Всеки кратък разговор с чат програма унищожава половин литър

Жаден, по-жаден, най-жаден... изкуствен интелект. Така може да звучи описанието на технологичния феномен, който завладява света.

Може и да сте чували вече - всеки кратък разговор, който хората водим с ChatGPT, “изпива” по около 500 мл вода. Толкова горе-долу са нужни на системите за изкуствен интелект и за написването на имейл от около 100 думи.

“Това е водата, необходима за охлаждане на сървърите в центровете за данни, както и за електроцентралите, които произвеждат ток, за да работят тези центрове”, обяснява проф. Лео С. Ло от Университета на Вирджиния в платформата The Conversation. Ло е съветник на ректора на университета по въпросите на грамотността за изкуствения интелект, така че може да му се вярва.

За да не прегреят центровете за данни, най-често се използват изпарителни охладителни кули. 64 млрд. литра вода за охлаждане са използвали центровете за данни в САЩ през 2023 г., обяви доклад на националната лаборатория “Лорънс Бъркли”. Учените прогнозираха, че тези цифри биха могли да се удвоят или дори учетворят до 2028 г. Още 800 млрд. литра вода са консумирани, за да произведат електричество, което захранва сървърите. Най-много вода е нужна на въглищните, газовите и ядрените централи за разлика от вятърните турбини и слънчевите панели.

И британски учени бият тревога. Според проучване, публикувано през март 2025 г. в The Bristish Medical Journal (BMJ), изкуственият интелект, който е обявяван за потенциален спасител на здравните системи по света, е същевременно един от най-големите замърсители с въглероден двуокис. “Внедряването му може да бъде катастрофално за климата. Трябва да сме уверени, че ползите за здравето надвишават вредите за околната среда и здравето, причинени от енергийните и инфраструктурните изисквания на системата”, смятат авторите.

Те напомнят, че САЩ планират да построят до

80 нови централи за изкопаеми горива до 2030 г.,

тъй като търсенето на енергия продължава да нараства. “Високото потребление на вода за охлаждане в големите центрове за данни често заплашва запасите от питейна вода по места”, пишат изследователите и прогнозират, че изкуственият интелект ще увеличи електронните отпадъци с до 12% годишно в световен мащаб, което е равно на изхвърлянето на 13 млрд. айфона годишно.

“Разбирането на изкуствения интелект не е просто да знаеш как да пишеш инструкции. То включва и разбиране на инфраструктурата, компромисите и гражданските избори, които го обкръжават”, смята проф. Ло. “Много хора предполагат, че

изкуственият интелект е по своята същност вреден

особено като се имат предвид заглавията, които изтъкват огромния му енергиен и воден отпечатък. Тези ефекти са реални, но са само част от историята”, казва Ло. Той напомня, че показателите за разход на вода не са константни. “Център за данни в хладна и влажна Ирландия често може да разчита на външен въздух или охладители и да работи месеци с минимално потребление на вода. За разлика от него, център за данни в Аризона през юли може да се нуждае от изпарително охлаждане, което консумира големи количества вода”, обяснява проф. Ло.

От значение е и моделът на изкуствен интелект, който изпълнява вашата заявка. Това се дължи на различните нива на сложност, хардуер и процесорна мощност. Някои модели може да използват над 70 пъти повече енергия и вода от други, обобщава професорът.

Това обяснява въвеждането на понятието воден отпечатък. Като термин е въведен в далечната 2002 г. - много преди AI да превземе света - от Арйен Хьокстра, професор по управление на водите в нидерландския Университет в Твенте. През 2008 г. Хьокстра заедно с няколко водещи световни компании и представители на гражданското общество създадоха Water Footprint Network. Инициативата се фокусира върху количеството вода, която човечеството използва за производството на стоки и услуги по веригата за доставки и да - без съмнение - изкуственият интелект вече е съществена част от тази верига.

За радост, нови подходи предлагат обещаващи алтернативи за облекчаване на свръхизползането на ценния природен ресурс. Тъй нареченото потапящо охлаждане – immersion cooling, разработено от глобалната компания за технологични решения Park Place Technologies, е един от тези методи. Сървърите се потапят в течности, които не провеждат електричество, което намалява почти изцяло изпарението на водата.

За нова технология, която не използва вода за охлаждане, а специална течност, която циркулира през запечатани тръби директно към компютърните чипове, говори през декември 2024 г. и Стив Соломон, вицепрезидент на Майкрософт, отговорен за инженерната структура на центровете за данни. Течността абсорбира топлината, а после я освобождава през затворена система, без да е необходимо изпаряване. Соломон уверява, че с тази нова технология центровете за данни ще използват вода само за миене и тоалетни, но не и за охлаждане.

Друго потенциално решение предложи неотдавна екип изследователи от Тексаския университет в Остин. Учените публикуваха в журнала Nature Nanotechnology подробно описание на нов термичен интерфейсен материал, който има потенциала да разсейва топлината по-ефективно от методите, които се предлагат до момента. Този материал, направен чрез смесване на течна метална сплав, наречена Galinstan, с керамичен алуминиев нитрид, превъзхожда най-добрите продукти за охлаждане с течен метал с до 72%, смятат иноваторите.

Една от последните иновации пристигна от Китай. Технолози съобщиха за създаването на два големи подводни центъра за данни. Първият, край бреговете на Хайнан, бе пуснат в експлоатация през 2022 г. и вече работи с пълна пара. Вторият, на стойност 226 милиона долара, който заработи наскоро край Шанхай, се захранва отчасти с офшорна вятърна енергия. И двата разчитат на естествено студената вода на океана.

За съжаление обаче, подобни проекти все още не могат да заменят масово водата по дългата верига на изкуствения интелект. Една от причините са разходите и сложността за преобразуването на съществуващите центрове.

Докато настъпи времето за масово прилагане на авангардни технологии обаче, всеки може да оцени какъв воден отпечатък оставя със запитванията си към AI, съветва проф. Ло. Според него не е необходима сложна математика, а 3 прости стъпки:

1. Потърсете достоверни изследвания или официални данни каква енергия е нужда за използване на различни платфрорми. Според Ло за средно дълъг отговор на GPT-5 - около 150 до 200 думи, са нужни около 19,3 ватчаса, докато за отговор с подобна дължина на GPT-4o се използват само 1,75 ватчаса.

2. Оценете количеството вода за охлаждане и захранване, използвано за единица електроенергия. Според Ло разумният диапазон, посочван от независими изследователи и в отраслови доклади, е около 1,3 до 2,0 мл на ватчас.

3. Енергийното число от стъпка 1 се умножава по водния фактор от стъпка 2. Така се получава нужната вода в милилитри – тоест водният отпечатък за един отговор на AI.

За заявка със средна дължина към GPT-5 за това изчисление трябва да се използват цифрите от 19,3 ватчаса и 2 мл на ватчас, което прави 39 мл вода на отговор. За заявка със средна дължина към GPT-4 изчислението е 1,75 ватчаса x 2 мл на ватчас, което ще направи 3,5 мл вода на отговор. Големите разлики показват колко важни са ефективността и моделът на изкуствения интелект, който използваме.

За да се получи цялостна картина, трябва да се види колко заявки приблизително получава изкуственият интелект на ден, съветва проф. Ло. Според посочените от него данни OpenAI отчита около 2,5 млрд. запитвания на ден, което включва заявки към GPT-4, GPT-4 Turbo, GPT-3.5 и GPT-5. Това прави малко над 100 млн. литра вода на ден, изчислява ученият. “За сравнение, американците използват около 34 млрд. литра на ден за поливане на жилищни тревни площи и градини”, пресмята професорът и заключава, че дневните количества вода, които генеративният изкуствен интелект използва, са малки в сравнение с други често срещани употреби, като тревни площи, душове и пране. Въпреки това смята, че е добре системите да са оптимизирани, да имат специализирани чипове, ефективно охлаждане и интелигентно управление на натоварването.