În doar câteva solicitări către ChatGPT, centrele de date consumă aproape o jumătate de litru de apă pentru a-și răci serverele
Această apă este utilizată pentru răcirea serverelor,
care se supraîncălzesc în timpul calculelor gigantice pe care trebuie să le
efectueze pentru a antrena și rula modele mari precum ChatGPT.
În spatele virtualității aparente a inteligenței
artificiale (AI) se ascunde o amprentă hidrică foarte reală. În timp ce
inteligența artificială a cunoscut un avânt începând cu anul 2022, în special
în ceea ce privește modelele generative, impactul acesteia asupra resurselor de
apă este din ce în ce mai îngrijorător pentru experți.
AI utilizează apa în trei etape principale:
Fabricarea de material: producția de cipuri și servere
consumă o cantitate uriașă de apă (de exemplu, 99% din amprenta de apă a Apple
provine din lanțul de aprovizionare cu componente electronice.
Pentru o lungă perioadă de timp, amprenta de carbon și consumul de energie electrică ale tehnologiilor digitale au fost în centrul atenției.
Setea teribilă a inteligenței artificiale
Între 2021 și 2022, Microsoft și-a crescut consumul de
apă cu 34%, iar Google cu 20%, în principal datorită investițiilor masive în
inteligența artificială generativă.
În 2022, Microsoft a utilizat 6,4 miliarde de litri de
apă, o creștere pe care cercetătorii o leagă direct de nevoile AI.
Google, la rândul său, și-a văzut consumul crescând cu
încă 14% în 2023, ajungând la 24 de milioane m³ (24 de miliarde de litri) în
cursul anului, echivalentul a 9.600 de piscine olimpice. Cu alte cuvinte,
creșterea inteligenței artificiale multiplică necesarul de apă al giganților
digitali.
Toate previziunile converg: consumul de apă legat de
inteligența artificială va exploda până la sfârșitul deceniului. Un studiu
științific realizat în 2023 de cercetătorii de la Universitatea Cornell din
Statele Unite estimează că AI ar putea reprezenta un consum între 4,2 și 6,6
miliarde de metri cubi de apă până în 2027.
Prin comparație, aceasta este echivalent cu de patru
până la șase ori consumul anual al Danemarcei sau cu jumătate din cel al Marii
Britanii, potrivit Onopia.
În doar câțiva ani, inteligența artificială va deveni
unul dintre sectoarele industriale cele mai mari consumatoare de apă.
Această apă este o resursă critică care este deja sub
presiune în multe părți ale lumii. În 2021, un studiu publicat în Environmental
Research Letters a clasat centrele de date printre primele 10 cele mai mari industrii
consumatoare de apă din Statele Unite, sectorul extragând apă din 90% din
bazinele hidrografice ale țării.
Aproximativ 20% din aceste centre de date din SUA sunt
situate în bazine hidrografice cu stres moderat până la ridicat, în special în
vestul arid al țării.
La nivel mondial, Agenția Internațională pentru
Energie (IEA) anticipează o creștere a cererii de servicii digitale și îndeamnă
operatorii să reducă la minimum utilizarea apei, în special în zonele
predispuse la secetă.
Modelele AI generative - AI capabile să producă text,
imagini sau video (de exemplu ChatGPT, DALL-E, Stable Diffusion) - joacă un rol
major în această tendință.
Pentru a oferi un ordin de mărime, un singur centru de
date hiperconectat de nouă generație care utilizează răcirea cu aer combinată
cu apa evaporată ar putea consuma mai mult 190 de milioane de litri pe an. Această
apă, odată evaporată pentru a răci serverele, nu este returnată mediului
natural.
Este esențial să se facă distincția între consumul de
apă al AI în general și cel al AI generativă. Ambele se bazează pe centre de
date, dar intensitatea utilizării lor nu este aceeași.
Formarea unui model lingvistic de mari dimensiuni
necesită utilizarea de supercomputere timp de zile sau chiar săptămâni la rând.
Acest lucru consumă cantități uriașe de energie electrică și degajă multă
căldură, necesitând răcire intensivă. Formarea GPT-3, de exemplu, ar fi
consumat aproximativ 700 000 de litri de apă în centrele de date ale Microsoft
din Statele Unite.
În mod similar, faza finală de formare a GPT-4 din
vara anului 2022 a coincis cu un vârf de 43 milioane de litri utilizate într-o
lună în centrele de date din Iowa.
Microsoft a recunoscut că apariția inteligenței
artificiale generative a fost un factor major în creșterea bruscă a amprentei
sale de apă în 2022.
Interogarea unui chatbot precum ChatGPT sau generarea
unei imagini mobilizează zeci de plăci grafice într-un centru de date în timp
real. Chiar dacă fiecare interogare individuală are doar un impact minim, scara
globală schimbă jocul. Cercetătorii au estimat că o sesiune de 5 până la 50 de
întrebări adresate ChatGPT reprezintă aproximativ 500 ml de apă consumată
pentru răcirea serverelor (prin evaporare), inclusiv apa „indirectă” utilizată
de centralele electrice care alimentează sistemul.
Cu alte cuvinte, o simplă conversație online consumă o
jumătate de litru de apă fără ca utilizatorul să-și dea seama.
Cu toate acestea, aceste cifre trebuie nuanțate:
localizarea geografică și tehnica de răcire modifică amprenta per cerere. Un
studiu a arătat că, cu aceeași cantitate de apă, serverele pot fi răcite pentru
10 cereri ChatGPT în statul Washington, comparativ cu 31 de cereri în Olanda.
Aceasta pentru că un centru de date situat într-un
climat răcoros sau care utilizează apă nepotabilă într-un circuit închis va
avea un impact mai redus asupra apei decât un centru de date dintr-o zonă aridă
care utilizează cantități mari de apă potabilă.
Progresul, în detrimentul nevoilor fundamentale?
Statele Unite ale Americii găzduiesc peste 30% din
centrele de date din lume și se află în fruntea revoluției Ai, ceea ce face din
această țară o țintă majoră pentru consumul de apă al centrelor de date.
În Europa, densitatea populației și sensibilitatea
ecologică au făcut din apă o problemă politică. Într-o serie de țări, există o
controversă tot mai mare în ceea ce privește centrele de date și impactul lor
local.
În Asia, motorul creșterii digitale globale,
înregistrează o proliferare a centrelor de date AI - uneori în regiuni care
suferă deja de penurie de apă, stârnind temeri cu privire la o criză latentă.
În Africa, ecosistemul digital este încă la început,
dar continentul înregistrează una dintre cele mai rapide creșteri în ceea ce
privește centrele de date. În Africa de Sud (Cape Town, Johannesburg), Kenya
(Nairobi), Nigeria (Lagos) și Maroc (Casablanca) apar centre care atrag
investiții din partea giganților cloud.
Cu toate acestea, multe țări africane se confruntă cu o criză cronică a apei: potrivit ONU, 2 miliarde de persoane din Africa nu au acces la apă potabilă, iar până în 2025, jumătate din populația lumii în penurie de apă va fi africană.
Riscuri economice
Riscurile economice sunt la fel de reale. Pe de o
parte, adaptarea infrastructurilor de apă are un cost: transport suplimentar de
apă pentru alimentarea unui nou centru de date, tratarea apelor reziduale
încărcate cu minerale din circuitele de răcire etc. Cine va plăti?
Adesea, autoritățile locale subvenționează sosirea giganților digitali prin plata unei părți din investiții (conducte, stații de pompare).
Acest lucru poate duce la creșterea tarifelor la apă pentru contribuabili dacă contractul este neechilibrat echilibrat. Pe de altă parte, concurența cu alte utilizări poate penaliza sectoare întregi. În zonele agricole, dacă pomparea pentru AI epuizează sau poluează resursade apă, culturile pot avea de suferit, amenințând securitatea alimentară sau veniturile agricultorilor.
În sfârșit, există un risc pentru însăși dezvoltarea
inteligenței artificiale: dacă resursele devin limitate, centrele de date s-ar
putea confrunta cu restricții de apă, ceea ce le-ar limita capacitatea de a
funcționa continuu.
Conflictele de utilizare intensă ar putea, de asemenea, să păteze imaginea companiilor tehnologice, care s-ar putea confrunta cu proteste (așa cum s-a întâmplat cu Google în Olanda sau cu Microsoft în Iowa).
Pe scurt, fără o gestionare adecvată, consumul de apă al Inteligenței artificiale crea tensiuni locale, costuri ascunse pentru comunități și poate amenința durabilitatea revoluției digitale. (Arhiva ActiveNews)
Citiți și Claudia Marcu: Unde a dispărut apa din Dunăre? Debitele din Austria s-au ”evaporat” în neant
Sau direct în conturile Media Root de la Banca Transilvania:
Autentifică-te sau înregistrează-te pentru a trimite comentarii.
De ceva timp ma "joc" cu Copilot si mai jos va redau o frantura de discutie avuta cu el:
EU: Câte sunt? Estimări aproximative
IA:
Tip de centru IA Estimare globală (2025)
Centre academice IA Peste 1.000
Hub-uri tehnologice IA ~500–700
Ferme de antrenare IA ~100–200 mari (corporate)
Startup-uri IA active Peste 10.000
⚠️ Aceste cifre sunt estimative și în continuă schimbare. Multe centre sunt hibride (cercetare + infrastructură + incubator).
Vrei să explorăm o hartă a acestor centre? Sau să vedem ce hub-uri IA există în România sau în Europa de Est? Pot săpă mai adânc. ????
EU: m-ar interesa Romania
IA:
???? România tocmai a făcut un pas major în domeniul inteligenței artificiale prin lansarea HRIA – HUB-ul Român de Inteligență Artificială, un proiect de amploare care își propune să transforme țara într-un pol regional de excelență în IA.
???? Ce este HRIA?
• Este un ecosistem național de cercetare, inovare și transfer tehnologic în domeniul IA.
• Coordonat de Universitatea POLITEHNICA din București, în parteneriat cu 6 universități de top și 8 IMM-uri inovative.
• Finanțat prin Fondul European de Dezvoltare Regională, cu o investiție de peste 336 milioane lei.
• Perioada de implementare: 2025–2029.
???? Direcții de cercetare
• IA de încredere și explicabilă
• Robotică și mobilitate autonomă
• Interfețe inteligente om-mașină
• IA în medicină, securitate cibernetică, orașe inteligente și mediu.
Universități partenere
• Universitatea Tehnică din Cluj-Napoca
• Universitatea de Vest din Timișoara
• Universitatea Tehnică „Gheorghe Asachi” din Iași
• Universitatea Politehnica din Timișoara
• Universitatea din București
• Universitatea „Babeș-Bolyai” din Cluj-Napoca.
???? Obiective
• Crearea unui nucleu de cunoaștere integrat în Spațiul European de Cercetare (ERA)
• Transferul rezultatelor cercetării către industrie
• Formarea unei noi generații de cercetători români în IA.
Vrei să explorăm ce aplicații concrete vor fi dezvoltate în România prin HRIA? Sau să vedem cum se compară cu alte hub-uri europene? Pot săpă mai adânc.
EU: hria, concret, suprafata/consum energie/apa, loc ?
IA:
Din ce am găsit până acum, detaliile concrete despre HRIA (Hubul Român de Inteligență Artificială) — precum suprafața fizică, consumul de energie și apă, sau locația exactă — nu au fost publicate în mod transparent în sursele oficiale disponibile online.
???? Ce știm sigur:
• HRIA este coordonat de Universitatea Politehnica din București, deci e foarte probabil ca nucleul fizic să fie acolo sau în proximitate.
• Proiectul este național, cu parteneriate în Cluj, Iași, Timișoara, etc., deci va avea infrastructură distribuită, nu doar un singur sediu.
• Investiția este de peste 336 milioane lei, ceea ce sugerează o infrastructură semnificativă — dar nu s-au publicat cifre despre consumul de resurse sau amprenta fizică.
???? Suprafață? Necunoscută.
???? Consum de energie/apă? Nedeclarat.
???? Locație exactă? Probabil București (Politehnica), dar nu confirmat oficial.
Vrei să investigăm dacă există planuri urbanistice, licitații sau documente de infrastructură care pot dezvălui aceste detalii? Sau preferi să analizăm ce ar presupune, teoretic, un hub IA de asemenea dimensiuni în termeni de resurse și spațiu? ????????????
EU: hai sa "investigam"
IA:
Hai să punem lupa pe HRIA, nu doar ca idee, ci ca infrastructură fizică. Am săpat în sursele oficiale și iată ce am reușit să extragem:
???? Locație concretă
• HRIA este coordonat de Universitatea Națională de Știință și Tehnologie POLITEHNICA București.
• Adresa oficială: Splaiul Independenței Nr. 313, Sector 6, București, 060042.
• Evenimentul de lansare a avut loc în Aula UPB, ceea ce sugerează că nucleul fizic al HRIA va fi în incinta campusului Politehnica București.
???? Infrastructură planificată
• Se vor construi 9 laboratoare de cercetare avansată, dotate cu:
o GPU-uri de ultimă generație
o Roboți inteligenți
o Drone autonome
• Rețele de senzori
• Se urmărește crearea unei platforme distribuite, cu parteneriate în Cluj, Iași, Timișoara etc., deci HRIA nu va fi doar un singur sediu, ci un ecosistem național.
⚡ Consum de energie și resurse
• Nu există date publice despre:
o Suprafața construită
o Consum estimat de energie electrică
o Consum de apă
• Nici planuri urbanistice detaliate nu au fost publicate până acum în surse accesibile.
???? Ce putem deduce?
• Cu o investiție de peste 67 milioane euro și echipamente de înaltă performanță, consumul energetic va fi semnificativ — probabil comparabil cu un centru de date mediu.
• Dacă se folosesc GPU-uri de tip NVIDIA A100 sau H100, consumul poate ajunge la kilowați per server, iar pentru 100+ unități, vorbim de megawați.
• Apa poate fi necesară pentru răcirea echipamentelor, dar nu știm dacă se va folosi sistem de răcire cu lichid sau aer.
• Vrei să simulăm ce ar însemna, teoretic, un hub IA de asemenea dimensiuni în termeni de consum, spațiu și amprentă ecologică? Sau să căutăm dacă există documente de licitație sau planuri urbanistice înregistrate la Primăria Sectorului 6 sau Ministerul Dezvoltării? ????????????
EU: exploreaza te rog
IA:
Am săpat adânc, și iată ce am reușit să extrag despre HRIA în termeni concreți: locație, infrastructură, consum estimativ și planuri urbanistice.
???? Locație fizică confirmată
• Adresa principală: Universitatea Națională de Știință și Tehnologie POLITEHNICA București
Splaiul Independenței Nr. 313, Sector 6, București, 060042
• Evenimentele oficiale (lansare, semnare contracte) au avut loc în Aula UPB, ceea ce confirmă că nucleul HRIA va fi în incinta campusului Politehnica București
???? Infrastructură planificată
• Se vor construi 9 laboratoare de cercetare avansată, dotate cu:
o GPU-uri de ultimă generație
o Roboți inteligenți și drone autonome
o Rețele de senzori și interfețe om-mașină
• Se urmărește o platformă distribuită cu parteneriate în Cluj, Iași, Timișoara etc.
→ HRIA nu va fi doar un sediu central, ci un ecosistem național
⚡ Consum de energie și resurse (estimativ)
Componentă Estimare logică (bazată pe infrastructură)
GPU-uri high-end 300–700W per unitate (ex: NVIDIA H100)
Rack complet 20–50 kW per rack (cu răcire activă)
Sistem de răcire Probabil lichid sau hibrid aer/lichid
Apă (răcire) Necesară dacă se folosește răcire cu lichid
Centrele de date AI moderne pot consuma megawați și necesită sisteme de răcire avansate pentru a disipa căldura generată de GPU-uri
Nu există cifre oficiale publicate despre consumul de energie sau apă, dar putem deduce:
Planuri urbanistice și licitații
• Nu au fost publicate planuri urbanistice detaliate sau suprafață construită în sursele oficiale.
• Există documente despre selecția IMM-urilor partenere, dar nu despre construcția fizică
• Proiectul este cofinanțat prin Fondul European de Dezvoltare Regională, ceea ce implică transparență în etapele viitoare — dar momentan, nu s-au publicat detalii despre suprafață, consum sau amprentă ecologică
Vrei să simulăm ce ar însemna un hub IA de asemenea dimensiuni în termeni de spațiu, consum și impact ecologic? Sau să căutăm dacă Primăria Sectorului 6 sau Ministerul Dezvoltării au publicat documente urbanistice legate de HRIA? Pot continua investigația. ????????????
EU: elaboreaza spatiu/consum/impact ecologic
IA:
Hai să o luăm metodic, și să facem o simulare logică pornind de la ce știm deja despre HRIA: e un hub național de inteligență artificială, coordonat de Universitatea POLITEHNICA din București, cu o infrastructură serioasă de calcul și cercetare.
???? Spațiul fizic (simulare estimativă)
Pentru un centru IA care cuprinde:
• Laboratoare de cercetare (9 la număr)
• Zone de training pentru modele mari (GPU-uri high-end)
• Zone de testare robotică, senzori, interfețe
• Spații administrative, server rooms, climatizare
Putem estima:
Componentă Suprafață (mp) estimată
9 laboratoare 1.800–2.700 mp total
Datacenter cu GPU-uri 500–1.000 mp
Spații de testare 300–500 mp
Zone tehnice & birouri 500–1.000 mp
Total estimativ ~3.000–5.000 mp
Dacă se construiește în regim modular, campusul Politehnica poate acomoda această infrastructură în clădiri existente + extensii.
Consum de energie (simulare estimativă)
Având în vedere:
• Folosirea de GPU-uri precum NVIDIA A100/H100 (~350–700W per unitate)
• Rack-uri complete cu consum de 20–50 kW
• Răcire activă (lichid sau aer)
• Infrastructură continuă, 24/7
Se poate estima:
Componentă Consum estimativ
Cluster GPU (100+ unități) 200–600 kW
Răcire & HVAC 100–300 kW
Restul infrastructurii 50–150 kW
Total zilnic ~10.000–25.000 kWh
Consum anual ~3,6–9 GWh
Este echivalentul consumului a 1.000–2.500 locuințe medii din România.
Consum de apă (răcire)
Dacă se implementează răcire cu lichid, se poate ajunge la:
• 10.000–50.000 litri pe zi (recirculabili)
• Soluții cu turnuri de răcire sau chillere
• Posibile surse locale (rețea urbană + reciclare internă)
???? Impact ecologic (estimativ)
Positiv
• Dezvoltarea IA sustenabilă, eficientă energetic
• Cercetare în mediu, orașe inteligente, mobilitate autonomă
Negativ
• Amprentă mare de carbon (dacă nu se folosește energie verde)
• Consumul de resurse naturale (electricitate, apă)
• Posibilă încălzire urbană locală (datacenter + răcire)
Impactul poate fi redus prin integrarea de panouri solare, recuperare de căldură, răcire ecologică și energie regenerabilă.
Vrei să simulăm cum ar arăta un HRIA 100% verde? Sau să vedem cum ar putea România poziționa acest hub ca model european de sustenabilitate? Tu decizi direcția.
Dar am vesti bune: Elon Musk ne zice ca o sa puna centrele de date pentru IA in spatiu, unde e un pic mai foarte frig si mai energie solara non stop, adica o sa economism multa apa si o sa depasim si aceast nou episod de isterie de masa. Toate bune!
Orice autoturism, camion, tractor, etc consuma gorilioane de litri de apa daca socotesti traficul intre motor si radiator. Nu mai "puneti botu" la toate "fentele" lor.