Скільки води насправді споживає штучний інтелект порівняно з мигдалем?
Неодноразово можна було чути, що робота штучного інтелекту (ШІ) вимагає великої кількості води. Однак, чи так це насправді, особливо порівняно із звичною діяльністю — наприклад, вирощуванням мигдалю? Цю цікаву тему торкнувся Сам Альтман, генеральний директор OpenAI, компанії, що створила популярний чат-бот ChatGPT.
Аналогія від Самюеля Альтмана
У нещодавньому інтерв’ю на подкасті Sources він порівняв споживання води для 38 000 запитів до ChatGPT з водою, що потрібна на вирощування одного мигдалевого горіха в Каліфорнії. При цьому Альтман сам зауважив, що ця цифра може бути приблизною, але “дуже близькою до істини”.
І справді, в 2025 році він оприлюднив на своєму блозі дані про середнє споживання води одним запитом до ChatGPT. Там сказано, що це приблизно 0,000085 галона, або ж 0,32 мілілітра, що становить близько десятої частини чайної ложки. Водночас, дослідження 2019 року показало, що один мигдаль вимагає близько 12 літрів води, враховуючи дощі та інші впливи на якість води. Якщо розділити 12 000 мілілітрів на 0,32 мілілітра, виходить приблизно 37 500 — приблизно те саме число, що і в Альтмана.
Реальні масштаби споживання води: Штучний інтелект vs. аграрна сфера
Варто розуміти, що сільське господарство загалом споживає на порядок більше води, аніж індустрія інформаційних технологій:
- У 2020 році на полив сільгоспугідь у США було використано приблизно 30 трильйонів галонів води.
- Для охолодження дата-центрів у 2023 році – близько 228 мільярдів галонів.
Дата-центри, на яких працюють сервіси штучного інтелекту, використовують воду передусім для систем охолодження, хоча методи відрізняються: деякі покладаються більше на воду, інші — на електроенергію та різні технології для запобігання перегріву. Однак точний обсяг споживання води для одного запиту ChatGPT виміряти складно. Це залежить від розташування дата-центру, типу енергії, характеристик самої системи та ефективності її роботи.
Що кажуть експерти?
Професорка Шаолей Рен з Каліфорнійського університету в Ріверсайді, яка вивчає екологічний вплив ШІ, зазначає, що досліджень із цієї теми дуже мало, а публічна інформація – обмежена.
До того ж, дослідження 2019 року, яке Альтман використовував для порівняння, включає так звану “сіру воду” – воду, потрібну для розведення забруднюючих речовин, тож справжнє споживання прісної води на мигдаль було значно менше, близько 6 літрів (1,5 галона). Інше дослідження 2021 року підтверджує цю цифру, визначаючи споживання прісної води у межах 5,8 літрів.
Що важливо врахувати при порівнянні
Перекладати одне на інше цілком складно через різницю в масштабах та методологіях. Враховуючи більш реалістичні оцінки, щоб спожити кількість води, необхідну для вирощування одного мигдалевого горіха, знадобиться від 1 000 до 10 000 запитів у ChatGPT. Такі розбіжності свідчать:
- Про значну варіативність у розрахунках залежно від методики й факторів, що їх враховують.
- Що цифра, зазначена Альтманом, ймовірно, є спрощеним образом для привернення уваги.
Дослідження від 1 вересня 2025 року також показало, що загальне споживання ChatGPT (включно з виробництвом електроенергії) коливається від 0,6 до 17 мілілітрів води на запит, залежно від складності та тривалості введеного запиту. Не менш цікаво, що використання новіших моделей ШІ, наприклад GPT-5.5, надіслати електронний лист вимагає близько 6,11 мілілітрів води.
Енергоспоживання і складні завдання
Крім води, варто пам’ятати, що складніші та триваліші задачі ІІ вимагають значно більше енергії і, відповідно, більше води для генерації електроенергії. Дослідження квітня 2025 року показало, що комплексніші завдання можуть споживати в рази більше енергії у порівнянні зі звичайною розмовою з чат-ботом.
Якою є правда?
Отже, твердження Сема Альтмана, що «на 38 000 запитів ChatGPT витрачається стільки ж води, скільки потрібно для одного мигдалевого горіха», хоча й має деяку основу, є неповним і вводить в оману. Реальні дані вказують, що це порівняння базується на низьких оцінках водоспоживання ШІ і завищених – для мигдалю.
У результаті, щоб зрозуміти справжній вплив ШІ на споживання води, потрібно більше прозорих і точних досліджень. Поки ж доводиться враховувати значний розкид у цифрах та глибину методологій, за допомогою яких вони розраховані.
Вочевидь, як для штучного інтелекту, так і для сільського господарства, питання ефективного і раціонального використання ресурсів залишається актуальним і потребує подальшої уваги.
