ChatGPT روزانہ کتنا پانی استعمال کرتا ہے؟

مختصر جواب: ChatGPT کی عالمی سروس ممکنہ طور پر استعمال کرتی ہے۔ روزانہ 2 ملین سے 160 ملین لیٹر پانی کے آرڈر پر - ایک بہت وسیع رینج جس کے بارے میں غیر یقینی صورتحال سے کارفرما ہے (1) ایک پرامپٹ کتنی توانائی استعمال کرتا ہے، (2) ڈیٹا سینٹرز اور ان کی بجلی فراہم کرنے والے گرڈ میں پانی کی شدت کتنی ہے، اور (3) ہر روز کتنے اشارے پر کارروائی ہوتی ہے۔ اچھی طرح سے دستاویزی ڈیٹا پوائنٹس کا استعمال کرتے ہوئے ایک قابل فہم "درمیانی" تخمینہ ہے۔ ~ 17 ملین لیٹر فی دن ~2.5 بلین اشارے/دن کے لیے۔

ChatGPT کے لیے "پانی کے استعمال" سے ہمارا کیا مطلب ہے؟

براہ راست بمقابلہ بالواسطہ پانی کا استعمال

جب لوگ پوچھتے ہیں کہ "ChatGPT کتنا پانی استعمال کرتا ہے"، تو ہمیں واضح ہونا چاہیے: AI سروس خود (سافٹ ویئر) پانی نہیں ڈالتی ہے - پانی استعمال کرنے والے جسمانی انفراسٹرکچر جو سروس چلاتا ہے۔ دو قسمیں اہم ہیں:

براہ راست (سائٹ پر) پانی کا استعمال: ڈیٹا سینٹر کولنگ اور ہیمیڈیفیکیشن سسٹم کے ذریعے استعمال ہونے والا پانی (بخاراتی کولنگ ٹاورز، واٹر چلرز، ہیومیڈیفائر)۔ یہ عام طور پر انڈسٹری میٹرک سے ماپا جاتا ہے۔ پانی کے استعمال کی تاثیر (WUE)، جو لیٹر پانی ہے جو فی کلو واٹ گھنٹہ استعمال ہونے والی IT توانائی ہے۔ WUE کیپچرز ٹھنڈک / نمی سائٹ پر پانی استعمال کیا جاتا ہے.
بالواسطہ (مجسم) پانی کا استعمال: پانی بجلی پیدا کرنے کے لیے استعمال ہوتا ہے جو ڈیٹا سینٹرز کو طاقت دیتا ہے (پاور پلانٹس میں تھرمو الیکٹرک کولنگ، ایندھن نکالنے اور پروسیسنگ میں استعمال ہونے والا پانی وغیرہ)۔ کچھ علاقوں اور پاور مکسز میں، 1 کلو واٹ بجلی پیدا کرنے کے لیے استعمال ہونے والا پانی کافی ہو سکتا ہے۔ IEEE سپیکٹرم اور دیگر تجزیے بجلی کی پیداوار کے لیے پانی کے اخراج اور فی کلو واٹ فی گھنٹہ کی کھپت کی مقدار بتاتے ہیں۔

لہذا پانی کے کل نشانات کا ایک قابل دفاع تخمینہ ان دو کو شامل کرتا ہے:
کل پانی فی kWh = WUE (L/kWh) + بجلی کی پیداوار کی پانی کی شدت (L/kWh).

آپ "انرجی فی استفسار" کو "پانی فی سوال" میں کیسے تبدیل کرتے ہیں؟

ڈیٹا کے کن ٹکڑوں کی ضرورت ہے؟

توانائی سے پانی میں تبدیل ہونے کے لیے تین ان پٹ کی ضرورت ہوتی ہے:

توانائی فی استفسار (Wh/Query) - ماڈل ایک پرامپٹ کا جواب دینے کے لیے کتنے واٹ گھنٹے استعمال کرتا ہے۔
WUE (L/kWh) - ڈیٹا سینٹر میں استعمال ہونے والے ہر کلو واٹ گھنٹے کے لیے کتنے لیٹر پانی استعمال کیا جاتا ہے۔
روزانہ سوالات کی تعداد - سروس کی طرف سے کارروائی کی گئی کل درخواستیں۔

پانی فی استفسار (لیٹر) = (Wh/Query ÷ 1,000) × WUE (L/kWh)

کل پانی فی دن = پانی فی سوال × سوالات/دن

وہ ان پٹ کتنے قابل اعتماد ہیں؟

سوالات/دن: OpenAI کا 2.5 بلین فی دن کا اعداد و شمار صنعت کی رپورٹنگ سے ایک قابل اعتماد نقطہ آغاز ہے، لیکن حقیقی یومیہ شمار مہینے اور ٹائم زون کے لحاظ سے مختلف ہوتے ہیں۔
توانائی فی استفسار: اندازے بہت مختلف ہوتے ہیں۔ اوپن اے آئی کے سی ای او سیم آلٹ مین نے بتایا کہ ایک اوسط چیٹ جی پی ٹی استفسار تقریباً استعمال کرتا ہے۔ 0.34 وی توانائی کی (اور اس نے پانی کے فی سوال کو چائے کے چمچ کے ایک حصے کے برابر کر دیا)۔ جدید، بھاری AI ماڈلز کے لیے آزاد تعلیمی اور پریس اندازے ایک واٹ گھنٹے سے کم تک کئی یا اس سے بھی دوہرے ہندسے واٹ گھنٹے فی استفسار، اس بات پر منحصر ہے کہ کون سا ماڈل ورژن درخواست کی خدمت کر رہا ہے اور آیا تخمینہ میں اوور ہیڈ (روٹنگ، اسٹوریج وغیرہ) شامل ہے۔ یہ تغیر پانی کے تخمینے کے مختلف ہونے کی ایک بنیادی وجہ ہے۔
WUE: ڈیٹا سینٹر ڈیزائن اور جغرافیہ کے لحاظ سے بھی مختلف ہوتا ہے — ≈0.2 L/kWh (بہت موثر، بند لوپ، غیر بخارات) سے لے کر 10 L/kWh سے اوپر تک کچھ بخارات کے سیٹ اپس یا پانی کی غیر موثر تنصیبات میں۔ بین الاقوامی تجزیے ایک وسیع بینڈ دکھاتے ہیں۔

چونکہ ہر متغیر میں غیر یقینی صورتحال ہوتی ہے، اس لیے چھوٹی تبدیلیاں بہت مختلف کلوں میں ضرب ہو جاتی ہیں۔

ChatGPT روزانہ کتنا پانی استعمال کرتا ہے - قابل فہم مفروضوں کے ساتھ کام کی مثالیں؟

ذیل میں میں 2.5 بلین سوالات/دن کے اعداد و شمار اور عام طور پر WUE اور توانائی کے تخمینے کا استعمال کرتے ہوئے شفاف منظرناموں کا ایک سیٹ پیش کرتا ہوں۔ حسابات سادہ اور تولیدی ہیں۔ میں کم، درمیانے اور زیادہ کیسز دکھاتا ہوں تاکہ آپ حساسیت کو دیکھ سکیں۔

منظر نامے کے متغیرات (ذرائع اور جواز)

سوالات/دن: 2.5 بلین (اوپن اے آئی/پریس رپورٹنگ)۔
WUE انتخاب:
کم (طبقے میں بہترین): 0.206 L/kWh - انتہائی موثر سہولیات کی شائع شدہ مثالیں۔
اوسط: 1.8 L/kWh - عام طور پر صنعتی اوسط کا حوالہ دیا جاتا ہے۔
زیادہ: 12 L/kWh — OECD/صنعت کی حدیں زیادہ پانی والے جغرافیوں/فن تعمیرات کے لیے۔
توانائی فی استفسار کے انتخاب:
کم (اوپن اے آئی سی ای او فگر): 0.34 گھنٹہ/ استفسار (سیم آلٹمین کا بیان)۔
اعلی (سب سے بڑے ماڈلز کے لیے تحقیق/دبائیں اوپری تخمینہ): 18 Wh/استفسار (بھاری ماڈل کی مثالوں کا نمائندہ؛ اوپری باؤنڈ مثال کے طور پر یہاں استعمال کیا گیا ہے)۔

شمار شدہ آؤٹ پٹس (منتخب کیسز)

میں پڑھنے کے قابل ہونے کے لیے لیٹر/دن اور گیلن/دن دکھاؤں گا۔ (1 لیٹر = 0.264172 امریکی گیلن۔)

کم WUE اور کم توانائی (پرامید)

WUE = 0.206 L/kWh؛ توانائی/استفسار = 0.34 Wh
پانی فی استفسار ≈ 0.000070 L (≈0.07 mL)
کل پانی/دن ≈ 175,000 L/day (≈ 46,300 امریکی گیلن فی دن)

اوسط-WUE اور کم توانائی (Altman + صنعت کی اوسط)

WUE = 1.8 L/kWh؛ توانائی/استفسار = 0.34 Wh
پانی فی استفسار ≈ 0.000612 L (≈0.61 mL)
کل پانی/دن ≈ 1,530,000 L/day (≈ 404,000 گیلن فی دن).

اوسط-WUE اور اعتدال پسند توانائی (1–2 Wh/استفسار)

1 Wh/استفسار پر → 4,500,000 L/day (≈ 1,188,774 گیلن فی دن)۔
2 Wh/استفسار پر → 9,000,000 L/day (≈ 2,377,548 گیلن فی دن)۔

اوسط-WUE اور اعلی توانائی (10 Wh/استفسار)

45,000,000 L/day (≈ 11,887,740 گیلن فی دن)۔

ہائی-WUE اور ہائی انرجی (نا امیدی بدترین صورت)

WUE = 12 L/kWh؛ توانائی/ استفسار = 18 Wh/ استفسار
پانی فی استفسار ≈ 0.216 L
کل پانی/دن ≈ 540,000,000 L/day (≈ 143 ملین گیلن فی دن)

یہ سنیپ شاٹس ظاہر کرتے ہیں کہ یا تو تبدیل ہو رہا ہے۔ WUE or Wh/استفسار معمولی عوامل سے بہت مختلف کل پیدا ہوتا ہے۔ Altman + اوسط-WUE کیس (≈1.53 ملین لیٹر فی دن، ~400k گیلن فی دن) ایک قابل فہم درمیانی تخمینہ ہے اگر آپ اس کی توانائی فی استفسار کے اعداد و شمار اور صنعت کے اوسط WUE کو قبول کرتے ہیں۔ T

شائع شدہ تخمینے اتنے مختلف کیوں ہیں؟

غیر یقینی صورتحال کے بنیادی ذرائع

توانائی فی پرامپٹ (kWh): ماڈل کی قسم، فوری لمبائی، اور تخمینہ کی کارکردگی پر منحصر ہے۔ سادہ چھوٹی ماڈل کالز اور بڑی ملٹی موڈل GPT-4/GPT-5 طرز کی درخواستوں کے درمیان اندازے مختلف ہوتے ہیں۔ شائع شدہ آزاد تجزیے ~1 Wh سے ~ 10 Wh فی پرامپٹ تک قابل فہم اقدار رکھتے ہیں۔
WUE (سائٹ پر پانی کا استعمال): جدید ہائپر اسکیل کلاؤڈ فراہم کرنے والے کم پانی کے ڈیزائن (ایئر اکانومائزرز، کلوزڈ لوپ مائع کولنگ) میں بہت زیادہ سرمایہ کاری کرتے ہیں۔ ایک مائیکروسافٹ کلاس ہائپر اسکیلر بہت سے مقامات پر بہت کم WUE کو مار سکتا ہے (حتی کہ زیرو واٹر کولنگ کی طرف بھی تجربات)، جب کہ پرانے یا مقام کی پابندی والی سہولیات میں بہت زیادہ WUE ہو سکتے ہیں۔ یہ حد غیر یقینی صورتحال کا ایک بڑا حصہ چلاتی ہے۔
گرڈ پانی کی شدت: پاور مکس کے لحاظ سے بہت مختلف پانی کی شدت کے ساتھ بجلی پیدا کی جا سکتی ہے۔ 100% PV/ہوا سے چلنے والے ڈیٹا سینٹر میں تھرمو الیکٹرک پلانٹس کے مقابلے میں بہت کم بالواسطہ واٹر فوٹ پرنٹ ہوتا ہے جو ٹھنڈے پانی پر انحصار کرتے ہیں۔
ٹریفک کا حجم اور "پرامپٹ" کے طور پر کیا شمار ہوتا ہے: OpenAI کے "پرامپٹس" مختلف ہو سکتے ہیں: مختصر ایک سوال کے پرامپٹس بمقابلہ آگے پیچھے طویل سیشن۔ شائع شدہ روزانہ فوری ٹوٹل مسئلہ کو بند کرنے میں مدد کرتے ہیں، لیکن فی پرامپٹ پانی گفتگو کی لمبائی اور استعمال شدہ معاون خدمات کے ساتھ مختلف ہوتا ہے۔

حساب کی ضرب نوعیت کی وجہ سے (توانائی × پانی کی شدت)، ہر اصطلاحی مرکبات میں غیر یقینی صورتحال، یہی وجہ ہے کہ ہمارے کم/درمیانی/اعلی منظرنامے شدت کے دو آرڈرز سے مختلف ہیں۔

کون سے عملی اقدامات AI کے پانی کے نشان کو کم کرتے ہیں؟

انجینئرنگ اور آپریشنل لیور

کام کے بوجھ کو کم پانی والے علاقوں یا کم WUE سہولیات میں منتقل کریں: ایسے ڈیٹا سینٹرز کا انتخاب کریں جو بند-لوپ یا مائع سے چپ کولنگ کا استعمال کرتے ہیں اور کم پانی والے بجلی کے مکس سے بجلی کا ذریعہ بناتے ہیں۔ ہائپر اسکیلرز اس طرح کے انتخاب کو مطلع کرنے کے لیے تیزی سے WUE اور PUE میٹرکس شائع کرتے ہیں۔
مائع کولنگ اور چپ لیول وسرجن کو اپنائیں: مائع کولنگ بڑے بخارات والے کولنگ ٹاورز کے مقابلے میں بخارات سے بنی پانی کی طلب کو ڈرامائی طور پر کم کر دیتی ہے۔ کئی آپریٹرز GPU کلسٹرز کے لیے مائع کولنگ کو پائلٹ یا اسکیل کر رہے ہیں۔
ماڈل کی کارکردگی اور انفرنس بیچنگ کو بہتر بنائیں: سافٹ ویئر کی سطح کی اصلاح (سمارٹر بیچنگ، کوانٹائزڈ ماڈلز، ڈسٹلیشن) فی ردعمل توانائی کو کم کرتی ہے، جب توانائی → پانی کی تبدیلی لاگو ہوتی ہے تو پانی کی شدت کو براہ راست کم کرتی ہے۔ تعلیمی کام یہاں سرگرم ہے۔
شفافیت اور رپورٹنگ: معیاری، PUE/WUE کی تیسرے فریق کی آڈٹ شدہ رپورٹنگ اور فی ماڈل انفرنس میٹرکس بہتر عوامی اکاؤنٹنگ اور پالیسی سازی کی اجازت دے گی۔ کچھ دائرہ اختیار میں ریگولیٹرز پہلے ہی پانی کے اجازت ناموں اور مقامی اثرات پر شفافیت پر زور دے رہے ہیں۔

کیا صارفین ChatGPT کے واٹر فوٹ پرنٹ کو کم کر سکتے ہیں؟

صارفین طلب کو تشکیل دے کر مجموعی نقش کو متاثر کرتے ہیں۔ عملی تجاویز:

فوکسڈ، اعلیٰ معیار کے اشارے پوچھیں۔ بہت سے چھوٹے اشارے کے بجائے (اس سے بار بار کی گنتی کم ہوتی ہے)۔
مختصر، ٹارگٹ آؤٹ پٹس کو ترجیح دیں۔ جب مناسب ہو.
دہرائے جانے والے کاموں کے لیے مقامی ٹولنگ کا استعمال کریں۔ (مثال کے طور پر، آن ڈیوائس ماڈلز یا کیشڈ نتائج) جہاں پرائیویسی اور کارکردگی کی اجازت ہوتی ہے۔
اس نے کہا، فراہم کنندگان کے بنیادی ڈھانچے کے انتخاب (کون سے ڈیٹا سینٹرز سوالات کو پورا کرتے ہیں اور وہ کون سی کولنگ ٹیک استعمال کرتے ہیں) انفرادی صارف کے اشارے سے کہیں زیادہ پانی کے استعمال کا تعین کرتے ہیں۔

نیچے کی سطر: "ChatGPT واٹر فی دن" کے لیے ایک ذمہ دار تخمینہ کیا ہے؟

اگر آپ OpenAI کی رپورٹ کو قبول کرتے ہیں۔ 2.5 بلین اشارے/دن، پھر:

کا استعمال کرتے ہوئے Altman's 0.34 Wh/استفسار جمع ایک صنعت کی اوسط WUE 1.8 L/kWh کی طرف جاتا ہے a وسط پوائنٹ تخمینہ ≈ 1.53 ملین لیٹر فی دن (~404,000 امریکی گیلن فی دن). اگر آپ ان دو آدانوں کو قبول کرتے ہیں تو یہ ایک قابل دفاع سرخی کا تخمینہ ہے۔
لیکن مفروضوں کو تبدیل کرنا سے ایک قابل فہم رینج دیتا ہے۔ ~175,000 L/day (≈46k گیلن) تک کے پرامید بہترین درجے کے منظرناموں میں سیکڑوں ملین لیٹر/دن اعلی فی استفسار توانائی اور اعلی WUE کے مایوسی کے امتزاج میں۔ نچلا حصہ عالمی معیار کے کم پانی والے ڈیٹا سینٹرز اور کم فی استفسار توانائی سے مساوی ہے۔ اوپری سرے پانی کی ناکارہ پودوں میں پیش کی جانے والی بھاری ماڈل مثالوں سے مماثل ہے۔ پھیلاؤ حقیقی اور مادی ہے۔

اس غیر یقینی صورتحال کی وجہ سے، سب سے زیادہ کارآمد کارروائیاں ہیں (a) آپریٹرز کو واضح، معیاری WUE اور انرجی-فی-انفرنس میٹرکس شائع کرنے کے لیے دباؤ ڈالنا، (b) نئے AI ڈیٹا سینٹرز کے لیے کم پانی کے کولنگ ڈیزائن کو ترجیح دینا، اور (c) سافٹ ویئر اور ہارڈ ویئر کے طریقوں پر تحقیق جاری رکھنا جو فی سوال کی گنتی کو کم کرتے ہیں۔

شروع کرنے کے لیے، ChatGPT ماڈل کو دریافت کریں جیسے GPT-5 پرو میں کی صلاحیتیں کھیل کے میدان اور مشورہ کریں API گائیڈ تفصیلی ہدایات کے لیے۔ رسائی کرنے سے پہلے، براہ کرم یقینی بنائیں کہ آپ نے CometAPI میں لاگ ان کیا ہے اور API کلید حاصل کر لی ہے۔ CometAPI آپ کو انضمام میں مدد کے لیے سرکاری قیمت سے کہیں کم قیمت پیش کریں۔

جانے کے لیے تیار ہیں؟→ CometAPI کے لیے آج ہی سائن اپ کریں۔ !