Kısa cevap: ChatGPT'nin küresel hizmeti muhtemelen tüketiyor her gün 2 milyon ila 160 milyon litre su — (1) tek bir istemin ne kadar enerji tükettiği, (2) veri merkezlerinin ve elektriklerini sağlayan şebekenin ne kadar su yoğun olduğu ve (3) her gün kaç istemin işlendiği hakkındaki belirsizliklerden kaynaklanan çok geniş bir aralık. İyi belgelenmiş veri noktaları kullanılarak makul bir "orta" tahmin: ~Günde 17 milyon litre ~2.5 milyar istem/gün için.
ChatGPT için “su kullanımı” derken tam olarak neyi kastediyoruz?
Doğrudan ve dolaylı su kullanımı
İnsanlar "ChatGPT ne kadar su kullanıyor?" diye sorduğunda, açıkça söylemeliyiz: Yapay zeka hizmetinin kendisi (yazılım) su dökmez; su, yapay zeka tarafından tüketilir. fiziksel altyapı Hizmeti çalıştıran. İki kategori önemlidir:
- Doğrudan (yerinde) su kullanımı: Veri merkezi soğutma ve nemlendirme sistemleri (buharlaştırıcı soğutma kuleleri, su soğutucuları, nemlendiriciler) tarafından kullanılan su. Bu, genellikle endüstri metrik sistemiyle ölçülür. Su Kullanım Etkinliği (WUE), tüketilen kWh BT enerjisi başına kullanılan litre sudur. WUE, soğutma/nemlendirme sahada tüketilen su.
- Dolaylı (somutlaştırılmış) su kullanımı: Veri merkezlerine güç sağlayan elektriği üretmek için kullanılan su (santrallerde termoelektrik soğutma, yakıt çıkarma ve işlemede kullanılan su vb.). Bazı bölgelerde ve güç karışımlarında, 1 kWh elektrik üretmek için kullanılan su miktarı önemli miktarda olabilir. IEEE Spectrum ve diğer analizler, elektrik üretimi için kWh başına su çekimini ve tüketimini nicel olarak belirler.
Dolayısıyla toplam su ayak izinin savunulabilir bir tahmini şu ikisini toplar:
kWh başına toplam su = WUE (L/kWh) + elektrik üretiminin su yoğunluğu (L/kWh).
"Sorgu başına enerji"yi "sorgu başına su"ya nasıl dönüştürürsünüz?
Hangi veri parçalarına ihtiyaç var?
Enerjiyi suya dönüştürmek için üç girdiye ihtiyaç vardır:
- Sorgu başına enerji (Wh/sorgu) — modelin tek bir soruya cevap verebilmesi için kaç watt-saat enerji tükettiği.
- Su Kullanım Enerjisi (L/kWh) — Veri merkezinde kullanılan her kilovatsaat için kaç litre su tüketiliyor?
- Günlük sorgu sayısı — hizmet tarafından işlenen toplam istekler.
Sorgu başına su (litre) = (Wh/sorgu ÷ 1,000) × WUE (L/kWh)
Günlük toplam su = Sorgu başına su × sorgu/gün
Bu girdiler ne kadar güvenilir?
- Sorgu/gün: OpenAI'nin 2.5 milyar/gün rakamı, sektör raporlamasına göre güvenilir bir başlangıç noktasıdır, ancak gerçek günlük sayılar ay ve zaman dilimine göre değişiklik gösterir.
- Sorgu başına enerji: Tahminler çok büyük farklılıklar gösteriyor. OpenAI CEO'su Sam Altman, ortalama bir ChatGPT sorgusunun yaklaşık olarak 0.34 Wh enerji (ve sorgu başına suyu bir çay kaşığının kesrine eşitledi). Modern, ağır yapay zeka modelleri için bağımsız akademik ve basın tahminleri bir watt-saatin altından sorgu başına birkaç hatta iki haneli watt-saat, isteği hangi model sürümünün karşıladığına ve tahminin genel giderleri (yönlendirme, depolama vb.) içerip içermediğine bağlı olarak değişir. Bu farklılık, su tahminlerinin farklılaşmasının temel nedenidir.
- WUE: Ayrıca veri merkezi tasarımına ve coğrafyaya göre de değişiklik gösterir — ≈0.2 L/kWh'den (çok verimli, kapalı devre, buharlaşmayan) bazı buharlaşmalı kurulumlarda veya su verimsiz tesislerde 10 L/kWh'nin üzerine kadar. Uluslararası analizler geniş bir bant aralığı göstermektedir.
Çünkü her değişkenin bir belirsizliği vardır, küçük değişiklikler bile çok farklı toplamlara çarpılır.
ChatGPT günde ne kadar su kullanıyor? - Makul varsayımlarla çözülmüş örnekler?
Aşağıda, günlük 2.5 milyar sorgu sayısını ve yaygın olarak kullanılan WUE ve enerji tahminlerini kullanarak bir dizi şeffaf senaryo sunuyorum. Hesaplamalar basit ve tekrarlanabilir; hassasiyeti görebilmeniz için düşük, orta ve yüksek durumları gösteriyorum.
Senaryo değişkenleri (kaynaklar ve gerekçelendirme)
- Sorgu/gün: 2.5 milyar (OpenAI/basın raporu).
- WUE seçenekleri:
- Düşük (sınıfının en iyisi): 0.206 L/kWh — Yüksek verimli tesislerin yayınlanmış örnekleri.
- Ortalama: 1.8 L/kWh — yaygın olarak alıntılanan sektör ortalaması.
- Yüksek: 12 L/kWh — Daha fazla su yoğunluklu coğrafyalar/mimariler için OECD/endüstri aralıkları.
- Sorgu başına enerji seçenekleri:
- Düşük (OpenAI CEO rakamı): 0.34 Wh/sorgu (Sam Altman'ın açıklaması).
- Yüksek (en büyük modeller için araştırma/basın üst tahmini): 18 Wh/sorgu (daha ağır model örneklerinin temsilcisi; burada üst sınır örneği olarak kullanılmıştır).
Hesaplanan çıktılar (seçilmiş durumlar)
Okunabilirlik açısından litre/gün ve galon/gün birimlerini göstereceğim. (1 litre = 0.264172 ABD galonu.)
- Düşük Su Kullanım Verimliliği ve Düşük Enerji (iyimser)
- WUE = 0.206 L/kWh; enerji/sorgu = 0.34 Wh
- Sorgu başına su ≈ 0.000070 L (≈0.07 mL)
- Toplam su/gün ≈ 175,000 L/gün (≈ 46,300 ABD galonu/gün)
- Ortalama WUE ve Düşük enerji (Altman + endüstri ortalaması)
- WUE = 1.8 L/kWh; enerji/sorgu = 0.34 Wh
- Sorgu başına su ≈ 0.000612 L (≈0.61 mL)
- Toplam su/gün ≈ 1,530,000 L/gün (≈ 404,000 galon/gün).
- Ortalama WUE ve Orta enerji (1–2 Wh/sorgu)
- 1 Wh/sorguda → 4,500,000 L/gün (≈1,188,774 galon/gün).
- 2 Wh/sorguda → 9,000,000 L/gün (≈2,377,548 galon/gün).
- Ortalama WUE ve Yüksek enerji (10 Wh/sorgu)
- 45,000,000 L/gün (≈11,887,740 galon/gün).
- Yüksek Su Kullanım Etkinliği ve Yüksek Enerji (kötümser en kötü durum)
- WUE = 12 L/kWh; enerji/sorgu = 18 Wh/sorgu
- Sorgu başına su ≈ 0.216 L
- Toplam su/gün ≈ 540,000,000 L/gün (≈ 143 milyon galon/gün)
Bu anlık görüntüler, aşağıdakilerden birini değiştirmenin WUE or Wh/sorgu Mütevazı faktörler çok farklı toplamlar üretir. Altman + ortalama WUE durumu (≈1.53 milyon litre/gün, ~400 bin galon/gün), sorgu başına enerji rakamını ve endüstri ortalaması WUE'yi kabul ederseniz, makul bir orta tahmindir. T
Yayımlanan tahminler neden bu kadar büyük farklılıklar gösteriyor?
Belirsizliğin birincil kaynakları
- İstem başına enerji (kWh): model türüne, istem uzunluğuna ve çıkarım verimliliğine bağlıdır. Tahminler, basit küçük model çağrıları ile büyük çok modlu GPT-4/GPT-5 tarzı istekler arasında bir büyüklük sırasına göre değişir. Yayınlanmış bağımsız analizler, istem başına ~1 Wh ile ~10 Wh arasında makul değerler ortaya koymaktadır.
- WUE (yerinde su kullanımı): Modern hiper ölçekli bulut sağlayıcıları, düşük su kullanımlı tasarımlara (hava ekonomizörleri, kapalı devre sıvı soğutma) büyük yatırımlar yapmaktadır. Microsoft sınıfı bir hiper ölçekleyici, birçok konumda (sıfır su soğutmasına yönelik deneyler bile) çok düşük WUE'lere ulaşabilirken, eski veya konum kısıtlaması olan tesisler çok daha yüksek WUE'lere sahip olabilir. Bu aralık, belirsizliğin büyük bir kısmını oluşturur.
- Şebeke suyu yoğunluğu: Elektrik, güç karışımına bağlı olarak çok farklı su yoğunluklarıyla üretilebilir. %100 fotovoltaik/rüzgar enerjisiyle çalışan bir veri merkezinin dolaylı su ayak izi, soğutma suyuna dayanan termoelektrik santrallerle çalışan bir veri merkezine göre çok daha düşüktür.
- Trafik hacmi ve "istem" olarak sayılanlar: OpenAI'nin "istemleri" değişiklik gösterebilir: kısa tek sorulu istemler ve uzun ileri geri oturumlar. Yayınlanan günlük istem toplamları sorunu çözmeye yardımcı olur, ancak istem başına düşen toplam miktar, konuşmanın uzunluğuna ve kullanılan yardımcı hizmetlere göre değişir.
Hesaplamanın çarpansal yapısı (enerji × su yoğunluğu) nedeniyle, her terimdeki belirsizlik artar; bu nedenle düşük/orta/yüksek senaryolarımız iki büyüklük sırası kadar farklılık gösterir.
Yapay zekanın su ayak izini azaltmak için hangi pratik adımlar atılmalı?
Mühendislik ve operasyonel kaldıraçlar
- İş yüklerini düşük su bölgelerine veya düşük su kullanım verimliliğine sahip tesislere taşıyın: Kapalı devre veya sıvı-çip soğutma kullanan ve düşük su tüketimli elektrik karışımlarından güç sağlayan veri merkezlerini tercih edin. Hiper ölçekleyiciler, bu tür seçimleri bilgilendirmek için giderek daha fazla WUE ve PUE ölçümleri yayınlamaktadır.
- Sıvı soğutma ve çip seviyesinde daldırma yöntemini benimseyin: Sıvı soğutma, büyük buharlaştırıcı soğutma kulelerine kıyasla buharlaştırıcı su ihtiyacını önemli ölçüde azaltır. Birçok operatör, GPU kümeleri için sıvı soğutmayı pilot olarak kullanıyor veya ölçeklendiriyor.
- Model verimliliğini ve çıkarım toplu işlemini iyileştirin: Yazılım düzeyindeki optimizasyonlar (daha akıllı toplu işleme, niceliksel modeller, damıtma), tepki başına enerji tüketimini azaltır ve enerji→su dönüşümü uygulandığında su yoğunluğunu doğrudan düşürür. Akademik çalışmalar burada aktiftir.
- Şeffaflık ve raporlama: PUE/WUE ve model bazında çıkarım metriklerinin standartlaştırılmış, üçüncü taraflarca denetlenmiş raporlaması, daha iyi kamu muhasebesi ve politika yapımına olanak sağlayacaktır. Bazı yargı bölgelerindeki düzenleyiciler, su izinleri ve yerel etkiler konusunda şeffaflık için şimdiden baskı yapmaktadır.
Kullanıcılar ChatGPT'nin su ayak izini azaltabilir mi?
Kullanıcılar, talebi şekillendirerek toplam ayak izini etkiler. Pratik öneriler:
- Odaklanmış, yüksek kaliteli sorular sorun çok sayıda küçük komuttan ziyade (bu, tekrarlanan hesaplamaları azaltır).
- Daha kısa, hedefli çıktıları tercih edin uygun olduğunda.
- Tekrarlayan görevler için yerel araçları kullanın (örneğin, cihaz içi modeller veya önbelleğe alınmış sonuçlar) gizlilik ve performansın izin verdiği yerlerde.
Bununla birlikte, sağlayıcıların altyapı tercihleri (hangi veri merkezlerinin sorgulara yanıt verdiği ve hangi soğutma teknolojisini kullandıkları) su kullanımını bireysel kullanıcıların taleplerinden çok daha fazla belirlemektedir.
Özetle: "Günlük ChatGPT suyu" için sorumlu bir tahmin nedir?
OpenAI'nin bildirdiği bilgileri kabul ediyorsanız Günde 2.5 milyar istem, sonra:
- kullanma Altman'ın 0.34 Wh/sorgu artı bir endüstri ortalaması WUE 1.8 L/kWh yol açar **orta nokta tahmini ≈ 1.53 milyon litre/gün (~404,000 ABD galonu/gün)**Bu iki girdiyi kabul ederseniz, savunulabilir bir başlık tahmini olur.
- Fakat değişen varsayımlar makul bir aralık verir ~175,000 L/gün (≈46k galon) iyimser en iyi senaryolarda günde yüz milyonlarca litre Yüksek sorgu başına enerji ve yüksek WUE'nin kötümser kombinasyonlarında. Alt uç, dünya standartlarında düşük su tüketimli veri merkezlerine ve düşük sorgu başına enerjiye karşılık gelir; üst uç ise su verimliliği düşük tesislerde hizmet veren yoğun model örneklerine karşılık gelir. Yayılma gerçek ve önemlidir.
Bu belirsizlik nedeniyle en yararlı eylemler şunlardır: (a) operatörleri net, standartlaştırılmış WUE ve çıkarım başına enerji ölçümleri yayınlamaya zorlamak, (b) yeni yapay zeka veri merkezleri için düşük su soğutma tasarımlarına öncelik vermek ve (c) sorgu başına hesaplamayı düşüren yazılım ve donanım yaklaşımlarına yönelik araştırmaya devam etmek.
Başlamak için ChatGPT modelini keşfedin: GPT-5 Pro 'nin yetenekleri Oyun Alanı ve danışın API kılavuzu Ayrıntılı talimatlar için. Erişimden önce, lütfen CometAPI'ye giriş yaptığınızdan ve API anahtarını edindiğinizden emin olun. Kuyrukluyıldız API'si Entegrasyonunuza yardımcı olmak için resmi fiyattan çok daha düşük bir fiyat teklif ediyoruz.
Gitmeye hazır mısınız?→ Bugün CometAPI'ye kaydolun !