licenças de uso da água e nos impactos locais.
Os usuários podem reduzir a pegada hídrica do ChatGPT?
Os usuários influenciam a pegada ecológica agregada ao moldar a demanda. Sugestões práticas:
- Faça perguntas objetivas e de alta qualidade. em vez de muitas pequenas solicitações (isso reduz cálculos repetidos).
- Prefira textos mais curtos e objetivos. quando for apropriado.
- Utilize ferramentas locais para tarefas repetitivas. (por exemplo, modelos no dispositivo ou resultados em cache) onde a privacidade e o desempenho o permitirem.
Dito isso, as escolhas de infraestrutura feitas pelos provedores (quais data centers atendem às consultas e qual tecnologia de resfriamento eles usam) são muito mais determinantes para o consumo de água do que as solicitações de um usuário individual.
Resumindo: qual seria uma estimativa responsável para o consumo de água do ChatGPT por dia?
Se você aceitar o relatório da OpenAI 2.5 bilhões de solicitações por dia, então:
- utilização Altman's 0.34 Wh/consulta mais um WUE médio do setor de 1.8 L/kWh leva a um **estimativa média ≈ 1.53 milhão de litros/dia (~404,000 galões americanos/dia)**Essa é uma estimativa defensável para o título, se você aceitar esses dois fatores.
- BUT mudança de pressupostos fornece uma faixa plausível de ~175,000 L/dia (≈46 mil galões) em cenários otimistas de melhor desempenho, até centenas de milhões de litros por dia em combinações pessimistas de alta energia por consulta e alta eficiência no uso da água. O limite inferior corresponde a data centers de classe mundial com baixo consumo de água e baixa energia por consulta; o limite superior corresponde a instâncias de modelos pesados servidas em instalações com uso ineficiente de água. A dispersão é real e significativa.
Devido a essa incerteza, as ações mais úteis são (a) pressionar os operadores a publicar métricas claras e padronizadas de WUE (consumo de energia por instância) e energia por inferência, (b) priorizar projetos de resfriamento com baixo consumo de água para novos data centers de IA e (c) continuar a pesquisa em abordagens de software e hardware que reduzam o custo computacional por consulta.
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.
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