Kur i bëjmë një pyetje inteligjencës artificiale, nuk shohim fabrikë.
Nuk shohim oxhak. Nuk shohim ujë. Shohim vetëm përgjigjen në ekran.
Pas saj qëndrojnë qendra masive të të dhënave, mijëra procesorë me performancë të lartë, energji elektrike — dhe ftohje.
Dhe ftohja shpesh do të thotë ujë.
Pse AI ka nevojë për ujë?
Serverët prodhojnë sasi të mëdha nxehtie.
Sa më intensive janë llogaritjet, aq më e vështirë është largimi i asaj nxehtie.
Prandaj disa qendra të dhënash përdorin sisteme ftohjeje me ujë ose avulluese.
Ka edhe një gjurmë uji më pak të dukshme: ujin e përdorur për prodhimin e energjisë elektrike që furnizon objektin.
Nuk ka një shifër universale “sa ujë përdor AI”.
Përgjigjja varet nga vendndodhja, klima, lloji i ftohjes, miksi i energjisë, ngarkesa dhe qendra specifike.
Sa shpejt rritet infrastruktura?
Shumë shpejt.
Sipas International Energy Agency, qendrat e të dhënave përdorën rreth 415 TWh energji elektrike në 2024 — afërsisht 1,5% e konsumit botëror të energjisë.
IEA parashikon rreth 945 TWh deri në 2030.
Motor kryesor i këtij rritjeje është AI së bashku me shërbimet e tjera dixhitale.
Burimi: International Energy Agency, Energy and AI, 2025.
Kur infrastruktura rritet, pyetja për ujin rritet bashkë me të.
Një shembull ilustrues
Në Environmental Report 2025, Google raporton se qendrat e saj të të dhënave në 2024 përdorën afërsisht:
9,866 miliardë galonë ujë të tërhequr dhe 7,787 miliardë galonë ujë të konsumuar.
Kjo nuk është “uji i AI” — objektet kryejnë shumë detyra dixhitale të ndryshme.
Por shkalla tregon pse uji po bëhet pjesë e rëndësishme e bisedës për infrastrukturën dixhitale.
Burimi: Google Environmental Report 2025.
Sa ujë mund të “kushtojë” trajnimi i një modeli AI?
Këtu duhet kujdes.
Hulumtues nga University of California Riverside dhe University of Texas Arlington vlerësojnë se trajnimi i GPT-3 në qendrat e të dhënave të Microsoft në SHBA mund të çojë drejtpërdrejt në avullim afërsisht 700 000 litra ujë të freskët.
Kjo është një vlerësim modelor, jo shifër zyrtare e OpenAI ose Microsoft për atë trajnim specifik.
Por thekson diçka të rëndësishme: boti dixhital ka gjurmë fizike uji.
Burimi: Li, Yang, Islam & Ren, “Making AI Less Thirsty”, 2023.
Industria po kërkon tashmë zgjidhje
Lajmi i mirë është se problemi nuk mbetet i panjohur.
Microsoft raporton se një zgjidhje e re direct-to-chip cooling mund të kursejë mbi 125 milionë litra ujë në vit për qendër të dhënash.
Kompania synon të jetë water-positive deri në 2030.
Google raporton se në 2024 ka rikthyer 4,5 miliardë galonë ujë, ekuivalent me 64% të konsumit të ujit të freskët.
Burime: Microsoft Environmental Sustainability Report 2025; Google Environmental Report 2025.
Këtu po shkon sektori: ftohje më efikase; ripërdorim; burime jo të pijshme; rikthim i burimeve ujore; vendosje më e mirë; burime alternative lokale.
Dhe këtu lind një pyetje interesante
A duhet infrastruktura e teknologjisë së lartë e së ardhmes të varet nga një burim i vetëm uji?
Me shumë gjasa jo.
Jo çdo përdorim në një kompleks teknologjik kërkon ujë të pijshëm. Jo çdo detyrë kërkon të njëjtin burim. Jo çdo vend ka të njëjtën disponueshmëri uji.
Më logjike është modeli i mikstit të ujit: ujë i ripërdorur për disa procese; ujë shiu për të tjerat; ujësjellës aty ku nevojitet; dhe ujë i prodhuar lokalisht si burim plotësues ku teknologjia dhe klima e lejojnë.
A ka vend uji nga ajri?
Gjeneratorët atmosferikë të ujit nuk do të ftohin vetë infrastrukturën globale të AI — dhe nuk duhet t’u atribuojmë një rol të tillë.
Por mund të jenë pjesë e një qasjeje më të decentralizuar — p.sh. ujë i pijshëm në vend për staf, zyra, hapësira shërbimi ose objekte ku furnizimet dhe infrastruktura lokale janë të kufizuara.
Kjo e zhvendos bisedën nga “cila teknologji e zgjidh?” te “cilën kombinim teknologjish do të përdorim?”
Revolucioni i radhës i AI mund të jetë edhe ujor
Sot flasim shumë për procesorë, energji dhe emetime karboni.
Nesër ndoshta po aq shumë për ujin.
Sepse AI mund të “jetojë në re”, por infrastruktura pas reve është krejtësisht fizike. Dhe ajo gjithashtu ka etje.
Burime
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
