Адаптация статьи Sentient Media, опубликованной 10 августа 2026 года. На фото выше: Бык на откорме, обречённый на убой, стоит на короткой привязи, практически лишённый возможности двигаться; Бекитай, Чуйская область, Кыргызстан, 2024; Bogna Wiltowska / We Animals.
Сет Миллстайн (Seth Millstein)
Наверняка вы слышали эту цифру: создание всего одного электронного письма с помощью ChatGPT якобы требует целую бутылку воды. Это неправда. Хотя искусственному интеллекту действительно нужна вода, фактический водный след одного запроса к чат-боту обычно невелик. Например, простой запрос к ChatGPT — скажем, написать электронное письмо — требует около 6 мл воды, то есть примерно чайную ложку, что составляет около 1% стандартной бутылки воды.
И всё же неудивительно, что эта цифра получила такое распространение. Для большинства людей остаётся загадкой то, как на самом деле работает эта технология. Компании, занимающиеся ИИ, не отличаются особой прозрачностью в вопросах устройства своих моделей и объёмов потребляемой ими воды и энергии. Это лишь одна из причин, почему подсчитать водный след ИИ так сложно.
Эти факторы, наряду с многочисленными другими опасениями (1, 2 и 3) по поводу технологии — её стремительным развитием и воздействием на сообщества, где строятся дата-центры, — привели к вполне понятному недоверию к ИИ и его влиянию на окружающий мир.
«Думаю, для большинства людей это был первый случай, когда они вообще увидели историю о том, что какой-то компьютерный процесс использует воду», — рассказывает изданию Sentient Энди Масли, независимый исследователь и бывший руководитель Effective Altruism DC. «Ты просто живёшь своей жизнью, ИИ начинает стремительно развиваться — и вдруг появляется история о том, что буквально каждый раз, когда ты отправляешь запрос чат-боту, используется одна бутылка воды. Думаю, для многих это было действительно шокирующим».
Масли, один из наиболее активных критиков утверждения об «одной бутылке воды на каждый запрос», давно выражает недовольство тем, что водопотреблению ИИ уделяется непропорционально много внимания по сравнению с другими крайне водоёмкими отраслями — например, производством мяса и молочной продукции.
Для производства одного килограмма свинины требуется около 1 078 литров воды — это чуть больше двух фунтов. Производство одного илограмма говядины требует 925 литров воды. Если говорить о повседневных действиях, которые многие люди совершают, практически не задумываясь о последствиях, то путь свиных отбивных или гамбургера до нашей тарелки требует тревожно большого количества воды.
Это не означает, что водопотребление ИИ не является проблемой. Хотя утверждение о бутылке воды на простой запрос к чат-боту неверно, использование ИИ действительно может потреблять немало воды, особенно в промышленных масштабах, когда им пользуются крупные корпорации. Но это не должно заставлять нас забывать о других повседневных решениях, которые также истощают ценные водные ресурсы, — например, о том, что лежит у нас на тарелке.
Почему так сложно определить, сколько воды используют чат-боты
В дата-центрах находятся огромные массивы оборудования, выделяющего тепло: серверы, системы хранения данных, компьютеры и резервные источники питания. Вода может охлаждать эти системы эффективнее воздуха. Однако эффективность охлаждения зависит от множества факторов, которые влияют и на необходимое количество воды.
Именно поэтому оценка того, сколько воды расходует один конкретный запрос к ИИ-чат-боту, чрезвычайно сложна и может сильно различаться в зависимости от целого ряда обстоятельств. Среди них — характеристики самого запроса, например его длина, а также условия окружающей среды: температура воздуха, местоположение и доступ к близлежащим водным ресурсам.
Ещё одна причина неопределённости — отсутствие прозрачности. Большинство крупных технологических корпораций не раскрывают публично подробности о принципах работы систем охлаждения на своих объектах.
Стоит также отметить, что потребление воды и энергии дата-центром может происходить вовсе не на его территории. Это означает, что дата-центр в одном городе может влиять на водные ресурсы совершенно другого региона.
«Электростанции, от которых получают энергию дата-центры, могут физически находиться очень далеко от самих дата-центров, поскольку электроэнергия передаётся по всей сети по высоковольтным линиям», — говорит Масли. «Если вы спрашиваете, каковы последствия для водных ресурсов строительства дата-центра в округе Лаудон [штат Вирджиния], можно предположить, что в основном это касается округа Лаудон. Но в конкретный день этот дата-центр может также привести к использованию воды на угольной электростанции где-нибудь в Западной Вирджинии».
Откуда взялась цифра про бутылку воды
В 2024 году The Washington Post опубликовала оценку водопотребления ИИ, подготовленную совместно с исследователями Калифорнийского университета в Риверсайде под руководством профессора инженерных наук Шаолея Жэня. Целью было определить, сколько воды требуется для создания одного ответа ChatGPT объёмом 100 слов. Исследователи оценили расход более чем в 500 мл воды — немного больше стандартной бутылки.
Это утверждение моментально разлетелось по СМИ. Его подхватили такие издания, как The Guardian и Forbes, а также организации вроде Environmental and Energy Study Institute, фактически превратив его в общепринятую истину.
Но это неправда. Точнее, теперь у нас есть больше информации, позволяющей утверждать, что это было неверно.
В письме изданию Sentient Жэнь объяснил, что на тот момент это была наилучшая возможная оценка водопотребления ИИ с учётом имевшейся информации. Но с тех пор многое изменилось — как объём доступных данных о работе моделей ИИ, так и технологии, используемые дата-центрами для обработки запросов и охлаждения оборудования.
«Оценка для GPT-4, сделанная в 2024 году, относилась к конкретному моменту времени, основывалась на определённых предположениях и не должна использоваться для описания ИИ/ChatGPT в целом или современных оптимизированных систем», — написал Жэнь изданию Sentient.
Он отметил, что оценка основывалась на общедоступной на тот момент информации: данных об энергопотреблении, предоставленных EcoLogits, и показателях эффективности использования воды, раскрытых технологическими компаниями.
EcoLogits — организация, которая отслеживает и публикует данные о потреблении энергии различными ИИ-сервисами. Сейчас у неё есть бесплатный настраиваемый калькулятор для оценки водопотребления различных типов запросов к ИИ. На момент написания статьи EcoLogits оценивает, что создание одного электронного письма с помощью ChatGPT 5.5, текущей бесплатной модели ChatGPT, требует 6,11 мл воды, то есть около 1,2% бутылки воды.
По словам Жэня, это обновлённое значение связано с «изменениями в методологии и новыми источниками данных». При этом он добавляет, что оно в целом согласуется с сообщением Google об улучшении энергоэффективности в 33 раза для «типичного» текстового запроса Gemini в период с мая 2024 года по май 2025 года.
Водопотребление: ИИ и мясо
По словам Масли, мы ежедневно принимаем решения, которые потенциально имеют гораздо больший водный след, чем использование чат-ботов, однако эти решения получают лишь малую долю того внимания, которое люди уделяют ИИ и дата-центрам.
Один из лучших примеров — то, что мы едим. За последние 60 лет потребление мяса резко выросло, и по состоянию на 2023 год среднестатистический житель США съедал около 82 фунтов (37 кг) говядины и 64 фунта (29 кг) свинины в год. В развитых странах взять чизбургер или бутерброд с беконом на завтрак стало настолько привычной частью повседневной жизни, что их огромный водный след обычно остаётся без внимания.
Производство мяса требует воды по нескольким причинам. Во-первых, животным нужно пить. Во-вторых, им нужно есть, а выращивание кормов требует орошения.
При сравнении водопотребления различных продуктов питания воду, поступающую с осадками, также называемую зелёной водой, обычно не учитывают, поскольку дождь выпал бы независимо от того, производилась бы в данном месте пища или нет.
Согласно Water Footprint Network, производство одного килограмма говядины — примерно двух фунтов — требует около 925 литров воды. Свинина ещё более ресурсоёмка: 1 078 литров на килограмм, тогда как для производства килограмма курятины требуется 779 литров.
Эти цифры касаются только количественного аспекта водопотребления. Но производство мяса и молочной продукции влияет и на качество воды. Многие виды животноводства, особенно молочное и свиноводство, являются крупными источниками загрязнения воды: навоз и удобрения с ферм попадают в близлежащие водоёмы.
ИИ и производство продуктов питания
Водный след мяса по-прежнему значительно выше, чем у продуктов растительного происхождения. Например, для производства сои, картофеля и бананов требуется менее 20% ограниченных водных ресурсов, необходимых для производства такого же веса говядины.
То же самое касается продуктов животного происхождения в целом. Например, миндальное молоко известно своим высоким водопотреблением. Для производства всего одного литра миндального молока требуется 371 литр воды, что значительно больше, чем для других видов растительного молока, например соевого или овсяного.
И всё же даже у миндального молока водный след значительно меньше, чем у коровьего молока, для производства которого требуется 628 литров воды.
Итог
Дело не в том, что ИИ безвреден. А скорее в том, что люди неверно оценивают экологические последствия собственных действий. Это особенно яркий пример, и он важен потому, что многие люди действительно хотят уменьшить своё воздействие на окружающую среду.
Но сделать это невозможно без точной информации.
Для обычного человека, который хочет сократить своё потребление воды, использование чат-ботов не должно быть единственным объектом внимания. Сокращение потребления мяса — отличное и весьма эффективное место для начала.
