• Tweet

Inteligența artificială este prezentată ca o tehnologie imaterială, rapidă și aproape invizibilă pentru utilizatorul obișnuit. În realitate, fiecare răspuns generat de un chatbot presupune un consum fizic de resurse: energie electrică, servere, centre de date și, tot mai important, apă.

Potrivit datelor citate într-o lucrare academică publicată în 2025 în Communications of the ACM, un e-mail de aproximativ 100 de cuvinte generat cu ajutorul unui model de inteligență artificială poate avea o amprentă de apă de circa 519 mililitri, adică aproape cât o sticlă obișnuită de apă. Estimarea include atât apa folosită direct pentru răcirea serverelor, cât și apa consumată indirect pentru producerea energiei electrice necesare funcționării acestora.

De ce consumă AI apă

Centrele de date în care rulează modelele de inteligență artificială produc cantități mari de căldură. Cipurile performante folosite pentru antrenarea și operarea acestor sisteme funcționează la intensitate ridicată, iar căldura trebuie evacuată permanent.

Una dintre cele mai folosite metode este răcirea evaporativă. Apa este pompată prin sisteme de răcire, preia căldura degajată de echipamente și apoi este expusă aerului, unde o parte se evaporă. Aproximativ 80% din apa folosită într-un astfel de sistem se pierde prin evaporare, iar restul revine în circuit, uneori la temperaturi mai mari sau cu reziduuri chimice.

Problema devine semnificativă odată cu apariția noilor centre de date dedicate AI, mult mai mari, mai dense și mai solicitante energetic decât centrele de date obișnuite construite în anii 2010. Un singur campus AI de mari dimensiuni poate ajunge să consume într-o zi mai multă apă decât folosește un oraș de 10.000 de locuitori pentru băut, spălat, gătit, igienă, agricultură și irigații.

Google, Microsoft și Meta, consumuri de miliarde de litri

Raportul de mediu al Google pentru anul financiar 2024 indică un consum global de aproximativ 8,1 miliarde de galoane de apă, adică peste 30 de miliarde de litri. Aproximativ 95% din această cantitate a fost folosită în centrele de date. Consumul Google a crescut cu 8% față de 2023, după ce în 2023 crescuse cu 17% față de 2022, iar în 2022 cu 20% față de 2021.

Microsoft a raportat în 2022 un consum de aproximativ 1,7 miliarde de galoane de apă, echivalentul a peste 6,4 miliarde de litri, o creștere de 34% față de anul anterior. Datele citate arată că, în West Des Moines, Iowa, unde au fost realizate antrenări pentru GPT-4, un singur proces de antrenare ar fi consumat 11,5 milioane de galoane de apă în iulie 2022 și 13,4 milioane de galoane în august 2022.

Meta a consumat, la rândul său, aproximativ 813 milioane de galoane de apă la nivel global în 2023, 95% din volum fiind utilizat în centrele de date. Amazon, care operează cea mai mare infrastructură cloud din lume, nu publică o cifră agregată privind consumul total de apă.

Consumul indirect, mult mai mare decât cel vizibil

O problemă majoră este că cifrele publicate de companii nu reflectă întotdeauna întreaga amprentă de apă. Raportul Lawrence Berkeley National Laboratory din 2024, realizat pentru Departamentul Energiei din SUA, estimează că centrele de date americane au consumat direct 17,4 miliarde de galoane de apă în 2023 pentru răcire.

Însă consumul indirect, adică apa folosită pentru producerea energiei electrice necesare acestor centre, a fost estimat la 211 miliarde de galoane, de aproximativ 12 ori mai mare decât consumul direct. Raportul proiectează că până în 2028 consumul direct s-ar putea dubla sau chiar cvadrupla, iar cel indirect ar urma aceeași tendință.

Presiune pe zone deja afectate de secetă

Cercetătorii Pengfei Li, Shaolei Ren și colegii lor estimează că cererea globală de AI ar putea necesita, până în 2027, între 4,2 și 6,6 miliarde de metri cubi de apă anual. Estimarea inferioară este comparabilă cu consumul anual total de apă al patru țări de dimensiunea Danemarcei, iar estimarea superioară se apropie de jumătate din retragerea anuală totală de apă a Regatului Unit.

O parte importantă din această apă provine din regiuni deja afectate de stres hidric. Microsoft a recunoscut în raportul său de sustenabilitate din 2023 că aproximativ 42% din consumul său de apă provenea din regiuni clasificate drept „water-stressed". Google a indicat că 15% din retragerile sale de apă dulce proveneau din zone cu deficit ridicat de apă.

Efectele se văd deja în mai multe regiuni. În Chile, Google a suspendat în 2024 un proiect de centru de date de 200 de milioane de dolari lângă Santiago, după ce o instanță de mediu a constatat că impactul asupra acviferului Central Santiago nu fusese evaluat suficient. În Querétaro, Mexic, unde sunt planificate 32 de noi centre de date, statul a traversat în 2024 cea mai gravă secetă din ultimul secol. În Uruguay, un proiect Google din Canelones ar urma să consume în prima fază 7,6 milioane de litri de apă pe zi, echivalentul necesarului zilnic pentru 55.000 de persoane.

Ce nu spun companiile

Una dintre marile probleme este lipsa de transparență. Unele companii raportează apa retrasă din surse locale, altele doar apa consumată efectiv, adică pierdută prin evaporare. Diferența dintre cele două poate modifica semnificativ percepția publică asupra impactului real.

De asemenea, majoritatea rapoartelor corporative nu includ consumul indirect de apă legat de producerea energiei electrice. În plus, cifrele globale agregate nu arată impactul local: o companie poate publica un consum anual total, dar fără să spună dacă un anumit centru de date pune presiune pe un acvifer dintr-o localitate afectată de secetă.

Motivele sunt metodologice, comerciale și reputaționale. Consumul depinde de tehnologia de răcire, climă, mixul energetic local și variațiile sezoniere. În același timp, publicarea datelor pe fiecare centru de date ar putea dezvălui informații strategice despre infrastructura companiilor și ar putea expune firmele la critici publice.

Miza următorilor ani

Infrastructura globală pentru inteligența artificială se dezvoltă într-un ritm accelerat, iar investițiile estimate în acest sector ar putea ajunge la 5.200 de miliarde de dolari până în 2030. În spatele acestor cifre se află însă o realitate mai puțin spectaculoasă: clădiri industriale uriașe, pline de echipamente de calcul, care au nevoie de răcire permanentă.

Fiecare interogare individuală pare nesemnificativă. La scară globală, însă, consumul devine uriaș. În timp ce AI promite soluții pentru agricultură, climă, prognoze meteo și managementul apei, industria care dezvoltă aceste tehnologii contribuie deja la creșterea presiunii asupra unor resurse de apă tot mai limitate.

Întrebarea esențială este dacă beneficiile aduse de inteligența artificială vor ajunge suficient de repede și la o scară suficient de mare pentru a compensa costurile de mediu pe care dezvoltarea acestei tehnologii le produce chiar acum. Pe traiectoria actuală, răspunsul rămâne incert.