簡答：ChatGPT 的全球服務可能消耗 每天大約需要2萬至160億公升水。 ——由於以下三個方面的不確定性，估計值範圍非常廣：(1) 單一提示消耗多少能量；(2) 資料中心及其供電電網的用水量；(3) 每天處理的提示數量。一個基於充分記錄的數據點的合理的“中間”估計值是： 每天約17萬升 每天約有 2.5 億次提示。
ChatGPT 中「用水量」的具體意義是什麼？
直接用水與間接用水
當人們問「ChatGPT 用水量是多少」時，我們必須明確指出：人工智慧服務本身（軟體）並沒有用水——水是被人工智慧消耗的。 物理基礎設施 運行該服務的程式。有兩個重要類別：
- 直接（現場）用水： 資料中心冷卻和加濕系統（蒸發式冷卻水塔、水冷機、加濕器）用水量。這通常用行業指標來衡量。 **水資源利用效率（WUE）**WUE，即每消耗1千瓦時IT能源所消耗的水量（公升）。 WUE捕獲 冷氣/加濕 現場用水量。
- 間接（隱含）用水： 用於資料中心供電的電力生產需要用水（例如發電廠的熱電冷卻、燃料提取和加工用水等）。在某些地區和能源結構中，生產 1 千瓦時電力所需的水量可能相當可觀。 IEEE Spectrum 和其他分析機構量化了每度發電所需的水量。
因此，對總用水量進行合理估算，需要將兩者相加：
每千瓦時總用水量 = 用水效率 (公升/度) + 發電用水強度 (公升/度).
如何將「每次查詢的能源消耗」轉換為「每次查詢的用水量」？
需要哪些數據？
將能量轉化為水需要三個投入：
- 每次查詢的能耗（瓦時/查詢） — 該模型回答一個問題需要消耗多少瓦時？
- WUE（公升/kWh） — 資料中心每使用一千瓦時需要消耗多少公升水。
- 每日查詢次數 — 該服務處理的請求總數。
每次查詢用水量（公升）=（瓦時/查詢÷1,000）× 用水效率（公升/度）
每日總用水量 = 每次查詢用水量 × 查詢次數/天
這些數據可靠嗎？
- 每日查詢次數OpenAI 每天 2.5 億次的訪問量是一個可靠的行業報告起點，但實際的每日訪問量會因月份和時區而異。
- 每次查詢的能量估算值差異巨大。 OpenAI 的執行長 Sam Altman 表示，平均而言，ChatGPT 查詢大約使用 OTB 記憶體。 0.34瓦 能源消耗（他將每次查詢所需的水量比喻為幾分之一茶匙）。獨立學術界和媒體對現代大型人工智慧模型的估算範圍從不到一瓦時到 每次查詢耗電量可能高達數瓦時甚至兩位數瓦時具體情況取決於哪個模型版本回應請求，以及估算是否包含開銷（路由、儲存等）。這種差異是水資源估算結果分歧的核心原因。
- UE此外，能耗也因資料中心的設計和地理位置而異——從約 0.2 公升/千瓦時（非常高效、閉環、非蒸發式）到某些蒸發式裝置或節水裝置中的 10 公升/度以上。國際分析顯示能耗範圍很廣。
因為每個變數都存在不確定性，所以微小的變化會累積成非常不同的結果。
ChatGPT每天用水量是多少？請舉出具有合理假設的範例。
以下我將展示一系列基於每日 2.5 億次查詢量以及常用 WUE 和能耗估算值的透明情境。計算過程簡單易行且可重複；我分別展示了低、中、高三種情況，以便您了解其敏感度。
情境變數（來源和理由）
- 每日查詢次數：2.5億（OpenAI/新聞報道）。
- WUE選擇:
- 低能耗（同類最佳）：0.206 公升/kWh — 已公佈的高效設施實例。
- 平均值：1.8 升/度 — 通常被引用的行業平均值。
- 高：12 公升/度 — 經合組織/產業針對用水密集型地區/建築的範圍。
- 每個查詢選項的能量:
- 低（OpenAI CEO 資料）：0.34 瓦時/查詢 （薩姆·奧特曼的聲明）
- 高估值（研究/媒體對最大型號的上限估計）：18 瓦時/查詢 （代表較重的模型實例；此處用作上限範例）。
計算結果（選定案例）
為了方便閱讀，我將同時顯示公升/天和加侖/天。 （1公升=0.264172美製加侖。）
- 低WUE和低能耗（樂觀估計）
- WUE = 0.206 公升/度；每次查詢能量 = 0.34 瓦時
- 每次查詢的水 ≈ 0.000070 公升 (≈0.07 毫升)
- 每日總用水量 ≈ 175,000 公升/天 （≈ 每天46,300美製加侖)
- 平均WUE和低能耗（Altman + 行業平均）
- WUE = 1.8 公升/度；每次查詢能量 = 0.34 瓦時
- 每次查詢的水 ≈ 0.000612 公升 (≈0.61 毫升)
- 每日總用水量 ≈ 1,530,000 公升/天 （≈ 404,000 加侖/天).
- 平均WUE和中等能耗（1-2瓦時/次查詢）
- 1 Wh/查詢 → 4,500,000 公升/天 （≈1,188,774 加侖/天）。
- 2 Wh/查詢 → 9,000,000 公升/天 （≈2,377,548 加侖/天）。
- 平均WUE和高能效（10 Wh/查詢）
- 45,000,000 公升/天 （≈11,887,740 加侖/天）。
- 高WUE和高能耗（最壞情況）
- WUE = 12 公升/度；每次查詢能量 = 18 瓦時/次查詢
- 每次查詢的水 ≈ 0.216 公升
- 每日總用水量 ≈ 540,000,000 公升/天 （≈ 143萬加侖/天)
這些快照表明，改變任一 UE or 疑問句 稍作調整，結果就會大相逕庭。如果接受 Altman 提出的每次查詢的能耗數據以及行業平均用水效率 (WUE)，那麼 Altman 加上平均用水效率 (WUE) 的方案（約 1.53 萬公升/天，約 400 萬加侖/天）是一個合理的中間估計值。 T
為什麼已公佈的估算結果差異如此大？
主要不確定性來源
- 每點能量（千瓦時）： 能耗取決於模型類型、提示長度和推理效率。簡單的小模型呼叫和大型多模態 GPT-4/GPT-5 式請求之間的能耗估計值相差一個數量級。已發表的獨立分析表明，每次提示的合理能耗值約為 1 瓦時到 10 瓦時。
- WUE（現場用水量）： 現代超大規模雲端服務供應商在節水設計（例如空氣節能器、閉環液冷）方面投入大量資金。微軟級的超大規模資料中心在許多地區都能實現極低的用水效率（WUE）（甚至嘗試零水冷卻），而老舊或受地理位置限制的設施則可能存在較高的用水效率。這種差異是造成不確定性的主要原因。
- 網格用水強度： 電力生產的用水強度會因能源結構的不同而有很大差異。完全由光伏/風能供電的資料中心，其間接用水量遠低於依賴冷卻水的火力發電廠。
- 交通流量以及何為「提示」： OpenAI 的「提示」形式多元：既有簡短的單題提示，也有冗長的來回對話。每日公佈的提示總數有助於縮小問題範圍，但每個提示所消耗的水量會隨著對話時長和輔助服務的使用而變化。
由於計算的性質是乘法的（能量 × 水強度），每個項的不確定性都會累積，這就是為什麼我們的低/中/高情境相差兩個數量級。
有哪些切實可行的措施可以減少人工智慧的用水量？
工程和營運槓桿
- 將工作負載轉移到缺水地區或低用水量設施： 選擇採用閉迴路冷卻或液冷晶片冷卻技術，並使用低水耗電力組合供電的資料中心。超大規模資料中心營運商越來越多地公佈WUE和PUE指標，以指導此類選擇。
- 採用液冷及晶片級浸沒式散熱： 與大型蒸發式冷卻水塔相比，液冷技術可顯著降低蒸發用水量。多家業者正在試行或推廣液冷技術在GPU叢集的應用。
- 提高模型效率和推理批次能力： 軟體層面的最佳化（例如更聰明的批次、量化模型和蒸餾）可以降低每次反應所需的能量，從而在能量轉化為水的過程中直接降低用水量。這方面的學術研究十分活躍。
- 透明度和報告： 標準化的、經第三方審計的PUE/WUE報告以及各模型推斷指標將有助於改善公共問責和政策制定。一些地區的監管機構已經在推動提高用水許可證和當地影響的透明度。
使用者能否減少 ChatGPT 的用水量？
使用者透過塑造需求來影響整體足跡。實用建議：
- 提出有針對性、高品質的提示 而不是發出許多微小的提示（這樣可以減少重複計算）。
- 傾向於篇幅較短、目標明確的輸出 在適當的時候。
- 使用本機工具執行重複性任務 （例如，設備上的模型或快取結果）在隱私和效能允許的情況下。
也就是說，服務供應商的基礎設施選擇（哪些資料中心處理查詢以及他們使用什麼冷卻技術）比單一使用者的用水需求更能決定用水量。
結論：ChatGPT 每天用水量的合理估算是多少？
如果你接受OpenAI的報告 每天發出 2.5 億則提示訊息， 然後：
- 運用 Altman 的 0.34 Wh/查詢 再加上 業界平均WUE為1.8升/度 導致 **中點估算值 ≈ 1.53 萬公升/天（約 404,000 萬美製加侖/天）**如果接受這兩個因素，那麼這個標題預估是合理的。
- 但 改變假設 給出了一個合理的範圍 約175,000公升/天（≈46加侖） 在樂觀的最佳情況下，最高可達 每天數億升 在高查詢能耗和高WUE的悲觀組合下，情況尤其如此。低端對應於世界一流的節水資料中心和低查詢能耗；高端對應於在節水型資料中心運行的大型模型實例。這種差異真實存在且影響顯著。
由於這種不確定性，最有效的措施是：（a）推動運營商發布清晰、標準化的WUE和每次推理的能耗指標；（b）優先考慮新建AI數據中心的低水冷卻設計；（c）繼續研究降低每次查詢計算量的軟體和硬體方法。
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