为什么数字会差这么多？
用水量取决于模型、回答长度、硬件、地点、天气和电力来源。有些数据只统计冷却，有些也统计发电耗水。平均值或中位数都无法测量你某一次提问的实际用水。
小游戏馆 / 一个好奇的计算器
你的 AI 用水账
一次提问，可能对应多少水？从一项公开的 ChatGPT 说法算起，再看看其他 AI 数据为什么不一样。
01 / 输入你的用量
数清提问，也看清前提
输入所选周期内的总次数。一个月按 30 天计算；切换周期不会改变已输入的次数。
选择数据来源
公开声称平均每次提问耗水 0.000085 美制加仑，未披露模型、方法与用水统计边界。
约 0.32 毫升 / 次 · 查看来源
展开另外两个 AI 参考情景
模型、年份和统计边界各不相同。这些是独立示例，不是 ChatGPT 用水的上下限，也不是效率排名。
文字提问中位数 0.26 毫升，仅统计数据中心直接冷却耗水，不含发电耗水。这不是 ChatGPT 数据。
约 0.26 毫升 / 次 · 查看来源
模型估算每次 16.904 毫升：直接耗水 2.200 + 发电耗水 14.704 毫升。属于历史情景，不代表今天的 ChatGPT；不含训练和硬件。
约 17 毫升 / 次 · 查看来源
无需账号，也不需要输入提问内容。计算在当前页面进行；分享链接和卡片只包含次数、周期和来源。
02 / 情景小票
一份带着注释的估算0.0064升
每天 20 次提问
ChatGPT · Altman 公开说法（2025）
公开声称平均每次提问耗水 0.000085 美制加仑，未披露模型、方法与用水统计边界。
约 0.026 杯
每杯 250 毫升，仅用于展示体积，不代表环境影响等同。
折合每天：0.0064 升折合 30 天：0.19 升
仅为情景估算。不是你的实际用水测量、水费账单，也不是完整生命周期水足迹。
打开当前结果 ↗来源快照 2026-10-03.1 · 核对日期 2026-10-03
杏仁 vs ChatGPT：这样比公平吗？
农业水足迹与数据中心冷却用水描述的是不同系统。产地、灌溉、供应链，以及统计耗水量还是取水量，都会影响结论。这里不把它们换算成“几颗杏仁”。
来源与计算说明
公式：提问次数 × 来源中的每次毫升数 ÷ 1,000 = 升。杯数示意按每杯 250 毫升换算。展示结果约保留两位有效数字，不额外摊入训练用水。
- ChatGPT · Altman 公开说法（2025）
Sam Altman《The Gentle Singularity》，2025-06-10。每次 0.000085 美制加仑 × 3,785.411784 = 0.32176000164 毫升。
- Gemini Apps · Google 中位数（2025 年 5 月）
Google《Measuring the Environmental Impact of Delivering AI at Google Scale》（2025）。2025 年 5 月 Gemini Apps 文字提问中位数：0.26 毫升，直接冷却耗水。
- GPT-3 · 历史建模的美国平均情景
Li 等《Making AI Less “Thirsty”》（2023 年论文，v5 日期 2025-03-26），第 3.3.2 节及表 1。美国平均建模：2.200 + 14.704 = 16.904 毫升 / 次。假设单次服务器能耗 4 瓦时，输入约不超过 800 词、输出 150–300 词。
这里使用带日期的来源快照，不是实时测量。没有一项来源能确定今天某次提问的完整水足迹。