Solutions Choose your path
For individuals Build, learn, and create with simple usage-based access. For business Scale teams, billing, governance, and model workflows. More English 繁體中文 日本語 한국어 Français Deutsch Español Italiano Português Русский العربية ไทย Tiếng Việt Bahasa Indonesia Bahasa Melayu Türkçe Polski Nederlands Danish Norsk Қазақ اردو
เริ่มต้นฟรี เริ่มต้นฟรี
500+ AI Model API, All In One API.
Just In CometAPI © 2026 CometAPI · All rights reserved
technology / งานวิจัย CometAPI
ChatGPT ใช้น้ำกี่แกลลอน? Sam Altman ซีอีโอของ OpenAI แถลงต่อสาธารณะว่าการค้นหา ChatGPT โดยเฉลี่ยใช้น้ำประมาณ 0.000085 แกลลอน (ประมาณ 0.32 มิลลิลิตร หรือประมาณหนึ่งในสิบห้าของ
Anna ทีมวิจัยโมเดล AI และ API อัปเดตแล้ว Sep 3, 2026 3 นาทีในการอ่านSam Altman ซีอีโอของ OpenAI แถลงต่อสาธารณะว่าการค้นหา ChatGPT โดยเฉลี่ยใช้น้ำประมาณ 0.000085 แกลลอน (ประมาณ 0.32 มิลลิลิตร หรือประมาณหนึ่งในสิบห้าของ
ใช้สรุปนี้เพื่อดูคำตอบอย่างรวดเร็ว แล้วอ่านคู่มือเพื่อดูบริบท ตัวอย่าง และรายละเอียดการใช้งาน
คัดลอกfrom openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key="YOUR_COMETAPI_KEY",
base_url="https://api.cometapi.com/v1",
)
response = client.chat.completions.create(
model="gpt-5-mini",
messages=[{"role": "user", "content": "Build this workflow."}],
)
print(response.choices[0].message.content)Sam Altman ซีอีโอของ OpenAI กล่าวต่อสาธารณะว่า เฉลี่ย การใช้แบบสอบถาม ChatGPT ≈0.000085 แกลลอน ของน้ำ (ประมาณ 0.32 มิลลิลิตร ประมาณหนึ่งในสิบห้าของช้อนชา) และ ≈0.34 วัตต์-ชั่วโมง ของไฟฟ้าต่อการค้นหา ตัวเลขต่อการค้นหานี้ เมื่อคูณด้วยขนาด จะมีความหมาย แต่ยังคงน้อยกว่าพาดหัวข่าวที่น่าตกใจก่อนหน้านี้มาก — ให้ คุณยอมรับสมมติฐานของ Altman เกี่ยวกับพลังงานต่อการค้นหาและประสิทธิภาพการใช้น้ำของศูนย์ข้อมูลที่ให้บริการ ChatGPT การวิเคราะห์อิสระโดยใช้สมมติฐานที่แตกต่างกัน (โดยเฉพาะอย่างยิ่งประสิทธิภาพการใช้น้ำ, WUE, ค่าต่างๆ) จะให้ผลลัพธ์ที่สูงกว่าหรือต่ำกว่าหลายเท่า
การค้นหา ChatGPT เพียงครั้งเดียวใช้น้ำจริงเท่าไร?
สิ่งที่ OpenAI (และซีอีโอของบริษัท) พูดไว้
ในคำแถลงต่อสาธารณะ ซีอีโอและโฆษกของ OpenAI ได้เสนอตัวเลขน้ำต่อแบบสอบถามเพียงเล็กน้อย: ประมาณ ซึ่งแปลงเป็นประมาณ (≈8.45×10⁻⁵ แกลลอน) ซึ่งเท่ากับประมาณหนึ่งในสิบห้าของช้อนชาต่อหนึ่งแบบสอบถาม และเป็นตัวเลขที่มักถูกอ้างถึงบ่อยที่สุดเมื่อบริษัทต่างๆ พยายามแสดงให้เห็นถึงผลกระทบเล็กน้อยจากการโต้ตอบแบบรายบุคคล
เรียนรู้ต่อ
เชื่อมโยงบทความนี้กับการตัดสินใจถัดไป ดูทุกหัวข้อ เผยแพร่เมื่อ Oct 14, 2025 ตรวจสอบความชัดเจน การอ้างอิงแหล่งที่มา และคำศัพท์ API ปัจจุบันแล้ว
0.32 มิลลิลิตรต่อการค้นหา
แกลลอน 0.000085
เหตุใดการประมาณการอิสระจึงแตกต่างกัน นักวิจัยอิสระและองค์กรพัฒนาเอกชนใช้แนวทางที่แตกต่างออกไป โดยประเมินพลังงานไฟฟ้าที่ใช้ไปต่อแบบสอบถาม จากนั้นคูณด้วย ความเข้มข้นของน้ำ (น้ำที่ใช้ต่อหน่วยไฟฟ้า) เพื่อให้ได้ตัวเลขค่าน้ำต่อคิวรี อินพุตทั่วไปสองแบบคือ:
พลังงานต่อการค้นหา การประมาณทางเทคนิคหลายประการระบุว่าการตอบกลับแบบ ChatGPT อยู่ในบริเวณใกล้เคียง 2–4 วัตต์-ชั่วโมง (Wh) ต่อการค้นหา (2.9 Wh เป็นค่าประมาณกลางที่มักอ้างอิงถึง) นั่นคือ 0.0029 kWh ต่อการค้นหา
ความเข้มข้นของน้ำ (WUE / น้ำต่อ kWh) ตัวชี้วัดของศูนย์ข้อมูลแตกต่างกันไปตามการออกแบบและภูมิภาค ประสิทธิภาพการใช้น้ำ (WUE) หรือ “ค่าเฉลี่ยของอุตสาหกรรม” ที่ถูกอ้างถึงบ่อยครั้งอยู่ที่ประมาณ 1.8 ลิตรต่อกิโลวัตต์ชั่วโมง (0.475 แกลลอน/กิโลวัตต์ชั่วโมง ) — แต่ค่าที่วัดได้มีช่วงกว้าง (ตั้งแต่ใกล้ศูนย์สำหรับระบบอากาศวงจรปิดไปจนถึงหลายลิตรต่อกิโลวัตต์ชั่วโมงสำหรับระบบระเหยเมื่อรายงานเป็นการใช้หรือการถอนออก)
การนำสิ่งเหล่านี้มารวมกันจะทำให้สามารถแปลงข้อมูลได้โดยตรง:
การใช้ 2.9 วัตต์ชั่วโมง/คิวรี (0.0029 กิโลวัตต์ชั่วโมง) และ 1.8 ลิตร/กิโลวัตต์ชั่วโมง → 0.00522 ลิตร/คิวรี = 5.22 มิลลิลิตร ≈ แกลลอน 0.00138 ต่อการค้นหา
การประมาณค่าตามพลังงาน (~5 มล. / 0.0014 แกลลอน) คือ ลำดับความสำคัญมากกว่าตัวเลขต่อการค้นหาของ OpenAI (0.32 มล.) สมมติฐานที่แตกต่างกันเกี่ยวกับพลังงานต่อแบบสอบถาม WUE การรวมน้ำทางอ้อมจากการผลิตพลังงาน และส่วนใดของแบบจำลอง (การฝึกอบรมเทียบกับการอนุมาน) ที่คุณจัดสรรให้กับ "แบบสอบถาม" อธิบายถึงช่องว่างนี้ได้มาก ดูการวิเคราะห์ช่วงและความไวด้านล่าง
ระบบทำความเย็นของศูนย์ข้อมูลแปลงไฟฟ้าเป็นการใช้น้ำได้อย่างไร
“การใช้น้ำ” หมายถึงอะไร: การบริโภคเทียบกับการถอนน้ำ วลีที่ว่า “น้ำที่ใช้โดยศูนย์ข้อมูล” อาจมีความหมายต่างกันได้:
การบริโภค ณ สถานที่ (ระเหย): น้ำที่ระเหยในหอหล่อเย็น/ระบบอะเดียแบติก และไม่ได้ไหลกลับคืนสู่แหล่งน้ำในท้องถิ่น ซึ่งมักเป็นผลพวงจากความเครียดจากน้ำในท้องถิ่นมากที่สุด
ถอน: น้ำที่นำมาจากแหล่งน้ำ (แม่น้ำ ทะเลสาบ แหล่งน้ำใต้ดิน) แล้วนำกลับมาใช้ใหม่ในภายหลัง (อาจอุ่นกว่าหรือผ่านการบำบัดด้วยสารเคมี) อัตราการสูบน้ำออกอาจสูงแม้ในพื้นที่ที่มีการใช้น้ำน้อย
น้ำทางอ้อม (ฝังอยู่ในไฟฟ้า): น้ำที่ใช้ในการผลิตไฟฟ้าที่จ่ายพลังงานให้กับศูนย์ข้อมูล (โรงไฟฟ้าเทอร์โมอิเล็กทริก พลังน้ำ ฯลฯ) งานวิจัยเกี่ยวกับวงจรชีวิตหลายชิ้นได้เพิ่มข้อมูลนี้เข้าไปด้วย
รายงานและหน่วยงานกำกับดูแลใช้ตัวชี้วัดเหล่านี้ในรูปแบบที่แตกต่างกัน สำหรับตัวชี้วัดเชิงปฏิบัติที่มีความหมายในระดับท้องถิ่น WUE (ลิตรที่ใช้ต่อกิโลวัตต์ชั่วโมงของพลังงานไอที) ถูกใช้กันอย่างแพร่หลาย สำหรับการอภิปรายเกี่ยวกับวงจรชีวิตและนโยบาย มักจะเพิ่มน้ำทางอ้อมจากการผลิตไฟฟ้าเข้าไปด้วย
เทคโนโลยีการทำความเย็นและความเข้มข้นของน้ำ วิธีการทำความเย็นมีความสำคัญ:
น้ำเย็นระบายความร้อนด้วยอากาศ / ระบบปิด ระบบสามารถมีได้ การใช้น้ำในสถานที่ต่ำมาก (ใกล้เคียงกับศูนย์ WUE) แต่ใช้พลังงานไฟฟ้าสูงกว่าและมีน้ำที่บรรจุอยู่ในไฟฟ้าสูงกว่า
หอระบายความร้อนแบบระเหย/หอระบายความร้อน (มักเกิดขึ้นในกรณีที่ค่าไฟฟ้าหรือประสิทธิภาพเป็นตัวกำหนดทางเลือก) ใช้น้ำตามการออกแบบ มีการบันทึกสถานที่ขนาดใหญ่ให้ใช้น้ำ ล้านแกลลอนต่อวัน ในพื้นที่ร้อนและแห้งแล้ง
การตรวจสอบอย่างเข้มงวด (Nature/npj Clean Water) พบว่าค่าการบริโภคแตกต่างกันอย่างมาก — ตั้งแต่ใกล้ศูนย์ถึง 4.4 ลิตรต่อกิโลวัตต์ชั่วโมง (และการถอนออกซึ่งอาจมีขนาดใหญ่กว่ามาก) ขึ้นอยู่กับการออกแบบและสภาพภูมิอากาศ ความแปรปรวนดังกล่าวเป็นสาเหตุหลักที่ทำให้ตัวเลขน้ำต่อคิวรีมีมากกว่าสองระดับ
ChatGPT บริโภคน้ำกี่แกลลอนต่อวัน/ปี?
เลขคณิตสถานการณ์ — สมมติฐานที่โปร่งใส มาลองคำนวณสามสถานการณ์กัน หนึ่ง สอบถาม ChatGPT โดยใช้ข้อมูลอินพุตที่มักอ้างอิงกันทั่วไป จากนั้นปรับขนาดเป็นยอดรวมรายวันโดยถือว่ามีปริมาณการสอบถามตามสมมติฐาน
พลังงานต่อการค้นหา: Wh 2.9 = 0.0029 kWh (ประมาณการกลาง)
ความเข้มข้นของน้ำ (สามกรณี):
WUE ต่ำ: 0.2 ลิตร/kWh (ระบบปิดประหยัดน้ำมาก)
ค่าเฉลี่ย WUE ของอุตสาหกรรม: 1.8 ลิตร/กิโลวัตต์ชั่วโมง (เกณฑ์มาตรฐานที่ใช้กันอย่างแพร่หลาย)
WUE สูง: 4.4 ลิตร/กิโลวัตต์ชั่วโมง (ขอบเขตบนที่สังเกตได้ในเอกสาร)
ผลลัพธ์ต่อการค้นหา (ลิตรและแกลลอน):
WUE ต่ำ (0.2 ลิตร/kWh): 0.0029 × 0.2 = 0.00058 L = 0.58 มล. ≈ 0.000153 gal .
WUE เฉลี่ย (1.8 ลิตร/kWh): 0.0029 × 1.8 = 0.00522 L = 5.22 มล. ≈ 0.00138 gal .
WUE สูง (4.4 ลิตร/กิโลวัตต์ชั่วโมง): 0.0029 × 4.4 = 0.01276 L = 12.76 มล. ≈ 0.00337 gal .
(การแปลงหน่วย: 1 ลิตร = 1000 มล.; 1 ลิตร = 0.264172 แกลลอน)
ตัวอย่างการปรับขนาด (หาก ChatGPT จัดการการค้นหา 1 พันล้านครั้งต่อวัน):
WUE ต่ำ: 0.58 มล. × 1e9 ≈ 580,000 ลิตร/วัน ≈ 153,000 แกลลอน/วัน .
WUE เฉลี่ย: 5.22 มล. × 1e9 ≈ 5.22 ล้านลิตร/วัน ≈ 1.38 ล้านแกลลอน/วัน .
WUE สูง: 12.76 มล. × 1e9 ≈ 12.76 ล้านลิตร/วัน ≈ 3.37 ล้านแกลลอน/วัน .
ตัวเลขเหล่านี้เป็นตัวเลขที่แสดงให้เห็นได้อย่างน่าเชื่อถือ — แสดงให้เห็นว่า การใช้น้ำโดยรวมอาจมีความหมายแม้ว่าตัวเลขต่อแบบสอบถามจะน้อยก็ตาม รายงานล่าสุดแสดงให้เห็นว่าคลัสเตอร์ของสิ่งอำนวยความสะดวกระดับไฮเปอร์สเกลได้ใช้ทรัพยากรไปแล้ว หลายร้อยล้านถึงพันล้านแกลลอนต่อปี ในบางภูมิภาค
เหตุใดการฝึกอบรมกับการอนุมานจึงมีความสำคัญ คุณสมบัติเพิ่มเติมอีกสองประการมีความจำเป็น:
แบบจำลองการฝึกอบรม (กระบวนการสร้างแบบจำลองแบบครั้งเดียว) ใช้พลังงานมหาศาล ดังนั้นจึงอาจมีปริมาณการใช้น้ำที่เกี่ยวข้องจำนวนมาก แต่ปริมาณการใช้น้ำดังกล่าวจะถูกตัดจำหน่ายในแบบสอบถามอนุมานจำนวนมากในอนาคต ค่าประมาณสำหรับการฝึกอบรมจะเฉพาะเจาะจงกับแบบจำลอง และมักจะมากกว่าปริมาณการใช้น้ำในการอนุมานต่อแบบสอบถามมาก
การอนุมาน (คำตอบที่ผู้ใช้เห็นในแต่ละวัน) คือต้นทุนที่เกิดขึ้นซ้ำและเป็นจุดเน้นของการคำนวณต่อการค้นหาข้างต้น
การรายงานที่ผสมผสานการฝึกอบรมและการอนุมานโดยไม่มีการจัดสรรที่ชัดเจนจะทำให้ค่าฟุตพริ้นท์ต่อคิวรีสูงเกินไป ในทางกลับกัน การละเลยการฝึกอบรมจะทำให้ค่าฟุตพริ้นท์ตลอดอายุการใช้งานของโมเดลต่ำเกินไป การวิเคราะห์อิสระจะระบุอย่างละเอียดว่าข้อมูลใดรวมอยู่ในนั้น
การฝึกโมเดลขนาดใหญ่ (เช่น GPT-3/4) จะใช้น้ำเท่าไร? การฝึกแบบจำลองหม้อแปลงขนาดใหญ่เป็นกิจกรรมที่ทำเพียงครั้งเดียวและใช้น้ำมากกว่าการตอบคำถามทีละข้อ การวิเคราะห์ที่ผ่านการตรวจสอบโดยผู้เชี่ยวชาญ/ก่อนพิมพ์โดย Li et al. (2023) ประเมินว่า การฝึกอบรม GPT-3 ในศูนย์ข้อมูลไฮเปอร์สเกลของสหรัฐอเมริกาสามารถ ระเหยโดยตรง ~700,000 ลิตร ของน้ำจืด (≈ ~185,000 แกลลอน ) ระหว่างการฝึกซ้อม — และคาดการณ์ว่าหากแนวโน้มยังคงดำเนินต่อไป พวกเขาคาดการณ์ว่าปริมาณการใช้น้ำที่เกี่ยวข้องกับ AI จะสูงถึงพันล้านลูกบาศก์เมตรภายในกลางทศวรรษ 2020 ตัวอย่างนี้แสดงให้เห็นว่าการฝึกซ้อมสามารถแข่งขันกับระยะเวลาปฏิบัติงานหลายเดือนในแง่ของน้ำได้ arXiv
ความเข้มข้นของน้ำในการฝึกมาจากการใช้งานอย่างต่อเนื่องยาวนานบนคลัสเตอร์ GPU ที่มีความหนาแน่นสูง ร่วมกับระบบระบายความร้อนที่ขึ้นอยู่กับการออกแบบ ซึ่งต้องอาศัยการใช้น้ำระเหยในปริมาณมาก การฝึกเป็นแบบเป็นตอนๆ แต่มีขนาดใหญ่ การอนุมานเป็นแบบต่อเนื่องแต่มีขนาดเล็กต่อหน่วย เมื่อนำมารวมกันแล้ว สิ่งเหล่านี้จะกำหนดปริมาณการใช้น้ำตลอดอายุการใช้งานของแบบจำลอง
ทำไมการฝึกซ้อมถึงกระหายน้ำมาก?
ระยะเวลาและความเข้มข้น: การฝึกซ้อมอาจใช้เวลานานหลายวันหรือหลายสัปดาห์โดยใช้พลังงานเกือบสูงสุด
ฟลักซ์ความร้อนสูง: GPU และบรรจุภัณฑ์สร้างความร้อนที่เข้มข้น ซึ่งมักต้องใช้การระบายความร้อนที่มีประสิทธิภาพ (และบางครั้งอาจต้องใช้น้ำช่วย)
ขนาด: การฝึกอบรมโมเดลที่ล้ำสมัยอาจต้องใช้ GPU หลายพันตัวในแร็คแบบคลัสเตอร์
ข้อจำกัดในระดับภูมิภาค: คลัสเตอร์การฝึกอบรมเดียวกันในพื้นที่ที่ขาดแคลนน้ำซึ่งใช้ระบบระบายความร้อนด้วยการระเหยจะส่งผลเสียต่อความเครียดของน้ำในพื้นที่มากกว่าคลัสเตอร์ที่ระบายความร้อนด้วยเครื่องทำความเย็นแบบแห้งในสภาพอากาศหนาวเย็น
ข่าวสารล่าสุดอะไรบ้างที่ส่งผลต่อปริมาณการใช้น้ำของ ChatGPT?
การขยายโครงสร้างพื้นฐานและการเลือกตำแหน่งของ OpenAI รายงานล่าสุดแสดงให้เห็นว่า OpenAI กำลังดำเนินโครงการโครงสร้างพื้นฐานขนาดใหญ่อย่างแข็งขัน ซึ่งรวมถึงจดหมายแสดงเจตจำนงอันโดดเด่นสำหรับโครงการศูนย์ข้อมูลขนาดใหญ่ในอาร์เจนตินา ซึ่งหากสร้างขึ้นจริง จะทำให้การประมวลผลข้อมูลจำนวนมากกระจุกตัวอยู่ในภูมิภาคใดภูมิภาคหนึ่ง และเปลี่ยนแปลงพลวัตของน้ำ/พลังงานในภูมิภาค ทำเลที่ตั้งมีความสำคัญอย่างยิ่งยวด ทั้งพื้นที่ชายฝั่งหรือพื้นที่ชื้น การเข้าถึงน้ำรีไซเคิล และกฎระเบียบท้องถิ่น ล้วนเป็นปัจจัยสำคัญที่กำหนด WUE
อุตสาหกรรมมุ่งสู่การออกแบบที่ใช้น้ำน้อยลง ผู้ให้บริการคลาวด์รายใหญ่กำลังเปิดตัว การออกแบบศูนย์ข้อมูลประหยัดน้ำ :Microsoft ได้เผยแพร่แผนงานและกรณีศึกษาเกี่ยวกับการออกแบบรุ่นถัดไปที่สามารถรันเวิร์กโหลด AI ได้ น้ำระเหยในพื้นที่ใกล้ศูนย์ โดยการนำระบบระบายความร้อนระดับชิปและนวัตกรรมอื่นๆ มาใช้ (ประกาศในปี 2024–2025) แนวทางทางวิศวกรรมเหล่านี้สามารถลดปริมาณการใช้น้ำต่อคิวรีลงได้อย่างมากในระยะยาว หากนำไปใช้อย่างแพร่หลาย
สรุป คำถาม "กี่แกลลอน" นั้นดูเรียบง่ายเกินไป ตัวเลขต่อคิวรี เช่น แกลลอน 0.000085 มีขนาดเล็กที่น่าสนับสนุนและช่วยสื่อสารว่าบริการคลาวด์สมัยใหม่ได้รับการปรับให้เหมาะสมกับพลังงานและน้ำ — แต่มันเป็น ชิ้นเดียวเท่านั้น ของปริศนา เรื่องราวที่ใหญ่กว่านั้นเกี่ยวกับการบริโภคสะสม ผลกระทบระยะยาวของการฝึกอบรม และสถานที่ตั้งของสิ่งอำนวยความสะดวกขนาดใหญ่ งานวิจัยอิสระ (Li et al.) รายงานจากห้องปฏิบัติการของรัฐบาล (LBNL) และความคิดเห็นของอุตสาหกรรมล่าสุด (Altman) ล้วนสรุปผลในทางปฏิบัติเดียวกัน นั่นคือ ปริมาณการใช้น้ำของ AI สามารถจัดการได้ แต่ต้องอาศัยความโปร่งใสที่ดีขึ้น ตัวเลือกการระบายความร้อนที่ชาญฉลาดขึ้น ประสิทธิภาพในการออกแบบแบบจำลอง และการวางแนวนโยบายเพื่อปกป้องทรัพยากรน้ำในท้องถิ่น
เริ่มต้นด้วยการสำรวจโมเดล ChatGPT เช่น จีพีที-5 โปร ศักยภาพของใน สนามเด็กเล่น และปรึกษา คู่มือ API สำหรับคำแนะนำโดยละเอียด ก่อนเข้าใช้งาน โปรดตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณได้เข้าสู่ระบบ CometAPI และได้รับรหัส API แล้ว โคเมทเอพีไอ เสนอราคาที่ต่ำกว่าราคาอย่างเป็นทางการมากเพื่อช่วยคุณบูรณาการ