Troši li UI vodu? Mit ili ne, ako koristiš EU infrastrukturu

« AI troši svu našu vodu ». Mit ili ne? Provjerili smo.

Pitanje nas je pogodilo izravno. Paul Plessing, jedan od naših osnivača, dobio je oštre kritike u Reddit niti o « pretjeranom trošenju vode » od strane AI-ja i njegovih data centara. Ton je bio oštar, ali je pitanje legitimno. Pročitali smo istraživanje.

Odakle dolazi brojka o boci vode?

Glavni izvor iza « AI troši vodu » je ozbiljan: Li et al., « Making AI Less Thirsty » (UC Riverside), koji procjenjuju da GPT-3 troši otprilike bocu od 500 ml vode na 20–50 odgovora.

Te brojke po odgovoru su ekstrapolacije. Pretpostavljaju data centre u vrućim klimama s hlađenjem isparavanjem.

Hlađenje isparavanjem je znojenje u industrijskoj skali. Topli zrak prolazi uz vodu, voda ispari, odnese toplinu i nestane umjesto da se vrati u vodeni ciklus. Štedi puno struje, zato ga vruće regije koriste. Ali košta puno vode.

Što pokazuju izmjerene brojke?

Google je kasnije objavio izmjerene brojke: medijan tekstualnog prompta u Gemini Apps aplikacijama troši 0,24 Wh i 0,26 ml vode, uključujući hlađenje i prazni hod. To je otprilike pet kapi. Brojka dolazi iz trenutne analize podataka iz svibnja 2025., dakle medijan preko modela koji su tada opsluživali promet, a ne jednog imenovanog modela. A tih 0,26 ml bio je Googleov globalni prosjek.

Za duži pregled metodologije već smo napisali o Potrošnji vode od strane AI-ja: zašto viralne brojke zavaravaju. Ovdje gledamo što se mijenja kada vaš EU AI Chat radi na poslužiteljima u Europi.

Koriste li europski data centri uopće vodu za hlađenje?

Data centri u Švedskoj su tamo dijelom zato što hlade zrakom umjesto vode. Microsoftova švedska regija hladi vanjskim zrakom 100 % godine. I Hetzner koristi zrak umjesto vode za hlađenje.

To nije nasumičan popis. DentroChat je hostiran kod Hetznera u Njemačkoj, a dio inferencije koju usmjeravamo preko Cortecsa radi u Švedskoj. Reći « AI troši vodu » je jaka pretjerivanje ako koristite EU AI Chat poput DentroChat. Mnogi od tih europskih data centara gotovo uopće ne troše vodu.

A voda za treniranje modela?

Ono što nedostaje u gornjim brojkama su već uloženi troškovi treniranja AI-ja. Kad je model jednom treniran, može se hostirati. Ali većina modela hostiranih u EU i dalje se trenira izvan Europe, pa moramo pogledati i trošak treniranja.

Teško je naći svježe brojke, ali je Google 2022. procijenio da 40 % energije ide u treniranje modela, a 60 % u inferenciju.

Noviji rad « Power Hungry Processing » procjenjuje da inferencija može činiti ~90 % energije i ugljika u životnom ciklusu.

Oba upućuju na isto: EU AI Chat s modelima hostiranim u Europi ukupno troši malo vode.

Kako to stoji u odnosu na Reddit nit?

Usporedite ovo s Reddit objavom koja je imala 6.000 pregleda i pokrenula naše istraživanje.

Web kalkulatori ugljika temeljeni na Sustainable Web Design modelu stavljaju tipičan pregled stranice na ~0,36 g CO₂e, otprilike 0,7 Wh. Na 6.000 pregleda to je oko 4,4 kWh samo za posluživanje stranice. To je energija otprilike 18.000 AI tekstualnih promptova!

Kod vode također govorimo o litrama naspram djelića millilitra po promptu.

Dakle, čini se da je obični društveni medij energetski gori od AI-ja…

Je li « AI troši vodu » mit?

Data centri u suhim regijama stvarni su problem, a transparentnost je slaba. Ali po interakciji, na EU infrastrukturi, prompt je jedna od lakših stvari koje radimo online.

« AI troši vodu » više je mit ako koristite EU rješenja. Takav europski AI nudimo u DentroChat, najboljem EU AI Chatu.