Pół litra wody na zapytanie. Praca źródłowa mówi: pół litra na od dziesięciu do pięćdziesięciu

Zdanie „jedno zapytanie do czatu to pół litra wody" powtórzyły dziesiątki redakcji. Praca, z której pochodzi, mówi co innego. Jest w niej napisane, że model zużywa butelkę pięciuset mililitrów na mniej więcej dziesięć do pięćdziesięciu odpowiedzi średniej długości. Czyli od dziesięciu do pięćdziesięciu mililitrów na odpowiedź — nie pół litra.

To jest pomyłka o rząd wielkości i sama w sobie byłaby nudna. Ciekawe robi się dopiero to, co jest pod spodem: w tej poprawnej liczbie większość wody w ogóle nie przepływa przez centrum danych.

Praca powstała w kwietniu 2023 na Uniwersytecie Kalifornijskim w Riverside i jest preprintem — tekstem udostępnionym przed oceną innych naukowców. Nie przeszła recenzji w czasopiśmie i to trzeba powiedzieć od razu.

Dotyczy GPT-3 w wersji ze 175 miliardami parametrów, czyli modelu z 2020 roku. Nie GPT-4, nie Gemini, nie tego, czego używasz dziś. Autorzy wybrali go dlatego, że Microsoft jako jedyny publikował wtedy dane o efektywności swoich centrów danych z podziałem na lokalizacje. Sami przy tym piszą, że konkretne miejsce, w którym trenowano ten model, nie jest publicznie znane — więc policzyli wariant dla kilkunastu lokalizacji i podali przedział.

Za „odpowiedź" przyjęli zapytanie o długości do 800 słów na wejściu i od 150 do 300 słów na wyjściu. To jest dłuższa wymiana niż typowe pytanie zadane czatowi.

To rozróżnienie jest sednem całego sporu. Gdy ktoś mówi „centrum danych wypija tyle wody", w ośmiu przypadkach na dziesięć mówi o parowaniu w chłodni elektrowni cieplnej albo z powierzchni zbiornika elektrowni wodnej, często kilkaset kilometrów dalej.

Widać to najlepiej po tym, skąd bierze się przedział „od dziesięciu do pięćdziesięciu". To nie jest niepewność pomiaru, tylko geografia. Irlandia: 7,1 mililitra na zapytanie, czyli 70 zapytań na butelkę. Teksas: 7,6. Średnia amerykańska: 16,9. Arizona: 29,9. Stan Waszyngton: 47,5 mililitra, czyli tylko dziesięć zapytań na butelkę.

Stan Waszyngton wypada najgorzej nie dlatego, że tamtejsze centrum danych jest rozrzutne. Dlatego, że tamtejszy prąd pochodzi w dużej części z elektrowni wodnych, a z powierzchni zbiorników odparowuje ogromna ilość wody. Wodochłonność tamtego prądu jest trzykrotnie wyższa od średniej krajowej. Czyli ta sama rozmowa z czatem „kosztuje" siedem razy więcej wody w stanie z czystą energią wodną niż w Irlandii.

Autorzy dołożyli do tego zastrzeżenie, którego prasa też nie przeniosła: ich szacunek jest ostrożny i realne zużycie może być kilkakrotnie wyższe, bo centra danych Microsoftu mają jedne z najlepszych wyników w branży, a w cudzym obiekcie kolokacyjnym byłoby wyraźnie gorzej.

Google opublikował w sierpniu 2025 własne liczby: przeciętne zapytanie tekstowe do Gemini to 0,24 watogodziny energii, 0,26 mililitra wody i 0,03 grama dwutlenku węgla. Firma porównuje to do mniej niż dziewięciu sekund oglądania telewizji i do około pięciu kropel wody.

Liczba jest policzona uczciwie, tylko w wąskich granicach: to energia pomnożona przez firmową efektywność wodną, czyli wyłącznie chłodzenie obiektu. Woda zużyta na wyprodukowanie tego prądu nie wchodzi do niej wcale.

Autor pracy źródłowej zarzucił to Google publicznie i imiennie, mówiąc dziennikarzom, że firma ukrywa kluczową informację i wysyła światu zły przekaz. Można to sprawdzić własnym rachunkiem. Jeśli do 0,24 watogodziny doliczyć amerykański przelicznik wodochłonności prądu z raportu laboratorium Departamentu Energii, czyli 4,52 litra na kilowatogodzinę, wychodzi dodatkowe 1,08 mililitra. Razem około 1,34 mililitra zamiast 0,26 — pięć razy więcej.

OpenAI podało jeszcze mniej: 0,34 watogodziny i około 0,32 mililitra wody na zapytanie. Ta liczba pochodzi z wpisu na prywatnym blogu prezesa firmy. Nie ma przy niej podanego modelu, nie ma wzoru, nie ma daty na stronie i nie ma audytu. Dokumentu OpenAI z metodologią nie ma.

Uczciwa konkluzja z tej sekcji brzmi więc tak: ani „pół litra na zapytanie", ani „pięć kropel" nie jest dobrą odpowiedzią. Pierwsza jest przekręcona o rząd wielkości, druga jest policzona rzetelnie, ale w granicach, które wycinają większość zużycia.

Meta jest jedyną z wielkiej czwórki, która publikuje wodę pośrednią, i właśnie dlatego jej dane są najbardziej pouczające. Za 2024 rok podaje bezpośrednie zużycie 3123 megalitry, z czego centra danych 2974. Woda wbudowana w kupowany prąd: 72 207 megalitrów. Dwadzieścia trzy razy więcej.

Ta proporcja ma niezależne potwierdzenie dla całych Stanów. Laboratorium Lawrence Berkeley, agencja Departamentu Energii, policzyło, że amerykańskie centra danych zużyły w 2023 roku bezpośrednio 66 miliardów litrów wody, a pośrednio, przez produkcję prądu, blisko 800 miliardów. Dwanaście do jednego.

Międzynarodowa Agencja Energetyczna liczy tak samo i podaje skalę światową: około 560 miliardów litrów rocznie dziś, około 1200 miliardów w 2030 roku. Struktura z 2023 roku: mniej więcej dwie trzecie to woda związana z dostawą energii, jedna czwarta to bezpośrednie chłodzenie, reszta to produkcja układów scalonych.

Warto przy tym rozdzielić dwie rzeczy, które ciągle się zlepia. Centra danych zużyły w 2024 roku około 415 terawatogodzin prądu, czyli 1,5 procenta światowego zużycia. Ale serwery przeznaczone do AI to z tego około 15 procent, czyli mniej więcej 62 terawatogodziny. Reszta to poczta, filmy, bankowość i wszystko inne, co od dawna stoi w serwerowni.

Przelicznik użyty we wszystkich rachunkach poniżej pochodzi z Banku Danych Lokalnych GUS: przeciętny mieszkaniec Polski zużywa w domu 35,6 metra sześciennego wody rocznie, czyli około 97 litrów dziennie.

• Google zużył w 2025 roku 41 milionów metrów sześciennych wody, centra danych i biura razem, na całym świecie. Podzielone przez 35,6 daje 1,15 miliona osób — czyli około trzech procent mieszkańców Polski.
• Jedno duże centrum danych o mocy 100 megawatów zużywa, według Agencji Energetycznej, około dwóch milionów litrów wody dziennie, licząc razem z elektrownią. To 730 tysięcy metrów sześciennych rocznie, czyli tyle, ile 20 500 Polaków — mniej więcej miasto wielkości Zakopanego.
• Wszystkie amerykańskie centra danych razem, z wodą elektrowni, to około 866 milionów metrów sześciennych. Roczny pobór wody na potrzeby gospodarki i ludności w Polsce to około 8 miliardów. Czyli cały amerykański sektor to mniej więcej jedna dziesiąta polskiego poboru, a samo chłodzenie tych obiektów — niecały procent.
• Prąd: Google zużył w 2025 roku 43,6 terawatogodziny, Microsoft 37,0. Razem 80,6 — czyli prawie połowa rocznego zużycia prądu w Polsce, które wynosi około 172 terawatogodzin.

Trzy z tych czterech rachunków powstały z liczb podanych przez instytucje. Czwarty, ten o Google, można sprawdzić także w mierze wybranej przez samą firmę: Google porównuje swoje zużycie do 73 pól golfowych nawadnianych przez rok na południowym zachodzie Stanów. Przeliczyliśmy — rachunek się zgadza. Warto tylko zauważyć, że porównanie wybrał zainteresowany i wybrał takie, które brzmi mało.

Dla porównania w tej samej prognozie samochody elektryczne zużyją w 2040 roku 16,2 terawatogodziny, a pompy ciepła 19,4. Centra danych wyprzedzają obie te grupy. Najwięcej nowej mocy przypada na Warszawę: plus 694 megawaty do 2036 roku i plus 951 do 2040.

Z wodą w Polsce jest zupełnie inaczej i to jest zaskoczenie tego researchu. Trzydzieści sześć polskich centrów danych złożyło sprawozdanie do unijnej bazy w pierwszym okresie sprawozdawczym i zgłosiły łącznie 20 359 metrów sześciennych zużycia wody. To roczne zużycie 572 Polaków. Średnia efektywność wodna dla Polski wyszła 0,21 metra sześciennego na megawatogodzinę — jedna z lepszych w Unii.

Jedyna liczba dla konkretnego obiektu w Polsce, podana przez samego operatora, znajduje się w tabeli lokalizacyjnej raportu Microsoftu: Warszawa, 82 613 megawatogodzin prądu i 2 megalitry wody w roku obrotowym 2025. Dwa megalitry to dwa tysiące metrów sześciennych, czyli roczne zużycie 56 Polaków.

Ten sam obraz wychodzi z polskich decyzji środowiskowych. Dwie z nich wyglądają inaczej po sprawdzeniu. Centrum w Kajetanach pod Nadarzynem: chłodzenie w obiegu zamkniętym, woda wyłącznie na cele socjalne, maksymalnie trzy tysiące litrów na dobę. Planowane centrum w Piasecznie o mocy szczytowej około 70 megawatów: około 55 metrów sześciennych na dobę, chłodzenie w układzie zamkniętym. To daje 20 tysięcy metrów sześciennych rocznie, czyli tyle, ile 564 Polaków w domu.

Wniosek z tego jest niewygodny dla obu stron sporu. Polskie centra danych nie wypijają gminom wody, bo projektuje się je w obiegach zamkniętych i woda w ich dokumentach to głównie toalety pracowników. Ale prądu zużyją, według planu operatora sieci, w 2040 roku co dziewiątą kilowatogodzinę w kraju — a woda, o którą naprawdę chodzi, zostanie zużyta tam, gdzie ten prąd powstanie.

• Centra danych odpowiadają za około osiem procent całego wzrostu światowego zapotrzebowania na prąd do 2030 roku. Samochody elektryczne i klimatyzacja dołożą więcej, a przemysł ponad trzy razy tyle.
• Wodochłonność prądu maleje razem z dekarbonizacją. Wiatr i fotowoltaika zużywają setną część wody tego, co źródła kopalne, albo mniej. To uderza w sam mnożnik, z którego bierze się większość „wody AI".
• Efektywność wodna obiektów szybko rośnie. Amazon podaje 0,12 litra na kilowatogodzinę, Meta 0,19, Polska średnio 0,21 — przy branżowym celu 0,4 dopiero na 2040 rok.
• Microsoft wdraża od sierpnia 2024 we wszystkich nowych projektach chłodzenie w obiegu zamkniętym i podaje, że pozwoli to uniknąć ponad 125 milionów litrów wody rocznie na obiekt. Woda napełniana jest raz, przy budowie.

A teraz strona druga, z tych samych dokumentów. Zużycie wody Google wzrosło w jednym roku o 34 procent, a prądu o 37 — czyli efektywność rośnie wolniej niż skala. Trzynaście procent poboru wody słodkiej Google pochodzi z obszarów o wysokim ryzyku niedoboru, a u Microsoftu połowa poboru pochodzi z obszarów pod presją wodną.

I zdanie, które chyba najlepiej ustawia całą sprawę, napisane przez Agencję Energetyczną: w niektórych krajach, jak Stany, pobór wody na centra danych to dziś mniej niż dziesięć procent komunalnego poboru, ale gdzie indziej może konkurować z wodą na nawadnianie pól i na potrzeby mieszkańców. Czyli problem nie polega na tym, że AI wypija świat. Polega na tym, że potrafi wypić konkretną gminę.