Este dígito incluye agua utilizada para enfriar los datos del servidor y el agua que se gasta en centrales eléctricas que crean electricidad para comenzar.
Pero el estudio que calculó y esas estimaciones también señalaron que el uso de agua y sistemas puede variar en gran medida, dependiendo de eso y cuándo la computadora responde a la solicitud.
Para mí, como bibliotecario académico y profesor de educación, la comprensión de la IA no solo se sabe sobre cómo escribir. También incluye la comprensión de la infraestructura, el compromiso y las opciones cívicas que están rodeadas por IA.
Muchas personas suponen que la IA es perjudicial, especialmente dados títulos que invitan a su enorme energía y una huella de agua. Estos efectos son reales, pero son solo parte de la historia.
Cuando las personas se mueven para ver y como un simple drenaje de recursos para comprender los efectos, tal como aparecen y lo que se puede hacer para reducirlos, están mucho mejor equipados para estar mejor equipados para reducir la innovación con sostenibilidad.
2 flujos ocultos
Detrás de cada IA hay dos flujos de uso de agua.
El primer enfriamiento está en el lugar del servidor que crea grandes cantidades de calor. Esto a menudo utiliza la evaporación de la torre de enfriamiento: camillas de rosas gigantes que rocían agua sobre tuberías calientes o piscinas abiertas. La evaporación contiene calor, pero esta agua se elimina del suministro de agua local, como un río, tanque o acuífero. Otros sistemas de enfriamiento pueden usar menos agua, pero más electricidad.
El segundo curso utiliza centrales eléctricas que crean electricidad para alimentar el centro de transmisión. Las plantas de carbón, gas y nuclear usan grandes cantidades de agua para ciclos de vapor y enfriamiento.
La planta de energía hidroeléctrica también utiliza cantidades significativas de agua, que se evapora del tanque. Las plantas solares concentradas, que son más agua como plantas de energía de vapor tradicionales, pueden ser agua intensiva si dependen del enfriamiento húmedo.
En contraste, las turbinas eólicas y los paneles solares usan casi el agua, excepto para la limpieza ocasional.
Las torres de enfriamiento, como estas en la central eléctrica de Florida, usan la evaporación del agua para reducir la temperatura del equipo. Paul Hennessi / Sopa Pictures / LightTrocket a través de Getty Images Air acondicionamiento y meteorización
El agua se usa dramáticamente con la ubicación. El centro de datos en Irlanda fría y húmeda a menudo puede depender del aire o refrigerador externo y correr durante meses con un uso mínimo de agua. En contraste, el centro de datos en Arizona en julio puede depender mucho de la evaporación. El aire caliente y seco hace que este método sea altamente eficiente, pero también consume grandes cantidades de agua, porque es un mecanismo de evaporación que elimina el calor.
Imaing Watters también. El estudio de Amherst de la Universidad de Massachusetts ha encontrado que el centro de datos podría usar solo la mitad del agua en verano. Y al mediodía durante las ondas de calor, los sistemas extra de los sistemas. Por la noche, la demanda es menor.
Los enfoques más nuevos ofrecen alternativas prometedoras. Por ejemplo, las inmersiones atrapadas inmersiones en líquidos que no implementan electricidad, como los aceites sintéticos, reduciendo el cumplimiento del agua.
Y el nuevo diseño de Microsoft afirma usar agua de enfriamiento cero, circulando líquido especial a través de tuberías selladas directamente a través de chips de computadora. El líquido absorbe el calor, luego lo libera a través de un sistema de circuito cerrado sin la necesidad de evaporar. Los centros de datos aún usarían un poco de agua potable para baños y otro personal, pero el enfriamiento en sí ya no se basará en el suministro de agua local.
Estas soluciones aún no son una camiseta, sin embargo, principalmente debido a los costos, la complejidad de mantenimiento y la dificultad para convertir los datos existentes en nuevos sistemas. La mayoría de los operadores se basan en los sistemas de evaporación.
Una habilidad simple que puedes usar
El tipo de modelo de IA también son preguntas cuestionables. Esto se debe a diferentes niveles de complejidad y hardware y a la cantidad de potencia del procesador que requiere. Algunos modelos pueden usar muchos más recursos que otros. Por ejemplo, un estudio ha revelado que ciertos modelos pueden consumir más de 70 veces más energía y agua que ultra eficiente.
Puede estimar el nivel de agua de AI en solo tres pasos, sin las matemáticas avanzadas necesarias.
1. Paso: busque una investigación creíble o una divulgación oficial. Los análisis independientes estiman que la longitud media GPT-5 es una respuesta, que es de entre 150 y 200 palabras de salida, o aproximadamente 200 a 300 tokens, usa aproximadamente 19.3 vatios. Responda una longitud GPT-4O similar usa aproximadamente 1.75 vatios-horas.
Paso 2: use una estimación práctica del agua por unidad de electricidad, combinando enfriamiento y suministro de energía.
Los investigadores independientes e informes de la industria sugieren que hoy es un alcance razonable alrededor de 1.3 a 2.0 mililitros por vatio, en la hora. El extremo inferior refleja objetos efectivos que utilizan redes de enfriamiento modernas y limpiadores. El extremo superior representa ubicaciones más típicas.
Paso 3 – Ahora es el momento de confiar las piezas. Tome el número de energía que encontró en el paso 1 y multiplique con el factor de agua del paso 2. Le da una huella de agua de uno y respuesta.
Aquí hay una línea de la fórmula que necesitará:
Energía por aviso (Wat-Hours) × Factor de agua (mililiterías por hat-hora) = agua por aviso (en mililitros)
Para una consulta de longitud media en GPT-5, este cálculo debe usar imágenes de 19.3 vatios y 2 mililitros por vatio-hora. 19.3 K 2 = 39 mililitros de agua por respuesta.
Para una investigación de longitud media sobre GPT-4O, el cálculo es de 1.75 horas VTT a 2 mililimiladores por vatio-hora = 3.5 mililitros de agua por respuesta.
Si asume que los centros de datos son más eficientes y usan 1.3 mililitros por vatio-hora, una caída en número: aproximadamente 25 mililitros para GPT-5 y 2.3 mililitros para GPT-4O.
El reciente informe técnico de Google dijo que la línea de texto central en su sistema Gemini utiliza solo 0.24 vatios de electricidad y aproximadamente 0.26 mililitros de agua, aproximadamente cinco gotas. Sin embargo, el informe no dice cuánto duró, por lo que no se puede comparar directamente con GPT usando agua.
Estas diferentes estimaciones, que van desde 0.26 mililitros hasta 39 mililitros, muestran cuántos efectos de efectividad, así como modelo e infraestructura para la producción de electricidad.
Las comparaciones pueden agregar contexto
Para comprender realmente cuánto se usan estas consultas, puede ser útil compararlas con otro uso conocido del agua.
Cuando se multiplica por millones, se agrega el uso de agua. Operai informa sobre 2.500 millones de instrucciones por día. Este dígito incluye consultas sobre sistemas GPT-4O, GPT-4 Turbo, GPT-3.5 y GPT-5, sin ninguna degradación del público, cuántos modelos específicos se emiten.
El uso de evaluaciones independientes y los informes oficiales de Google da una sensación de posible rango:
Todos los rectifs medios de Google Blimin: aproximadamente 650,000 litros por día. Todos los partidos medios GPT 4O: alrededor de 8.8 millones de litros por día. Todos los partidos medios GPT 5: alrededor de 97.5 millones de litros por día.
Los estadounidenses usan mucha agua para que los jardines y el césped se vean frescos. James Carbone / Newsdai RM a través de Getty Images
A modo de comparación, los estadounidenses usan alrededor de 34 mil millones de litros por día que riegan césped y jardín. Un litro es aproximadamente una cuarta parte de un galón.
La IA generativa usa agua, pero al menos por ahora: sus cantidades diarias son pequeñas en comparación con otros usos comunes, como céspedes, duchas y lavandería.
Pero su demanda de agua no es fija. El descubrimiento de Google muestra lo que es posible cuando los sistemas están optimizados, con chips especializados, enfriamiento eficiente y carga operativa inteligente. El reciclaje de agua y la ubicación de centros de refrigerador portátiles, las regiones más húmedas también pueden ayudar.
La transparencia también es importante, cuando las empresas juegan sus datos, el público, los responsables políticos y los investigadores pueden ver lo que se alcanza y comparar proveedores.
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