Твердження про те, що ChatGPT використовує 500 мл води на кожні 10-50 відповідей, базується на одному змодельованому сценарії GPT-3, а не на універсальному вимірі; місце, охолодження та постачання електроенергії можуть впливати на результат.

Звідки взялася легенда про пляшку води?

Інтернет давно обговорює цікаву цифру: нібито кожні 10-50 відповідей ChatGPT «споживають» 500 мл води. Ця порівняльна метафора стала дуже популярною, бо легко уявити пляшку — вона конкретніша, ніж, скажімо, літри на кіловат-годину. Однак за цією привабливою аналогією ховається складне дослідження, яке насправді описує певний сценарій роботи GPT-3, а не універсальний факт.

Розрахунок враховував енергоспоживання, охолодження дата-центрів і воду, що використовувалась для виробництва електроенергії. Тож якщо змінити обладнання, локацію, пору року чи спосіб охолодження, кількість витраченої води суттєво відрізнятиметься.

Особливості дослідження та його обмеження

Ця цифра базується на роботі Pengfei Li, Jianyi Yang, Mohammad A. Islam і Shaolei Ren, опублікованій у 2023 році у Communications of the ACM. Вчені підрахували як пряме використання води для охолодження серверів, так і непряме — через електроенергію, яку генерують водні ресурси.

Для навчання GPT-3 у дата-центрах Microsoft у США прямих витрат прісної води оцінили приблизно у 700 тисяч літрів. Саме на основі цих даних з’явилася популярна інтерпретація про пляшку води на 10-50 відповідей ChatGPT, але із застереженнями залежно від конкретних умов розгортання.

Різна довжина запитів та відповіді, новітнє обладнання і варіанти моделей змінюють енергетичний і водний слід системи. Тож брати цю цифру як закону — це надто спрощено.

Різниця між прямою та непрямою витратою води

Часто водні показники дата-центрів змішують кілька різних понять, що варто розділяти.

• Пряма витрата води — це вода, яку «з’їдає» саме охолодження на об’єкті. Деякі системи використовують випаровування води.
• Непряма витрата води — це вода, потрібна для виробництва електроенергії, яку дата-центр споживає.

До того ж існує різниця між «забором» води (вода, взята з природних джерел) і «споживанням» (частина води, яка не повертається у джерело). Тож часто цифри здаються менш складними і більш вражаючими, ніж є насправді.

Насправді масштаб водокористування дата-центрів величезний

Загальний вплив дата-центрів суттєвий. За даними Звіту про енергоспоживання дата-центрів США 2024 року, у 2023 році вони прямо використали близько 66 мільярдів літрів води — майже втричі більше, ніж у 2014-му. На гіпер масштабні та колокаційні об’єкти припадає 84% цієї кількості.

Непряма витрата — через електроенергію — сягнула приблизно 800 мільярдів літрів. Водночас такі показники включають безліч різних видів обчислень — від стрімінгу відео і хмарного зберігання до наукових проектів, і не лише штучного інтелекту.

Рандомне ділення цих цифр на кількість AI-запитів створює хибне враження точності — адже для коректних підрахунків необхідна докладна інформація про конкретні завдання, обладнання, навантаження, електропостачання і локації.

Що показують дані компаній щодо водоспоживання

Сьогодні технологічні гіганти дедалі більше відкривають інформацію про використання води — переважно у вигляді річних або сумарних даних по компанії.

У своєму звіті за 2025 рік Google заявила, що відшкодувала 4,5 млрд галонів (біля 17 млрд л) води, що становить 64% їхнього споживання. Це дає уявлення про загальні екологічні зусилля, але не показує, скільки води ідеться на конкретні сервіси, наприклад Gemini або YouTube.

Microsoft повідомила, що середній коефіцієнт використання води на кіловат-годину (WUE) знизився з 2,3 літрів на початку 2000-х до 0,27 літрів у 2025 році. Їхні нові дата-центри для AI використовують замкнену систему охолодження без прямого споживання води під час роботи.

Важливо пам’ятати, що «нуль води» для охолодження — це не те саме, що нуль водного сліду загалом. До цього не входить вода, яка пішла на виробництво електроенергії, виготовлення напівпровідників чи зведення будівель.

Важливість розуміння локального контексту

Вода — ресурс не однаковий для всіх регіонів. Літр спожитої води у посушливих районах під час спекотного сезону не рівнозначний літру у вологих місцях з надлишком води.

Також має значення джерело води: питна, очищена стічна чи морська вода по-різному впливають на навколишнє середовище і громади.

Звіт UC Berkeley Law 2026 року показав, що багато корпоративних звітів взагалі не дають достатніх локальних деталей, щоб оцінити реальний вплив і джерела води для дата-центрів у Каліфорнії та інших регіонах.

Щоб отримати чіткіші дані, потрібно знати:

1. Яка модель і приблизна довжина відповіді AI;
2. Обладнання, енергоспоживання та ефективність дата-центру;
3. Рівень водного інтенсивності мережі, місце розташування та час роботи;
4. Джерело води і чи мова йде про забір чи споживання.

Чому варто говорити про водоспоживання AI більш детально

Порівняння з пляшкою води допомогло зробити невидиму для очей інфраструктуру більш очевидною. Проте його цінність втрачається, коли умовне припущення подається як загальний факт.

Правда в тому, що штучний інтелект має реальний водний слід, який може суттєво збігатися залежно від безлічі чинників. Зараз інформації для точних підрахунків на рівні кожного запиту бракує.

Тож одна пляшка — це просто образ. Щоб справді зрозуміти водний слід AI, потрібні докладніші та менш «фотогенічні» дані.