OpenAI mówi, że jedno zapytanie do ChatGPT zużywa mniej wody niż jedna piętnasta łyżeczki. Brzmi jak nic, dopóki nie pomnożysz tego przez 2,5 miliarda zapytań dziennie i nie dodasz centrum danych wielkości dwóch Dżakart.

OpenAI twierdzi, że jedno zapytanie do ChatGPT zużywa około 0,34 watogodziny prądu i jedną piętnastą łyżeczki wody. Brzmi jak nic, dopóki nie pomnożysz tego przez 2,5 miliarda zapytań dziennie i nie dodasz do rachunku centrum danych wielkości dwóch Dżakart.

Ile energii i wody zużywa ChatGPT to pytanie, na które firmy AI odpowiadają chętnie, dopóki mowa o jednym zapytaniu. Odpowiadają dużo ciszej, kiedy pytanie brzmi: ile zużywa cała infrastruktura, i ile ziemi zajmuje, żeby w ogóle mogła powstać.

Poniżej trzy rzeczy, o których AI mówi coraz głośniej: prąd, wodę i grunt, obok tego, ile to wszystko kosztuje w złotówkach, o czym pisałem w tekście o tym, ile kosztuje AI dla firmy. Bo skupianie się wyłącznie na prądzie to dziś już tylko jedna trzecia obrazka.

Ile naprawdę kosztuje jedno zapytanie do ChatGPT

Mohamed Khaled / Pexels

Sam Altman opisał to w czerwcu 2025 roku wprost: 0,34 Wh prądu na zapytanie, tyle co energooszczędna żarówka świecąca przez dwie minuty, i 0,000085 galona wody, czyli jedna piętnastość łyżeczki. Liczby brzmią uspokajająco, dokładnie tak, jak liczby podawane przez firmę, której zależy, żeby brzmiały uspokajająco.

Analiza tych danych na Towards Data Science zwraca uwagę na coś, czego Altman nie napisał wprost: czy 0,34 Wh obejmuje tylko same serwery, czy też chłodzenie, sieć i magazynowanie danych. I czy woda liczona jest tylko ta zużyta bezpośrednio do chłodzenia, czy też ta zużyta pośrednio przy produkcji prądu, którym to chłodzenie jest zasilane. Autor analizy radzi brać tę liczbę nie ze szczyptą soli, tylko z całą garścią.

To trochę jak restauracja, która na paragonie pokazuje cenę jednego widelca, a nie wspomina o czynszu za cały lokal. Widelec faktycznie jest tani. Problem zaczyna się, kiedy policzysz, ile widelców restauracja zużywa dziennie.

Prąd i woda w skali globalnej: liczby, które psują ten spokojny obrazek

Brett Sayles / Pexels

Raport United Nations University z czerwca 2026 roku policzył to, czego pojedyncze zapytanie nie pokazuje. Do 2030 roku globalne centra danych zasilające AI zużyją 945 terawatogodzin prądu rocznie, mniej więcej dwa razy tyle, ile w 2025 roku zużyła cała Francja.

Do tego dochodzi 9,3 biliona litrów wody rocznie, tyle, ile na podstawowe potrzeby domowe potrzebują wszyscy mieszkańcy Afryki Subsaharyjskiej razem wzięci, czyli 1,3 miliarda ludzi. Sam Google w swoim raporcie środowiskowym przyznał, że w 2025 roku zużył 10,9 miliarda galonów wody, o 34% więcej niż rok wcześniej i ponad dwa razy więcej niż w 2021 roku.

Jeśli w tym momencie pomyślałeś, że przecież deszcz spada za darmo, to niestety nie o taką wodę tu chodzi. Centra danych potrzebują wody chłodzącej odpowiedniej jakości, w konkretnym miejscu i czasie, najczęściej z tego samego ujęcia, z którego korzysta okoliczne miasto.

Trzecia rzecz, o której nikt nie mówi: ziemia pod centrum danych

Greece-China News / Pexels

Ten sam raport ONZ liczy też grunt. Do 2030 roku centra danych AI zajmą łącznie ponad 14 500 kilometrów kwadratowych powierzchni, czyli mniej więcej dwa razy tyle, ile zajmuje cała aglomeracja Dżakarty z jej 32 milionami mieszkańców. Tylko że na tej powierzchni nikt nie mieszka i nikt nie robi zakupów, za to sąsiad zza płotu dostaje hałas i ciepło odpadowe za darmo.

W Polsce to już nie jest abstrakcja z raportu ONZ. Pod Warszawą, w Regułach i Kajetanach, mieszkańcy protestują przeciwko kolejnym centrom danych budowanym bliżej osiedli, niż ktokolwiek się spodziewał, bo im bliżej użytkowników, tym mniejsze opóźnienie w odpowiedzi bota. Polska nie ma dziś polityki planowania przestrzennego dla dużych centrów danych, więc każda taka inwestycja rozstrzyga się lokalnie, osiedle po osiedlu.

Krajowy operator sieci przesyłowej szacuje, że polskie centra danych będą potrzebować ponad dziesięciokrotnie więcej prądu do połowy lat 30. niż dziś. Ktoś będzie musiał znaleźć dla nich miejsce, prąd i wodę, najlepiej blisko siebie, co w praktyce oznacza, że sąsiedztwo z serwerownią przestaje być czymś, co dotyczy tylko wielkich korporacji za oceanem.

Czy to realny problem środowiskowy, czy tylko dobry nagłówek

Odpowiedź uczciwa: jedno i drugie naraz. Pojedyncze zapytanie do ChatGPT faktycznie jest drobiazgiem, mniejszym niż ugotowanie jajka. Ale AI nie działa w trybie pojedynczego zapytania, tylko w trybie 2,5 miliarda zapytań dziennie, i to jest poziom, na którym drobiazgi przestają być drobiazgami.

Moim zdaniem porównywanie AI do przemysłu lotniczego czy hutnictwa jest dziś nieuczciwe w drugą stronę: sektor centrów danych to obecnie około 1,5% globalnego zużycia prądu, według Międzynarodowej Agencji Energetycznej, która jednocześnie prognozuje podwojenie tego udziału do 3% już do 2030 roku. Problemem nie jest dzisiejsza skala, tylko tempo wzrostu, dziesięciokrotne w samej Polsce w ciągu dekady, i brak jakiejkolwiek publicznej rozmowy o tym, zanim beton zostanie już wylany.

Jeśli prowadzisz firmę i zastanawiasz się, czy warto wdrażać AI, mając w tyle głowy ten rachunek środowiskowy, dobra wiadomość jest taka, że Twoje zapytania w Excelu wspieranym przez AI nie są tym, co napędza budowę kolejnego centrum danych wielkości miasta. Skala problemu leży w treningu modeli i infrastrukturze big techu, nie w tym, że dział księgowości poprosił AI o podsumowanie faktur.

To samo pytanie o sens wdrożenia, tylko z innej strony, zadaję w tekście o tym, kiedy automatyzacja się nie opłaca: zanim policzysz ślad środowiskowy, warto najpierw policzyć, czy dane wdrożenie w ogóle ma sens biznesowy.