Сколько воды потребляет ChatGPT: неожиданная экологическая цена ИИ

Почему нейросети вообще нуждаются в воде

Связь между искусственным интеллектом и водными ресурсами неочевидна для обычного пользователя. Когда вы задаёте вопрос ChatGPT, ваш запрос обрабатывается мощными серверами, размещёнными в дата-центрах по всему миру. Эти серверы — по сути, огромные электрические обогреватели. Чипы Nvidia, которые выполняют вычисления, потребляют от 300 до 700 ватт каждый, и при такой плотности мощности они выделяют колоссальное количество тепла.

Чтобы оборудование не вышло из строя, дата-центры используют системы охлаждения. Самый распространённый и экономичный метод — испарительное охлаждение, при котором вода поглощает тепло и испаряется в атмосферу. По оценкам исследователей, около 80% взятой воды в таких системах обратно не возвращается — она безвозвратно теряется. Таким образом, каждый разговор с нейросетью косвенно приводит к расходу пресной воды, которая могла бы использоваться для бытовых или сельскохозяйственных нужд.

Сколько воды уходит на один запрос к ChatGPT

Исследователи из Калифорнийского университета в Риверсайде и других научных центров провели расчёты, которые дают конкретные цифры. По разным данным, на 20–50 вопросов к ChatGPT уходит примерно 500 мл воды. Другие источники уточняют: чтобы написать одно письмо объёмом 100 слов, нейросеть расходует объём, сопоставимый со стандартной бутылкой воды.

При этом более старая модель GPT-3 потребляет около 1 литра на 100 запросов, а GPT-4 — уже 1 литр на 50 запросов. Это означает, что каждая новая версия нейросети становится более «водоёмкой» из-за роста вычислительной сложности. Если учесть, что сайт ChatGPT посещают миллионы пользователей ежедневно, общий расход воды становится поистине огромным.

Обучение нейросети: скрытый водный след

Помимо ежедневной работы, огромное количество воды тратится на этапе обучения модели. Только на обучение ChatGPT на базе GPT-3 потребовалось около 700 000 литров воды в день. Если предположить, что процесс обучения длился около месяца, то общий расход сопоставим с водопотреблением небольшого города.

Для сравнения: на обучение той же модели ушло более 1300 МВт·ч электроэнергии — столько же за год потребляют около 200 человек. Эта энергия тоже имеет свой водный след, особенно если она вырабатывается на тепловых электростанциях, где вода используется для охлаждения турбин. Таким образом, водный след ИИ складывается из прямого охлаждения серверов и косвенного расхода при производстве электричества.

Масштабы потребления крупнейших технологических компаний

Google, Microsoft и Amazon — главные игроки на рынке облачных вычислений и ИИ. Согласно экологическим отчётам, потребление воды Google почти удвоилось в период с 2021 по 2024 год, и компания прямо связывает это с ростом нагрузки от ИИ. Microsoft в 2022 году потратила 1,7 миллиарда галлонов воды (около 6,4 миллиарда литров). При этом 42% водозабора Microsoft в 2023 году пришлось на регионы с официально зафиксированным водным дефицитом.

Amazon, управляющая крупнейшей облачной инфраструктурой в мире, вообще не публикует данные о потреблении воды, что вызывает обеспокоенность экологов. Тестовый запуск GPT-4 в дата-центре в Айове в июле 2022 года потребовал 11,5 миллиона галлонов (около 43,5 миллиона литров) за один месяц — этого хватило бы для обеспечения водой нескольких тысяч домохозяйств.

Регионы, которые страдают больше всего

Инфраструктура для ИИ строится преимущественно там, где вода дешёвая, а местное население наименее подготовлено к переговорам. Это создаёт серьёзные социальные и экологические конфликты.

В Чили экологический суд остановил работу дата-центра Google вблизи Сантьяго — страна находится в состоянии непрерывной засухи уже 15 лет. В мексиканском Керетаро, где планируется построить 32 новых дата-центра, 2024 год стал самым засушливым за столетие. В Уругвае предлагаемый объект Google будет потреблять 7,6 миллиона литров воды в день — столько же, сколько ежедневно требуется 55 000 человек.

По оценкам исследователей, к 2027 году индустрия ИИ может ежегодно потреблять от 4,2 до 6,6 миллиарда кубометров воды. Нижняя оценка сопоставима с водозабором четырёх таких стран, как Дания, а верхняя — почти с половиной годового водозабора всей Великобритании.

Почему компании не спешат раскрывать данные

Прозрачность в вопросах потребления воды остаётся серьёзной проблемой. Как уже упоминалось, Amazon не публикует никаких данных. Microsoft признала проблему водного дефицита лишь частично. Google в своих отчётах указывает общие цифры, но не детализирует, какая доля воды приходится именно на ИИ-нагрузки.

Эксперты связывают это с репутационными рисками: компании, активно продвигающие «зелёные» технологии, не хотят афишировать, что их продукция истощает водные ресурсы в засушливых регионах. Кроме того, отсутствие единых стандартов отчётности позволяет технологическим гигантам манипулировать цифрами. Пользователи и инвесторы всё чаще требуют более жёсткого регулирования и обязательного раскрытия экологических показателей.

Что делается для снижения водного следа ИИ

Технологические компании ищут способы уменьшить потребление воды. Среди наиболее перспективных направлений:

• Переработка воды: замкнутые системы охлаждения, где вода циркулирует и используется многократно, могут сократить безвозвратные потери в разы.
• Альтернативные методы охлаждения: охлаждение окружающим воздухом (free cooling) особенно эффективно в регионах с холодным климатом. Некоторые дата-центры в Скандинавии уже используют этот подход.
• Возобновляемая энергия: солнечные и ветровые электростанции требуют значительно меньше воды для производства электроэнергии по сравнению с тепловыми.
• Оптимизация алгоритмов: более эффективные модели ИИ требуют меньше вычислительных ресурсов, что снижает и тепловыделение, и потребность в охлаждении.

Microsoft поставила цель к 2030 году стать компанией с отрицательным потреблением воды (water positive), а Google намерен достичь нулевых выбросов и водной нейтральности в своей цепочке создания стоимости к тому же сроку. Однако пока эти обещания далеки от реализации.

Как пользователь может повлиять на ситуацию

Хотя основная ответственность лежит на разработчиках и операторах дата-центров, обычные пользователи тоже могут внести вклад в снижение водного следа ИИ:

• Осознанное использование: не задавайте нейросети вопросы, на которые легко найти ответ в поисковике. Каждый лишний запрос — это лишняя капля воды.
• Выбор провайдера: если вы используете облачные сервисы для работы, отдавайте предпочтение компаниям, которые публикуют экологические отчёты и стремятся к устойчивому развитию.
• Поддержка регулирования: общественный запрос на прозрачность и экологические стандарты заставляет компании менять политику. Подписывайте петиции, участвуйте в обсуждениях.
• Энергоэффективность на своём уровне: используйте энергосберегающие режимы на своих устройствах, чтобы снизить общую нагрузку на электросети и, как следствие, косвенное потребление воды.

Даже небольшие действия миллионов пользователей могут привести к значительному сокращению ресурсов, если они станут системными.

Прогнозы на будущее: станет ли только хуже

Согласно исследованиям Калифорнийского университета в Риверсайде, к 2027 году индустрия ИИ может ежегодно потреблять от 4,2 до 6,6 миллиарда кубометров воды. Это сопоставимо с годовым водозабором целых стран. При этом спрос на ИИ-услуги продолжает расти: появляются новые модели, увеличивается количество пользователей, расширяется география дата-центров.

Особую тревогу вызывает тенденция строить инфраструктуру в регионах с дешёвой водой, которые часто страдают от засухи. Если не принять меры, конфликты за водные ресурсы между технологическими компаниями и местным населением будут обостряться. С другой стороны, развитие технологий охлаждения и переход на возобновляемую энергетику могут замедлить рост потребления. Ключевой фактор — готов ли бизнес инвестировать в устойчивые решения, а не только в снижение операционных затрат.

Вопросы и ответы