IA risipește apă? Mit sau nu, dacă folosești infrastructură în UE

« AI irosește toată apa noastră ». Mit sau nu? Am verificat.

Întrebarea ne-a lovit direct. Paul Plessing, unul dintre fondatorii noștri, a primit critici dure într-un fir Reddit despre « risipa excesivă de apă » a AI și a centrelor sale de date. Tonul a fost aspru, dar întrebarea e legitimă. Așa că am citit cercetarea.

De unde vine cifra cu sticla de apă?

Sursa principală din spatele « AI risipește apă » e solidă: Li et al., « Making AI Less Thirsty » (UC Riverside), care estimează că GPT-3 folosește aproximativ o sticlă de 500 ml de apă la 20–50 de răspunsuri.

Acele cifre per răspuns sunt extrapolări. Presupun centre de date în climă caldă, cu răcire prin evaporare.

Răcirea prin evaporare e transpirația la scară industrială. Aerul cald trece pe lângă apă, apa se evaporă, duce căldura și dispare în loc să revină în ciclul apei. Economisește multă electricitate, de aceea regiunile calde o folosesc. Dar costă multă apă.

Ce arată cifrele măsurate?

Google a publicat apoi cifre măsurate: promptul text median din aplicațiile Gemini consumă 0,24 Wh și 0,26 ml apă, inclusiv răcirea și overhead-ul inactiv. Sunt cam cinci picături. Cifra vine dintr-o analiză punctuală a datelor din mai 2025, deci o mediană peste modelele care serveau trafic atunci, nu un model numit. Iar acei 0,26 ml erau media globală Google.

Pentru detaliul metodologic mai lung, am scris deja despre Consumul de apă al AI: de ce cifrele virale induc în eroare. Aici e vorba despre ce se schimbă când EU AI Chat-ul tău rulează pe servere în Europa.

Centrele de date europene folosesc apă pentru răcire?

Centrele de date din Suedia sunt acolo și pentru că răcesc cu aer în loc de apă. Regiunea suedeză Microsoft răcește cu aer exterior 100 % din an. Și Hetzner folosește aer în loc de apă pentru răcire.

Nu e o listă la întâmplare. DentroChat e găzduit la Hetzner în Germania, iar o parte din inferența pe care o rutăm prin Cortecs rulează în Suedia. A spune « AI risipește apă » e o exagerare puternică dacă folosești un EU AI Chat ca DentroChat. Multe dintre aceste centre europene aproape nu folosesc apă.

Și apa pentru antrenarea modelului?

Ce lipsește din cifrele de mai sus sunt costurile de antrenare deja investite. Odată antrenat, modelul poate fi găzduit. Dar majoritatea modelelor găzduite în UE se antrenează încă în afara Europei, deci trebuie să privim și costul antrenării.

E greu de găsit cifre recente, dar Google estima în 2022 că 40 % din energie mergea la antrenare și 60 % la inferență.

Articolul mai recent « Power Hungry Processing » estimează că inferența poate reprezenta ~90 % din energia și carbonul pe ciclul de viață.

Ambele indică același lucru: un EU AI Chat cu modele găzduite în Europa risipește puțină apă per total.

Cum stă față de un fir Reddit?

Compară asta cu postarea Reddit care a avut 6.000 de vizualizări și a pornit cercetarea noastră.

Calculatoarele de carbon web bazate pe modelul Sustainable Web Design pun o vizualizare tipică la ~0,36 g CO₂e, cam 0,7 Wh. La 6.000 de vizualizări, asta e circa 4,4 kWh doar pentru a servi pagina. E energia a circa 18.000 de prompturi text AI!

La apă, vorbim tot de litri versus o fracțiune de mililitru per prompt.

Deci rețelele sociale obișnuite par mai proaste energetic decât AI…

E mit că « AI risipește apă »?

Centrele de date din regiuni aride sunt o problemă reală, iar transparența e slabă. Dar per interacțiune, pe infrastructură UE, un prompt e unul dintre lucrurile mai ușoare pe care le facem online.

« AI risipește apă » e mai degrabă un mit dacă folosești soluții UE. Acesta e tipul de AI european pe care îl oferim la DentroChat, cel mai bun EU AI Chat.