Câu trả lời ngắn gọn: Dịch vụ toàn cầu của ChatGPT có thể tiêu tốn theo thứ tự từ 2 triệu đến 160 triệu lít nước mỗi ngày — một phạm vi rất rộng bị chi phối bởi sự không chắc chắn về (1) lượng năng lượng mà một lời nhắc duy nhất tiêu thụ, (2) mức độ tiêu thụ nước của các trung tâm dữ liệu và lưới điện cung cấp điện cho chúng, và (3) số lượng lời nhắc được xử lý mỗi ngày. Một ước tính “trung bình” hợp lý sử dụng các điểm dữ liệu được ghi chép đầy đủ là ~17 triệu lít mỗi ngày cho ~2.5 tỷ lời nhắc/ngày.
Chính xác thì chúng ta có ý gì khi nói đến “sử dụng nước” đối với ChatGPT?
Sử dụng nước trực tiếp và gián tiếp
Khi mọi người hỏi "ChatGPT sử dụng bao nhiêu nước", chúng ta phải nói rõ: bản thân dịch vụ AI (phần mềm) không đổ nước — nước được tiêu thụ bởi cơ sở hạ tầng vật lý điều hành dịch vụ. Có hai loại quan trọng:
- Sử dụng nước trực tiếp (tại chỗ): Nước được sử dụng bởi các hệ thống làm mát và tạo ẩm của trung tâm dữ liệu (tháp giải nhiệt bay hơi, máy làm lạnh nước, máy tạo ẩm). Thông thường, lượng nước này được đo bằng số liệu của ngành. Hiệu quả sử dụng nước (WUE), là số lít nước được sử dụng trên mỗi kWh năng lượng CNTT được tiêu thụ. WUE thu thập làm mát/làm ẩm lượng nước tiêu thụ tại địa điểm đó.
- Sử dụng nước gián tiếp (hiện thân): Nước được sử dụng để tạo ra điện năng cung cấp cho các trung tâm dữ liệu (làm mát nhiệt điện tại các nhà máy điện, nước dùng trong khai thác và xử lý nhiên liệu, v.v.). Ở một số khu vực và cơ cấu nguồn điện, lượng nước dùng để tạo ra 1 kWh điện có thể rất lớn. IEEE Spectrum và các phân tích khác định lượng lượng nước khai thác và tiêu thụ trên mỗi kWh để phát điện.
Do đó, ước tính hợp lý về tổng lượng nước sử dụng sẽ bổ sung thêm hai yếu tố sau:
Tổng lượng nước trên mỗi kWh = WUE (L/kWh) + cường độ nước của quá trình phát điện (L/kWh).
Làm thế nào để chuyển đổi “năng lượng cho mỗi truy vấn” thành “nước cho mỗi truy vấn”?
Những dữ liệu nào là cần thiết?
Việc chuyển đổi từ năng lượng sang nước cần có ba yếu tố đầu vào:
- Năng lượng cho mỗi truy vấn (Wh/truy vấn) — mô hình tiêu thụ bao nhiêu watt-giờ để trả lời một lời nhắc duy nhất.
- WUE (L/kWh) — tiêu thụ bao nhiêu lít nước cho mỗi kilowatt giờ sử dụng trong trung tâm dữ liệu.
- Số lượng truy vấn mỗi ngày — tổng số yêu cầu được dịch vụ xử lý.
Nước trên mỗi truy vấn (lít) = (Wh/truy vấn ÷ 1,000) × WUE (L/kWh)
Tổng lượng nước mỗi ngày = Lượng nước mỗi truy vấn × truy vấn/ngày
Những thông tin đầu vào đó có đáng tin cậy không?
- Truy vấn/ngày:Con số 2.5 tỷ/ngày của OpenAI là điểm khởi đầu đáng tin cậy từ báo cáo của ngành, nhưng số lượng thực tế hàng ngày thay đổi theo tháng và múi giờ.
- Năng lượng cho mỗi truy vấn: ước tính thay đổi rất nhiều. Giám đốc điều hành của OpenAI, Sam Altman, cho biết một truy vấn ChatGPT trung bình sử dụng khoảng 0.34 Wh năng lượng (và ông ấy so sánh lượng nước cho mỗi truy vấn với một phần nhỏ của một thìa cà phê). Các ước tính độc lập của giới học thuật và báo chí về các mô hình AI hiện đại, nặng nề dao động từ dưới một watt-giờ đến vài hoặc thậm chí hai chữ số watt-giờ cho mỗi truy vấn, tùy thuộc vào phiên bản mô hình nào đang phục vụ yêu cầu và liệu ước tính có bao gồm chi phí chung (định tuyến, lưu trữ, v.v.) hay không. Sự khác biệt đó là lý do cốt lõi khiến ước tính về nước khác nhau.
- TUYỆT VỜI: cũng thay đổi tùy theo thiết kế trung tâm dữ liệu và địa lý — từ ≈0.2 L/kWh (rất hiệu quả, vòng kín, không bay hơi) đến trên 10 L/kWh trong một số thiết lập bay hơi hoặc các cơ sở không tiết kiệm nước. Các phân tích quốc tế cho thấy một dải rộng.
Vì mỗi biến đều có sự không chắc chắn nên những thay đổi nhỏ sẽ nhân lên thành tổng số rất khác nhau.
ChatGPT sử dụng bao nhiêu nước mỗi ngày — ví dụ thực tế với giả định hợp lý?
Dưới đây tôi trình bày một tập hợp các kịch bản minh bạch sử dụng con số 2.5 tỷ truy vấn/ngày và các ước tính WUE và năng lượng thường được trích dẫn. Các phép tính rất đơn giản và có thể tái tạo; tôi trình bày các trường hợp thấp, trung bình và cao để bạn có thể thấy được độ nhạy.
Biến số kịch bản (nguồn và lý do)
- Truy vấn/ngày: 2.5 tỷ (OpenAI/báo chí đưa tin).
- Lựa chọn WUE:
- Thấp (tốt nhất trong phân khúc): 0.206 L/kWh — các ví dụ đã công bố về các cơ sở có hiệu suất cao.
- Trung bình: 1.8 L/kWh — mức trung bình thường được trích dẫn trong ngành.
- Cao: 12 L/kWh — OECD/ngành công nghiệp áp dụng cho các khu vực địa lý/kiến trúc sử dụng nhiều nước hơn.
- Lựa chọn năng lượng cho mỗi truy vấn:
- Thấp (số liệu của CEO OpenAI): 0.34 Wh/truy vấn (Tuyên bố của Sam Altman).
- Cao (ước tính trên của nghiên cứu/báo chí cho các mô hình lớn nhất): 18 Wh/truy vấn (đại diện cho các trường hợp mô hình nặng hơn; được sử dụng ở đây như hình minh họa giới hạn trên).
Đầu ra được tính toán (các trường hợp được chọn)
Tôi sẽ hiển thị lít/ngày và gallon/ngày để dễ đọc. (1 lít = 0.264172 gallon Mỹ.)
- WUE thấp & Năng lượng thấp (lạc quan)
- WUE = 0.206 L/kWh; năng lượng/truy vấn = 0.34 Wh
- Nước theo truy vấn ≈ 0.000070 L (≈0.07 mL)
- Tổng lượng nước/ngày ≈ 175,000 L / ngày (≈ 46,300 gallon Mỹ/ngày)
- WUE trung bình & Năng lượng thấp (Altman + mức trung bình của ngành)
- WUE = 1.8 L/kWh; năng lượng/truy vấn = 0.34 Wh
- Nước theo truy vấn ≈ 0.000612 L (≈0.61 mL)
- Tổng lượng nước/ngày ≈ 1,530,000 L / ngày (≈ 404,000 gallon / ngày).
- WUE trung bình & Năng lượng vừa phải (1–2 Wh/truy vấn)
- Tại 1 Wh/truy vấn → 4,500,000 L / ngày (≈1,188,774 gallon/ngày).
- Tại 2 Wh/truy vấn → 9,000,000 L / ngày (≈2,377,548 gallon/ngày).
- WUE trung bình & Năng lượng cao (10 Wh/truy vấn)
- 45,000,000 L / ngày (≈11,887,740 gallon/ngày).
- WUE cao & Năng lượng cao (trường hợp xấu nhất bi quan)
- WUE = 12 L/kWh; năng lượng/truy vấn = 18 Wh/truy vấn
- Nước theo truy vấn ≈ 0.216 lít
- Tổng lượng nước/ngày ≈ 540,000,000 L / ngày (≈ 143 triệu gallon/ngày)
Những ảnh chụp nhanh này chứng minh rằng việc thay đổi TUYỆT VỜI or Wh/query bởi các yếu tố khiêm tốn tạo ra tổng số rất khác nhau. Trường hợp Altman + WUE trung bình (≈1.53 triệu lít/ngày, ~400 gallon/ngày) là một ước tính trung bình hợp lý nếu bạn chấp nhận con số năng lượng trên mỗi truy vấn của ông và WUE trung bình của ngành. T
Tại sao các ước tính được công bố lại khác nhau nhiều đến vậy?
Nguồn gốc chính của sự không chắc chắn
- Năng lượng trên mỗi lần nhắc (kWh): phụ thuộc vào loại mô hình, độ dài lời nhắc và hiệu quả suy luận. Ước tính thay đổi theo cấp số nhân giữa các lệnh gọi mô hình nhỏ đơn giản và các yêu cầu đa phương thức kiểu GPT-4/GPT-5 lớn. Các phân tích độc lập đã công bố đưa ra các giá trị hợp lý từ ~1 Wh đến ~10 Wh cho mỗi lời nhắc.
- WUE (sử dụng nước tại chỗ): Các nhà cung cấp dịch vụ đám mây siêu quy mô hiện đại đầu tư mạnh vào các thiết kế tiết kiệm nước (bộ tiết kiệm không khí, hệ thống làm mát bằng chất lỏng vòng kín). Một hệ thống siêu quy mô tầm cỡ Microsoft có thể đạt WUE rất thấp ở nhiều địa điểm (ngay cả khi thử nghiệm làm mát bằng nước), trong khi các cơ sở cũ hơn hoặc bị hạn chế về vị trí có thể có WUE cao hơn nhiều. Khoảng cách này quyết định phần lớn sự bất định.
- Cường độ nước lưới: Điện có thể được sản xuất với cường độ nước rất khác nhau tùy thuộc vào hỗn hợp năng lượng. Một trung tâm dữ liệu được cung cấp 100% điện mặt trời/gió có lượng nước gián tiếp thấp hơn nhiều so với trung tâm dữ liệu được cung cấp bởi các nhà máy nhiệt điện sử dụng nước làm mát.
- Lượng giao thông và những gì được coi là “nhắc nhở”: "Lời nhắc" của OpenAI có thể khác nhau: lời nhắc ngắn gọn với một câu hỏi so với các phiên trao đổi qua lại dài dòng. Tổng số lời nhắc được công bố hàng ngày giúp giải quyết vấn đề, nhưng lượng nước cho mỗi lời nhắc thay đổi tùy theo độ dài cuộc trò chuyện và các dịch vụ hỗ trợ được sử dụng.
Do tính chất nhân của phép tính (năng lượng × cường độ nước), sự không chắc chắn trong mỗi thuật ngữ được kết hợp lại, đó là lý do tại sao các kịch bản thấp/trung bình/cao của chúng tôi khác nhau theo hai cấp độ.
Những bước thực tế nào giúp giảm lượng nước tiêu thụ của AI?
Đòn bẩy kỹ thuật và vận hành
- Di chuyển khối lượng công việc đến các vùng nước thấp hoặc các cơ sở có WUE thấp: Hãy chọn các trung tâm dữ liệu sử dụng hệ thống làm mát vòng kín hoặc làm mát từ chất lỏng sang chip và lấy nguồn điện từ các hỗn hợp điện năng tiêu thụ ít nước. Các nhà cung cấp dịch vụ siêu quy mô ngày càng công bố các số liệu WUE và PUE để đưa ra quyết định.
- Áp dụng công nghệ làm mát bằng chất lỏng và nhúng chip: Làm mát bằng chất lỏng làm giảm đáng kể nhu cầu nước bay hơi so với các tháp giải nhiệt bay hơi lớn. Một số nhà khai thác đang thử nghiệm hoặc mở rộng quy mô làm mát bằng chất lỏng cho các cụm GPU.
- Cải thiện hiệu quả mô hình và phân nhóm suy luận: Tối ưu hóa ở cấp độ phần mềm (phân mẻ thông minh hơn, mô hình lượng tử hóa, chưng cất) giúp giảm năng lượng trên mỗi phản ứng, trực tiếp giảm cường độ nước khi áp dụng chuyển đổi năng lượng→nước. Các nghiên cứu học thuật đang được tiến hành tại đây.
- Tính minh bạch và báo cáo: Việc báo cáo được kiểm toán bởi bên thứ ba và chuẩn hóa về PUE/WUE cùng các số liệu suy luận theo mô hình sẽ cho phép kế toán công và hoạch định chính sách tốt hơn. Các cơ quan quản lý tại một số khu vực pháp lý đã và đang thúc đẩy tính minh bạch về giấy phép sử dụng nước và các tác động tại địa phương.
Người dùng có thể giảm lượng nước sử dụng của ChatGPT không?
Người dùng tác động đến dấu chân tổng hợp bằng cách định hình nhu cầu. Các đề xuất thực tế:
- Hỏi những lời nhắc tập trung và chất lượng cao thay vì nhiều lời nhắc nhỏ (điều này làm giảm việc tính toán lặp đi lặp lại).
- Ưu tiên các đầu ra ngắn gọn và có mục tiêu khi thích hợp.
- Sử dụng công cụ cục bộ cho các nhiệm vụ lặp đi lặp lại (ví dụ: mô hình trên thiết bị hoặc kết quả được lưu trong bộ nhớ đệm) khi quyền riêng tư và hiệu suất cho phép.
Tuy nhiên, lựa chọn cơ sở hạ tầng của nhà cung cấp (trung tâm dữ liệu nào phục vụ các truy vấn và công nghệ làm mát nào họ sử dụng) quyết định mức sử dụng nước nhiều hơn so với lời nhắc của từng người dùng.
Tóm lại: ước tính hợp lý cho “lượng nước ChatGPT mỗi ngày” là bao nhiêu?
Nếu bạn chấp nhận báo cáo của OpenAI 2.5 tỷ lời nhắc/ngày, sau đó:
- Sử dụng 0.34 Wh/truy vấn của Altman cộng với một WUE trung bình của ngành là 1.8 L/kWh dẫn đến một ước tính điểm giữa ≈ 1.53 triệu lít/ngày (~404,000 gallon Mỹ/ngày). Đó là ước tính tiêu đề có thể bảo vệ được nếu bạn chấp nhận hai thông tin đầu vào đó.
- Nhưng thay đổi giả định đưa ra một phạm vi hợp lý từ ~175,000 L/ngày (≈46 nghìn gallon) trong những kịch bản lạc quan nhất trong lớp lên đến hàng trăm triệu lít/ngày trong các kết hợp bi quan giữa năng lượng cao cho mỗi truy vấn và WUE cao. Giới hạn dưới tương ứng với các trung tâm dữ liệu nước thấp đẳng cấp thế giới và năng lượng thấp cho mỗi truy vấn; giới hạn trên tương ứng với các trường hợp mô hình nặng được phục vụ trong các nhà máy không hiệu quả về nước. Sự chênh lệch này là thực tế và đáng kể.
Do sự không chắc chắn đó, các hành động hữu ích nhất là (a) thúc đẩy các nhà điều hành công bố các số liệu WUE và năng lượng trên mỗi suy luận rõ ràng, chuẩn hóa, (b) ưu tiên thiết kế làm mát ít nước cho các trung tâm dữ liệu AI mới và (c) tiếp tục nghiên cứu các phương pháp phần mềm và phần cứng giúp giảm tính toán trên mỗi truy vấn.
Để bắt đầu, hãy khám phá mô hình ChatGPT như sau GPT-5 Pro khả năng của 's trong Sân chơi và tham khảo ý kiến Hướng dẫn API để biết hướng dẫn chi tiết. Trước khi truy cập, vui lòng đảm bảo bạn đã đăng nhập vào CometAPI và lấy được khóa API. Sao chổiAPI cung cấp mức giá thấp hơn nhiều so với giá chính thức để giúp bạn tích hợp.
Sẵn sàng chưa?→ Đăng ký CometAPI ngay hôm nay !