Когато зададем въпрос на изкуствения интелект, не виждаме фабрика.
Не виждаме комин. Не виждаме и вода. Виждаме само отговор на екрана.
Но зад него стоят огромни центрове за данни, хиляди високопроизводителни процесори, електроенергия — и охлаждане.
А охлаждането често означава вода.
Защо AI има нужда от вода?

Сървърите произвеждат огромно количество топлина.
Колкото по-интензивни са изчисленията, толкова по-голямо е предизвикателството да бъде отведена тази топлина.
Затова част от центровете за данни използват водни или изпарителни системи за охлаждане.
Има и втори, по-малко видим воден отпечатък: водата, използвана при производството на електроенергията, която захранва центъра.
Затова няма една универсална цифра „колко вода използва AI“.
Резултатът зависи от мястото, климата, типа охлаждане, електроенергийния микс, натоварването и конкретния център за данни.
Колко бързо расте инфраструктурата?

Много бързо.
Според International Energy Agency центровете за данни са използвали приблизително 415 TWh електроенергия през 2024 г. — около 1,5% от световното потребление на електроенергия.
IEA прогнозира около 945 TWh през 2030 г.
Основният двигател на този растеж е AI заедно с увеличаването на останалите цифрови услуги.
Източник: International Energy Agency, Energy and AI, 2025.
А когато инфраструктурата расте, въпросът за водата расте заедно с нея.
Един показателен пример
В Environmental Report 2025 Google отчита за своите центрове за данни през 2024 г. приблизително:
9,866 милиарда галона изтеглена вода и 7,787 милиарда галона консумирана вода.
Това не е „водата на AI“ — центровете изпълняват много различни дигитални задачи.
Но мащабът показва защо водата се превръща във важна част от разговора за цифровата инфраструктура.
Източник: Google Environmental Report 2025.
Колко вода може да струва обучението на един AI модел?
Тук трябва да сме внимателни.
Изследване на учени от University of California Riverside и University of Texas Arlington изчислява, че обучението на GPT-3 в американски центрове за данни на Microsoft би могло директно да доведе до изпаряване на около 700 000 литра прясна вода.
Това е моделна оценка, а не официално публикувана стойност от OpenAI или Microsoft за конкретното обучение.
Но тя показва нещо важно: дигиталният свят има физически воден отпечатък.
Източник: Li, Yang, Islam & Ren, “Making AI Less Thirsty”, 2023.
Индустрията вече търси решения
Добрата новина е, че проблемът не остава незабелязан.
Microsoft например съобщава, че използването на ново direct-to-chip cooling решение може да спестява над 125 милиона литра вода годишно на център за данни.
Компанията има и цел да бъде water-positive до 2030 г.
Google от своя страна съобщава, че през 2024 г. е възстановила 4,5 милиарда галона вода, еквивалентни на 64% от потреблението ѝ на прясна вода.
Източници: Microsoft Environmental Sustainability Report 2025; Google Environmental Report 2025.
Това показва накъде се движи секторът:
по-ефективно охлаждане; повторно използване; непитейни водоизточници; възстановяване на водни ресурси; по-добро позициониране на инфраструктурата; локални алтернативни източници.
И тук се появява един интересен въпрос
Трябва ли високотехнологичната инфраструктура на бъдещето да зависи от един-единствен водоизточник?
Вероятно не.
Не всяка вода в един технологичен комплекс трябва да бъде питейна. Не всяка задача изисква един и същ източник. И не всяко място разполага с еднакво количество вода.
Затова по-логичният модел е воден микс: повторно използвана вода за едни процеси; дъждовна вода за други; общинска вода там, където е необходима; и локално произведена вода като допълващ източник там, където технологията и климатичните условия го позволяват.
Може ли водата от въздуха да има място?

Атмосферните водни генератори няма да охлаждат сами глобалната AI инфраструктура. И не бива да им приписваме подобна роля.
Но могат да бъдат част от по-децентрализиран подход към водата — например за производство на питейна вода на място за персонал, офиси, обслужващи пространства или обекти, при които доставките и местната инфраструктура са ограничени.
Това освобождава разговора от погрешната идея „коя технология ще реши проблема?“ и го пренасочва към: „Каква комбинация от технологии ще използваме?“
Следващата AI революция може да бъде и водна
Днес говорим много за процесори, електроенергия и въглеродни емисии.
Утре вероятно ще говорим също толкова за водата.
Защото AI може да живее в облака. Но инфраструктурата зад облака е съвсем физическа. И тя също има жажда.
Източници
International Energy Agency — Energy and AI, 2025
Google — Environmental Report 2025
Microsoft — Environmental Sustainability Report 2025
Li, P.; Yang, J.; Islam, M.A.; Ren, S. — Making AI Less “Thirsty”, 2023
Lawrence Berkeley National Laboratory — 2024 United States Data Center Energy Usage Report
