Сэм Альтман назвал фейком заявления о расходе 17 галлонов воды на запрос ChatGPT, объяснив, что дата-центры больше не используют испарительное охлаждение.
Недавно Сэм Альтман, глава OpenAI, выступил на мероприятии, организованном The Indian Express в рамках крупного AI-саммита в Индии, и затронул одну из самых обсуждаемых тем — экологическое воздействие искусственного интеллекта. Его заявления вызвали бурную реакцию, потому что напрямую опровергают популярные утверждения о чудовищном потреблении воды при каждом запросе к ChatGPT.
Что именно сказал Альтман о потреблении воды
Альтман назвал утверждения о расходе 17 галлонов воды на один запрос к ChatGPT «полностью фейковыми» и «не имеющими никакой связи с реальностью». По его словам, эта проблема существовала раньше, когда дата-центры использовали испарительное охлаждение. Сейчас технология сменилась, и тема ai вода в контексте ChatGPT — скорее устаревший миф, чем актуальная угроза.
«Вы видите в интернете эти вещи — мол, не используйте ChatGPT, это 17 галлонов воды на каждый запрос. Это совершенно не соответствует действительности, абсолютное безумие», — заявил он.
При этом Альтман признал, что вопрос энергопотребления остаётся справедливым — но не в расчёте на один запрос, а в совокупном объёме, поскольку мир использует всё больше ИИ. Решение, по его мнению, — быстрый переход к ядерной энергетике, а также ветряной и солнечной генерации.
Сравнение энергозатрат ИИ и человека
Отдельный интересный момент — реакция Альтмана на сравнение энергозатрат ChatGPT с зарядкой iPhone. Журналист, ссылаясь на разговор с Биллом Гейтсом, спросил, правда ли, что один запрос потребляет эквивалент 1,5 заряда батареи iPhone. Альтман ответил коротко: «Это даже близко не так много».
Аргумент про «обучение человека»
Ещё одна любопытная мысль, которую озвучил Альтман: дискуссии об энергозатратах на обучение моделей ИИ часто несправедливы, потому что не учитывают, сколько энергии уходит на «обучение человека». Двадцать лет жизни, вся еда за это время, эволюция ста миллиардов людей, которые когда-либо жили, — всё это тоже стоило колоссальных ресурсов. По мнению Альтмана, если сравнивать корректно — энергию на ответ обученной модели против энергии на аналогичный ответ человека — ИИ уже, возможно, эффективнее.
Проблема прозрачности данных
Стоит помнить, что технологические компании не обязаны раскрывать данные о реальном потреблении энергии и воды. Учёные изучают эти вопросы самостоятельно, а дата-центры уже связывают с ростом цен на электричество в ряде регионов. Так что тема ai вода и энергопотребление дата-центров пока остаётся в зоне неопределённости — и доверять приходится косвенным оценкам.
Что это значит для бизнеса
Для компаний, которые строят продукты на базе ИИ, вопрос ресурсоёмкости — это не абстрактная экология, а прямые затраты. Если вы автоматизируете маркетинг, создаёте контент или обрабатываете данные с помощью ИИ, важно понимать реальную стоимость инфраструктуры. Мы в Фабио Де Лука разрабатываем автоматизации, в которых используются модели OpenAI, Claude, Google Gemini и другие — и всегда стремимся к рациональному использованию ресурсов в архитектуре решений.
Заявления Альтмана — это попытка сместить фокус с мифов на реальные вызовы. Потребление воды, вероятно, действительно перестало быть критическим фактором для современных дата-центров. А вот общий объём энергопотребления ИИ-индустрии — вопрос, который никуда не денется и будет только нарастать вместе с масштабом использования технологий.
