1/15 of a teaspoon. That’s how much water the average single interaction with ChatGPT uses, according to Sam Altman, the boss of OpenAI.
So if you type, can you help me solve this maths problem? That’s a drop. Or “Can I put lime instead of lemon in this recipe?” That’s a drop. Or “Why is the sky blue?” “Help me write this email.” “Help me improve my website code.”
Mr. Altman claims there are 1 billion messages sent to ChatGPT every day, and ChatGPT is just one AI bot. Chuck in Gemini, DeepSeek, Claude and others. It’s clear that the AI revolution is a thirsty one.
Striking though it is, some experts are more than a little sceptical of Sam Altman’s estimate on water usage.
At this point, there was just not enough information for me to agree with or trust the number. Their number was perhaps referring to some tiny models. We’re considering a medium sized large language model that’s the size of GPT-3.
Basically, if you write an email or ask some questions, if you have 10 to 50 queries, you’re going to be consuming roughly 500ml of water.
This calculation includes water used in cooling and electricity generation. The BBC asked OpenAI for more details about Sam Altman’s estimate, but the company declined.
Either way, it’s clear AI uses a lot of water. But why? Every time you send a prompt to an AI, it has to run complex calculations to understand and respond.
This work is done by the most powerful and specialised computer chips in the world, housed inside enormous data centres.
Even before users can send prompts, the training process for the models uses the chips to carry out intense work. And all that extra power means the hardware can overheat and become damaged if not cooled properly.
Most data centres use air cooling systems, which was fine until I came along.
But now, because these data centres and the infrastructure that’s going in is so much more energy intensive, there are liquid cooling approaches that are now being implemented.
For liquid cooling the water must be clean to prevent bacteria growing or clogs and corrosion in the system, which means using mostly drinking water.
Here’s how the most common liquid cooling process works. It begins by piping coolant over the processing chips within the servers. This cooling liquid absorbs the heat and takes it away from the electrics to a heat exchange unit.
Water is used to reduce the temperature of the coolant. The coolant then recirculates back to cool the servers.
Meanwhile, the now hot water is piped to cooling towers, where a combination of fans and water vapour dissipate the heat, cooling the water.
Some of the water evaporates in that process, while the rest is recirculated through the cooling process several times before being discharged back into the nearby water source. Overall, up to 80% of the water evaporates.
What it means is that this type of water is gone, and that we are extracting water from a water circuit that is necessary for irrigation, for human consumption and hygiene.
Communities around the world concerned about data centres putting stress on water sources and electricity grids are pushing back.
Protests have been held in Spain, India, Chile, Uruguay and parts of the US.
And it’s not just the operations within the data centre that need water. Generating the electricity to run them requires a lot of water too, because power plants like coal, gas and nuclear heat water to create steam, which drives a turbine.
The International Energy Agency has said electricity demand for AI optimised data centres is expected to increase by 400% by 2030 to 300 terawatt hours. That’s roughly the electricity consumption of the whole of the UK for a year.
And aside from electricity, water is also needed when manufacturing the semiconductor chips used to run AI.
So water is both used directly and indirectly in the whole supply and creation chain of AI technologies. It is used for the refination of the critical raw materials that are needed to create the hardware of AI.
Getting accurate figures on how much water it takes to build AI systems and run them is difficult.
Google, Meta and Microsoft release annual figures showing that their data centres use billions of litres of water every year from local sources, but none of them indicate how much of it is due to AI.
Most tech giants recognise the impact it’s having. Many, including Google, Microsoft and Meta, have pledged to be water neutral by 2030.
We hope that can happen, there is a long way to go to get to those kinds of numbers. Part of what we hope to see is, across the industry, a range of innovations that allow us to maybe minimise the use of water.
Companies are trialing, for example, ways to cool data centres without evaporating any water at all. And to use the heat that’s generated to warm homes.
There are also experiments to move data centres away from communities entirely under the sea, to the Arctic, or even off the planet.
Can we actually put capacity out in space? It’s very, very early stage. So what, you know, we at NTT are looking at is, can we launch satellites that can at least do some more backup-oriented or other oriented tasks?
Though skeptics point to the many hurdles that need to be overcome, there is optimism, too, about a more sustainable future.
Let’s remember that that GenAI capability is still very, very young. It’s moved exponentially fast, but as an industry and as a use, it is still young.
Ideally, we can learn together as as a society and as a world society, how do we minimise against the use of water and energy? Because this is all, you know, a world resource when we talk about water.
Source: BBC World Service
WORD BANK:
interaction /ˌɪn.t̬ɚˈæk.ʃən/ [B2] (n): sự tương tác; lần tương tác
claim /kleɪm/ [B2] (v): tuyên bố; cho biết
AI bot /ˌeɪˈaɪ bɑːt/ [B2] (n phrase): chatbot AI; bot trí tuệ nhân tạo
chuck in /tʃʌk ˈɪn/ [B2] (phr v, informal): thêm vào; tính thêm
revolution /ˌrev.əˈluː.ʃən/ [B2] (n): cuộc cách mạng
striking /ˈstraɪ.kɪŋ/ [C1] (adj): đáng chú ý; gây ấn tượng mạnh
sceptical / skeptical /ˈskep.tɪ.kəl/ [C1] (adj): hoài nghi; không dễ tin
estimate /ˈes.tə.meɪt/ [B2] (n): ước tính; con số ước tính
water usage /ˈwɔː.t̬ɚ ˌjuː.sɪdʒ/ [B2] (n phrase): lượng nước sử dụng
at this point /æt ðɪs pɔɪnt/ [B1/B2] (phrase): ở thời điểm này
refer to /rɪˈfɝː tuː/ [B1/B2] (phr v): đề cập đến; nói đến
medium-sized /ˌmiː.di.əm ˈsaɪzd/ [B2] (adj): cỡ trung bình
large language model /ˌlɑːrdʒ ˈlæŋ.ɡwɪdʒ ˌmɑː.dəl/ [C1] (n phrase): mô hình ngôn ngữ lớn
query /ˈkwɪr.i/ [B2] (n): truy vấn; lượt truy vấn
consume /kənˈsuːm/ [B2] (v): tiêu thụ; sử dụng
roughly /ˈrʌf.li/ [B2] (adv): khoảng; xấp xỉ
calculation /ˌkæl.kjəˈleɪ.ʃən/ [B2] (n): phép tính; sự tính toán
electricity generation /ɪˌlekˈtrɪs.ə.t̬i ˌdʒen.əˈreɪ.ʃən/ [B2] (n phrase): sản xuất điện
decline /dɪˈklaɪn/ [B2] (v): từ chối
either way /ˈiː.ðɚ weɪ/ [B2] (phrase): dù thế nào đi nữa
prompt /prɑːmpt/ [C1] (n): câu lệnh; yêu cầu đầu vào cho AI
complex calculations /ˈkɑːm.pleks ˌkæl.kjəˈleɪ.ʃənz/ [B2] (n phrase): những phép tính phức tạp
specialised / specialized /ˈspeʃ.ə.laɪzd/ [B2] (adj): chuyên dụng; chuyên biệt
data centre / data center /ˈdeɪ.t̬ə ˌsen.t̬ɚ/ [B2] (n): trung tâm dữ liệu
training process /ˈtreɪ.nɪŋ ˌprɑː.ses/ [B2] (n phrase): quá trình huấn luyện
carry out /ˈkær.i aʊt/ [B1] (phr v): thực hiện; tiến hành
intense /ɪnˈtens/ [B2] (adj): mạnh; có cường độ cao
hardware /ˈhɑːrd.wer/ [B2] (n): phần cứng
overheat /ˌoʊ.vɚˈhiːt/ [B2] (v): quá nhiệt; nóng quá mức
infrastructure /ˈɪn.frəˌstrʌk.tʃɚ/ [B2] (n): cơ sở hạ tầng
energy-intensive /ˈen.ɚ.dʒi ɪnˌten.sɪv/ [C1] (adj): tiêu tốn nhiều năng lượng
liquid cooling /ˈlɪk.wɪd ˌkuː.lɪŋ/ [C1] (n phrase): làm mát bằng chất lỏng
implement /ˈɪm.plə.ment/ [B2] (v): triển khai; áp dụng
bacteria /bækˈtɪr.i.ə/ [B2] (n plural): vi khuẩn
clog /klɑːɡ/ [C1] (n/v): sự tắc nghẽn; làm tắc
corrosion /kəˈroʊ.ʒən/ [C1] (n): sự ăn mòn
coolant /ˈkuː.lənt/ [C1] (n): chất làm mát
absorb /əbˈzɔːrb/ [B2] (v): hấp thụ
heat exchange unit /ˈhiːt ɪksˌtʃeɪndʒ ˈjuː.nɪt/ [C1] (n phrase): bộ trao đổi nhiệt
recirculate /ˌriːˈsɝː.kjə.leɪt/ [C1] (v): tuần hoàn trở lại; lưu thông lại
cooling tower /ˈkuː.lɪŋ ˌtaʊ.ɚ/ [C1] (n): tháp giải nhiệt
water vapour / water vapor /ˈwɔː.t̬ɚ ˈveɪ.pɚ/ [B2] (n): hơi nước
dissipate /ˈdɪs.ə.peɪt/ [C1] (v): làm tiêu tán; làm tản
evaporate /ɪˈvæp.ə.reɪt/ [B2] (v): bốc hơi
discharge /dɪsˈtʃɑːrdʒ/ [B2] (v): xả; thải ra
extract /ɪkˈstrækt/ [B2] (v): lấy ra; khai thác
irrigation /ˌɪr.əˈɡeɪ.ʃən/ [B2] (n): sự tưới tiêu
human consumption /ˈhjuː.mən kənˈsʌmp.ʃən/ [B2] (n phrase): việc con người sử dụng/tiêu dùng
hygiene /ˈhaɪ.dʒiːn/ [B2] (n): vệ sinh
put stress on /pʊt stres ɑːn/ [B2] (phrase): gây áp lực lên
electricity grid /ɪˌlekˈtrɪs.ə.t̬i ɡrɪd/ [B2] (n): lưới điện
push back /pʊʃ bæk/ [B2] (phr v): phản đối; chống lại
operation /ˌɑː.pəˈreɪ.ʃən/ [B2] (n): hoạt động; sự vận hành
power plant /ˈpaʊ.ɚ plænt/ [B2] (n): nhà máy điện
steam /stiːm/ [B1] (n): hơi nước
electricity demand /ɪˌlekˈtrɪs.ə.t̬i dɪˈmænd/ [B2] (n phrase): nhu cầu điện
optimise / optimize /ˈɑːp.tə.maɪz/ [B2] (v): tối ưu hóa
be expected to increase /bi ɪkˈspek.tɪd tuː ɪnˈkriːs/ [B2] (phrase): được dự kiến sẽ tăng
electricity consumption /ɪˌlekˈtrɪs.ə.t̬i kənˈsʌmp.ʃən/ [B2] (n phrase): lượng điện tiêu thụ
aside from /əˈsaɪd frəm/ [B2] (phrase): ngoài ra; bên cạnh
semiconductor chip /ˌsem.i.kənˈdʌk.tɚ tʃɪp/ [C1] (n phrase): chip bán dẫn
directly / indirectly /dəˈrekt.li / ˌɪn.dəˈrekt.li/ [B2] (adv): trực tiếp / gián tiếp
supply chain /səˈplaɪ tʃeɪn/ [B2] (n): chuỗi cung ứng
critical raw materials /ˈkrɪt̬.ɪ.kəl rɔː məˈtɪr.i.əlz/ [C1] (n phrase): các nguyên liệu thô quan trọng
accurate figures /ˈæk.jɚ.ət ˈfɪɡ.jɚz/ [B2] (n phrase): các con số/số liệu chính xác
annual figures /ˈæn.ju.əl ˈfɪɡ.jɚz/ [B2] (n phrase): số liệu hằng năm
indicate /ˈɪn.də.keɪt/ [B2] (v): chỉ ra; cho biết
due to /ˈduː tuː/ [B1/B2] (phrase): do; bởi vì; là do
tech giant /ˈtek ˌdʒaɪ.ənt/ [B2] (n phrase): tập đoàn công nghệ lớn
recognise / recognize /ˈrek.əɡ.naɪz/ [B2] (v): nhận ra; thừa nhận
pledge /pledʒ/ [B2] (v): cam kết
water-neutral / water neutral /ˈwɔː.t̬ɚ ˈnuː.trəl/ [C1] (adj): trung hòa về nước; bù đắp lượng nước sử dụng
a long way to go /ə lɔːŋ weɪ tə ɡoʊ/ [B1] (phrase): còn một chặng đường rất dài
range of innovations /reɪndʒ əv ˌɪn.əˈveɪ.ʃənz/ [B2] (n phrase): nhiều/loạt đổi mới
minimise / minimize /ˈmɪn.ə.maɪz/ [B2] (v): giảm thiểu
trial /ˈtraɪ.əl/ [B2] (v): thử nghiệm
entirely /ɪnˈtaɪr.li/ [B2] (adv): hoàn toàn
capacity /kəˈpæs.ə.t̬i/ [B2] (n): năng lực; công suất (trong ngữ cảnh này: năng lực tính toán)
early stage /ˈɝː.li steɪdʒ/ [B2] (n phrase): giai đoạn ban đầu
launch satellites /lɔːntʃ ˈsæt̬.əl.aɪts/ [B2] (v phrase): phóng các vệ tinh
backup-oriented /ˈbæk.ʌp ˈɔːr.i.en.t̬ɪd/ [C1] (adj): thiên về sao lưu; định hướng sao lưu
skeptic / sceptic /ˈskep.tɪk/ [B2] (n): người hoài nghi
hurdle /ˈhɝː.dəl/ [B2] (n): rào cản; trở ngại
overcome /ˌoʊ.vɚˈkʌm/ [B2] (v): vượt qua; khắc phục
optimism /ˈɑːp.tə.mɪ.zəm/ [B2] (n): sự lạc quan
sustainable /səˈsteɪ.nə.bəl/ [B2] (adj): bền vững
capability /ˌkeɪ.pəˈbɪl.ə.t̬i/ [B2] (n): năng lực; khả năng
exponentially /ˌek.spəˈnen.ʃəl.i/ [C1] (adv): theo cấp số nhân; với tốc độ tăng theo cấp số nhân
ỦNG HỘ READ TO LEAD!
Chào bạn! Có thể bạn chưa biết, Read to Lead là một trang giáo dục phi lợi nhuận với mục đích góp phần phát triển cộng đồng người học tiếng Anh tại Việt Nam. Chúng tôi không yêu cầu người đọc phải trả bất kỳ chi phí nào để sử dụng các sản phẩm của mình để mọi người đều có cơ hội học tập tốt hơn. Tuy nhiên, nếu bạn có thể, chúng tôi mong nhận được sự hỗ trợ tài chính từ bạn để duy trì hoạt động của trang và phát triển các sản phẩm mới.
Bạn có thể ủng hộ chúng tôi qua 1 trong 2 cách dưới đây.
– Cách 1: Chuyển tiền qua tài khoản Momo.
Số điện thoại 0947.886.865 (Chủ tài khoản: Nguyễn Tiến Trung)
Nội dung chuyển tiền: Ủng hộ Read to Lead
hoặc
– Cách 2: Chuyển tiền qua tài khoản ngân hàng.
Ngân hàng VIB chi nhánh Hải Phòng
Số tài khoản: 012704060048394 (Chủ tài khoản: Nguyễn Tiến Trung)
Nội dung chuyển tiền: Ủng hộ Read to Lead
Lớp luyện thi IELTS online
Bạn đang có nhu cầu thi chứng chỉ IELTS cho đầu vào đại học, đi du học, xin việc hay xin cư trú và đang phân vân chưa biết học ở đâu?
Nếu bạn đang tìm kiếm dịch vụ luyện thi IELTS online với giáo viên uy tín và chất lượng, cũng như học phí phải chăng, thì lớp học online của thầy Trung (Admin và dịch giả chính của Read to Lead) có thể là một lựa chọn phù hợp dành cho bạn.
Hãy liên hệ (nhắn tin) tới trang Facebook cá nhân của mình (https://www.facebook.com/nguyen.trung.509) để tìm hiểu về lớp học và được tư vấn cũng như được học thử nha!
