Sam Altman odpiera krytykę centrów danych. 38 tys. zapytań ChatGPT ma zużywać tyle wody co... jeden migdał

Sztuczna inteligencja coraz częściej jest oceniana przez pryzmat tego, ile kosztuje jej utrzymanie. Zapotrzebowanie na prąd, nowoczesne akceleratory czy serwery jest więc ogromne, a to wszystko trzeba przecież jeszcze schłodzić. Nic dziwnego zatem, że rosną obawy o ogromne zużycie wody w tym celu, jednak szef OpenAI, Sam Altman, wcale nie podchodzi do tej sprawy tak pesymistycznie, jak niektórzy obserwatorzy branży.

Szef OpenAI twierdzi, że krytyka zużycia wody przez centra danych AI jest oparta na mocno przesadzonych porównaniach. Ale czy ma rację?

GPT-6 Astra oficjalnie. OpenAI mówi o przełomie w korzystaniu z komputera i przeglądarki

Szef OpenAI twierdzi, że skala zużycia wody przez ChatGPT jest znacznie mniejsza, niż sugerują krążące po sieci porównania. "Nie mam przed sobą dokładnych wyliczeń, robię to z pamięci, więc mogę się mylić, ale to blisko: każde 38 tysięcy zapytań ChatGPT odpowiada ilości wody używanej do wyprodukowania jednego migdała w Kalifornii" - stwierdził Altman. Podkreślił też, że chodzi o "pełne, całkowite rozliczenie wody", a nie tylko to, co fizycznie przepływa przez jedno centrum danych. Według niego zarzuty wobec starszych instalacji chłodzonych wyparnie nie powinny być automatycznie przenoszone na nowoczesne obiekty. Jak dodał, bardzo duże współczesne centrum danych zużywa wodę raczej jak biurowiec, czyli gdy z wody korzystają głównie ludzie korzystający ze zlewów, toalet i podobnej infrastruktury.

Musk żartuje o kuratorze sądowym Altmana, a ten odpowiada mu tekstem o kosmicznych centrach danych

Problem w tym, że tak efektowne porównanie nie zamyka całej sprawy. Produkcja jednego migdała w Kalifornii ma wymagać około 1,1 galona wody, a wcześniejsze wypowiedzi Altmana wskazywały raczej na zakres od 1 do 50 ml wody na odpowiedź ChatGPT. To dawałoby więc od około 85 do 5500 zapytań na jednego migdała, zależnie od przyjętej metody chłodzenia, a nie ok. 38 tysięcy. Do tego dochodzi jeszcze różnica między pojedynczym zapytaniem a skalą całego rynku. Jasne jest, że starsze instalacje i trening dużych modeli mogą zużywać znacznie więcej wody, a dodatkowo rozwój agentów AI oznacza dłuższe zadania i większą liczbę tokenów niż zwykła rozmowa z chatbotem. Choć więc nowe systemy chłodzenia rzeczywiście mogą ograniczać pobór wody, porównanie do migdała nie powinno być traktowane dosłownie.

SAM ALTMAN: “For every 38,000 ChatGPT queries, that is the same amount of water that is used in the production of a single almond in California.” pic.twitter.com/vRCCPneJSm

— Chief Nerd (@TheChiefNerd) September 2, 2026