Im Gespräch mit dem Technologiejournalisten Alex Heath im „Sources“-Podcast räumte Altman ein, dass er diese Daten aus dem Gedächtnis zitiert habe und die Zahl leicht abweichen könne.
Er betonte jedoch, dass dieser Vergleich korrekt widerspiegele, wie gering der tatsächliche Wasserverbrauch moderner KI-Prozesse im Vergleich zu gängigen landwirtschaftlichen Praktiken sei.
Altman argumentierte, dass die weit verbreiteten Bedenken hinsichtlich des hohen Wasserverbrauchs von Rechenzentren auf veralteten Kühlinfrastrukturen beruhten und nicht das Design moderner Anlagen widerspiegelten. Er erklärte, dass großflächige Rechenzentren heutzutage mit geschlossenen Kreislaufsystemen arbeiteten und diese Anlagen für den täglichen Betrieb eine ähnliche Menge an Wasser benötigten wie herkömmliche gewerbliche Bürogebäude.
Der OpenAI-CEO äußerte, dass die weit verbreitete Annahme, pro Anfrage werde eine große Menge Wasser verbraucht, nicht mit den Daten übereinstimme und sich trotz öffentlicher Richtigstellungen hartnäckig halte.
Internen Schätzungen des Unternehmens zufolge liegt der direkte Wasser-Fußabdruck einer durchschnittlichen ChatGPT-Anfrage bei etwa 0,32 Millilitern.
Umweltforscher und politische Experten warnen jedoch, dass es schwierig sei, präzise Berechnungen anzustellen, da die Unternehmen keine standardisierten Daten über den indirekten Wasserverbrauch durch Kühlmethoden, regionale Wasserressourcen und Stromnetze offenlegen.
Nachrichtenquelle: 12punto
