AI ma nienasycony apetyt na wodę. Czy starczy jej dla ludzi?
Sztuczna inteligencja potrzebuje coraz większych ilości energii, ale za jej rozwojem kryje się także ogromne zapotrzebowanie na wodę. W świecie susz i fal upałów to może stać się poważnym problemem.
Na razie jeszcze AI fizycznie nie wydostała się do naszego świata, ale może tylko tak się nam wydaje. Jej obecność i rozwój nowych technologii wymagają potężnych ilości nie tylko energii, ale i wody.
Wrzucamy w okienko jakiegoś prompta. Zwykle coś prostego: „Co dziś zjeść na obiad?”, „Doradź, gdzie na wakacje?”, „Daj numery Totka!”. I pyk. Lecą tokeny, energia, woda.
A za tym zwykłym okienkiem w czacie kryje się ogromna infrastruktura. Gdzieś daleko pracują tysiące procesorów, które wykonują kolejne obliczenia. Serwery nagrzewają się, więc trzeba je chłodzić. A chłodzenie wymaga energii i – wody.
To właśnie dlatego sztuczna inteligencja ma coraz większy apetyt na zasoby, choć użytkownik widzi tylko kilka sekund oczekiwania i gotową odpowiedź na ekranie.
Problem będzie się powiększał wraz z rozwojem AI. Modele stają się coraz bardziej zaawansowane, użytkowników przybywa, a centra danych potrzebują coraz większej mocy obliczeniowej. Rośnie więc nie tylko zużycie prądu, ale również zapotrzebowanie na chłodzenie całej tej potężnej infrastruktury.
I tutaj zaczyna się pytanie, którego jeszcze niedawno prawie nikt nie zadawał: ile wody będzie potrzebowała sztuczna inteligencja i czy w świecie coraz częstszych susz będziemy mieli jej wystarczająco dużo?
Prezydent podpisał ustawę o AI. Nie będzie manipulacji i cyfrowego „rozbierania” ludzi na zdjęciach
Za AI stoją potężne centra danych
Duże modele sztucznej inteligencji działają dzięki tysiącom wyspecjalizowanych procesorów GPU. Wykonują one ogromną liczbę operacji, pobierają energię i wytwarzają ciepło.
Dr Tomasz Grzegorczyk z Uniwersytetu Ekonomicznego w Poznaniu mówi:
– W szerszym odbiorze AI wciąż bywa postrzegana jako technologia niematerialna, gdzieś w „chmurze”, a nie jako fizyczna infrastruktura wymagająca ziemi, energii, wody i sieci przesyłowych – mówi ekspert w rozmowie z WNP.
Centra danych wykorzystują chłodzenie powietrzem, cieczą, zamkniętymi obiegami oraz systemami wykorzystującymi parowanie wody. Ilość potrzebnej wody zależy od modelu, liczby obliczeń, temperatury otoczenia, konstrukcji serwerowni i technologii chłodzenia.
Ślad wodny powstaje również przy produkcji energii. Elektrownie cieplne wykorzystują wodę do chłodzenia, dlatego część zasobów potrzebnych do działania AI jest zużywana poza samą serwerownią.
Minister Gawkowski: AI wykona pracę pięciu urzędników. GUS: zagrożonych jest 4,5 mln Polaków
Centra danych pochłaniają biliony litrów wody
Raport „Environmental Cost of AI’s Energy Use: Carbon, Water and Land Footprints” przygotowany przez United Nations University Institute for Water, Environment and Health (UNU-INWEH) pokazuje skalę sektora.
Według autorów raportu centra danych na świecie zużyły w 2025 roku około 448 TWh energii elektrycznej oraz około 4,5 biliona litrów wody.
Do 2030 roku zapotrzebowanie na wodę może wzrosnąć do około 9,3 biliona litrów rocznie. UNU-INWEH przeliczył tę ilość na podstawowe roczne potrzeby wodne około 1,3 mld ludzi w Afryce Subsaharyjskiej.
Dane obejmują całą infrastrukturę centrów danych obsługującą między innymi usługi chmurowe, bankowość, handel internetowy, streaming, administrację oraz sztuczną inteligencję.
Jednocześnie AI szybko zwiększa zapotrzebowanie na moc obliczeniową.
Międzynarodowa Agencja Energetyczna w raporcie „Energy and AI” prognozuje wzrost zużycia energii przez centra danych z około 415 TWh w 2024 roku do 945 TWh w 2030 roku. To ponad dwukrotny wzrost w ciągu sześciu lat!
AI może zagrozić 4,5 mln Polaków. To głównie kobiety pracujące w biurach. Raport GUS
Susza może zwiększyć problem
Woda potrzebna do chłodzenia ma największe znaczenie w czasie upałów. Wysoka temperatura zwiększa obciążenie systemów chłodniczych, a susza ogranicza dostępne zasoby.
W tym samym czasie wodę potrzebują mieszkańcy, rolnictwo i przemysł.
Badacze z University of California, Riverside oszacowali, że centra danych Google w Stanach Zjednoczonych zużyły w 2021 roku około 12,7 mld litrów świeżej wody do chłodzenia.
Dlatego lokalizacja serwerowni ma znaczenie. Centrum danych wybudowane w regionie z dużymi zasobami wodnymi będzie działało w innych warunkach niż obiekt powstający na obszarze dotkniętym suszą.
W Polsce sytuację może poprawiać klimat. Centra danych mogą przez dużą część roku korzystać z free cooling, czyli chłodzenia wykorzystującego zimne powietrze zewnętrzne.
Krystian Pypłacz z Polish Data Center Association mówi:
– W przeciwieństwie do starszych obiektów w gorących częściach świata, które wciąż polegają na wodochłonnych otwartych systemach bezpośredniego odparowania, nowoczesne europejskie centra danych stawiają na tzw. technologie suche.
Według Pypłacza europejskie centra danych odpowiadają za około 0,01 proc. całkowitego zużycia wody w Europie, podczas gdy energetyka wykorzystująca chłodnie kominowe odpowiada za około 34 proc., a rolnictwo za około 29 proc.
Javier Milei proponuje korporacje nie-ludzkie. AI miałaby zarządzać firmami w Argentynie
GPT-4 potrzebował setek milionów litrów wody
Ogromne ilości zasobów są potrzebne już podczas treningu modeli.
UNU-INWEH szacuje, że trening GPT-4 wiązał się ze śladem wodnym około 600 mln litrów. To ilość odpowiadająca podstawowym rocznym potrzebom wodnym około 81 tys. osób w Afryce Subsaharyjskiej oraz około 237 basenom olimpijskim.
W przypadku GPT-5 przywoływany szacunek sięga około 1 mld litrów wody, czyli podstawowych rocznych potrzeb około 135 tys. osób w Afryce Subsaharyjskiej.
Później model zaczyna obsługiwać użytkowników. Każde pytanie wymaga kolejnych obliczeń. Ten proces nazywa się inferencją. Według danych przedstawianych przez UNU-INWEH inferencja może odpowiadać za 80–90 proc. energii zużywanej przez systemy AI.
Nie każde zadanie obciąża infrastrukturę tak samo. Raport UNU-INWEH szacuje, że wygenerowanie jednego obrazu AI wymaga około 2,9 Wh energii, czyli mniej więcej tyle, ile przez 17 minut zużywa 10-watowa żarówka LED.
Ślad wodny takiego obrazu wynosi około 29 ml. W przypadku skomplikowanego materiału wideo może wzrosnąć do około 4,1 litra.
Technofaszyzm i kolejny kopniak w ego człowieka. Prof. Leder: AI może odebrać nam złudzenie wyjątkowości
Firmy nie ujawniają jeszcze pełnego rachunku za wodę
Dane dotyczące energii są znacznie łatwiejsze do porównania niż informacje o wodzie. Firmy technologiczne publikują raporty środowiskowe, ale zakres danych i metody obliczeń różnią się między przedsiębiorstwami.
Dr Tomasz Grzegorczyk mówi:
– Problem polega też na tym, że dysponujemy danymi częściowymi, często zagregowanymi, a nie pełnym obrazem dla całej gospodarki cyfrowej.
Martyna Zastawna, ekspertka gospodarki cyrkularnej i założycielka WoshWosh, proponuje publiczne raporty wodne dla dużych modeli AI.
– Raport wodny per zapytanie i per użytkownik rocznie byłby analogiem etykiety energetycznej na sprzęcie AGD: prosty, czytelny i wymuszający rynkową presję na efektywność – mówi.
Do większej przejrzystości wzywa również sekretarz generalny ONZ António Guterres. Podczas London Climate Action Week w czerwcu 2026 roku wezwał firmy technologiczne do ujawniania danych dotyczących zużycia energii i wody, emisji oraz wykorzystania gruntów. Zaproponował także utworzenie AI Environmental Transparency Initiative.
X-BAT: Autonomiczny myśliwiec przyszłości. Czy Shield AI właśnie uśmierciło tradycyjne lotnictwo?
Czy starczy wody dla ludzi?
Nie ma dziś podstaw, aby twierdzić, że rozwój AI doprowadzi do globalnego braku wody pitnej. Ryzyko może jednak rosnąć lokalnie, szczególnie tam, gdzie wielkie centra danych powstają na obszarach dotkniętych suszą.
UNU-INWEH prognozuje wzrost zużycia wody przez centra danych z około 4,5 biliona litrów w 2025 roku do 9,3 biliona litrów w 2030 roku.
Jednocześnie rosną temperatury, liczba użytkowników AI i moc obliczeniowa modeli.
Martyna Zastawna podkreśla, że sztuczna inteligencja może także pomagać ograniczać pobór wody, między innymi przez optymalizację nawadniania, wykrywanie wycieków oraz analizę danych pogodowych i hydrologicznych.
Tomasz Grzegorczyk zwraca uwagę, że użytkownicy mogą ograniczać zbędne generowanie obrazów i filmów oraz korzystać z prostszych modeli przy prostych zadaniach. Największe decyzje dotyczące zużycia zasobów podejmują jednak operatorzy centrów danych, firmy technologiczne i regulatorzy.
AI nie wypije całej wody świata. Ale im więcej korzystamy z AI, tym większa infrastruktura jest potrzebna, aby odpowiedzi pojawiały się na naszych ekranach. A wraz z nią rośnie rachunek za energię i wodę.
Źródła: United Nations University, International Energy Agency, Organizacja Narodów Zjednoczonych, WNP, Uniwersytet Ekonomiczny w Poznaniu, Polish Data Center Association
