Az OpenAI vezére Indiában próbálta tisztázni a ChatGPT ökológiai lábnyomát, de sikerült egy olyan hasonlattal előállnia, amitől minden humánbiológusnak felszaladt a szemöldöke.
Képzeljük el a jelenetet: Sam Altman, az OpenAI messiás-vezérigazgatója kiáll az India AI Impact Summit színpadára Új-Delhiben, és miközben a világ épp azon aggódik, hogy a mesterséges intelligencia (MI) miatt hamarosan elpárologtatjuk az óceánokat és feléljük a hálózat összes elektronját, ő egy elegáns mozdulattal a közönségre mutat. Azt üzeni: „Hé, ti is rengeteg energiát fogyasztotok, amíg felnőttök, mégsem panaszkodik senki!”
Ez a fajta tech-optimista retorika már-már művészeti forma. Altman nem csupán védekezett a kritikák ellen; egyenesen átkeretezte a biológiai létezésünket egyfajta „tanítási folyamatként”, ahol a rántott hús és a reggeli kávé nem más, mint az emberi intelligencia betanításához szükséges input energia. De ne szaladjunk ennyire előre, nézzük meg, miért is kellett Altmannak ilyen mélyre nyúlnia a hasonlat-tárban.
A 17 gallonos mítosz és a „teljes őrültség”
Az internet népe, ahogy azt már megszokhattuk, hajlamos a túlzásokra. Az utóbbi időben elterjedt egy adat, miszerint a ChatGPT-nek minden egyes kérdés megválaszolásához nagyjából 17 gallon (kb. 64 liter) vízre van szüksége a szerverek hűtéséhez. Altman ezt a kijelentést nemes egyszerűséggel „teljesen valótlannak” és „őrültségnek” nevezte. Szerinte az ilyen számoknak semmi közük a valósághoz.
Valahol érthető a felháborodása. Ha minden egyes „írj egy viccet a macskámról” kérés után elfolyna két teli vödör víz, a Microsoft adatközpontjai körül már régen sivatag lenne. Altman elismerte, hogy a múltban, amikor még párologtató hűtést alkalmaztak, a vízigény valóban jelentős volt, de a modern rendszerek már sokkal hatékonyabbak. Sőt, egyes új létesítmények már egyáltalán nem is használnak vizet a hűtéshez.
Azonban itt jön a képbe a rideg statisztika, ami némileg árnyalja a „minden rendben van” képet. A Xylem és a Global Water Intelligence jelentése szerint az adatközpontok vízigénye a következő 25 évben a háromszorosára nőhet. Lehet, hogy egyetlen lekérdezés nem igényel 17 gallont, de ha 100 millió ember kérdezi egyszerre az MI-t, a sok kicsi sokra megy elve alapján a vízműveknek lesz oka az aggodalomra.
A nagy „ember vs. gép” energia-párbaj
Altman legérdekesebb – és egyben legvitatottabb – érve az energiafogyasztás kapcsán merült fel. Bill Gates korábban azt pedzegette, hogy az emberi agy elképesztő hatékonysága (ami nagyjából egy 20 wattos izzó teljesítményével működik) a bizonyíték arra, hogy az MI is lehetne sokkal takarékosabb. Altman erre egy olyan logikai csavarral válaszolt, amitől minden HR-es és szülő megremegne.
Szerinte az összehasonlítás igazságtalan, mert csak a „futtatási költséget” nézi, a „betanításit” nem.
„Egy ember betanítása is rengeteg energiát emészt fel. Kell hozzá 20 évnyi élet, és az összes étel, amit ezalatt megeszel, mielőtt okos lennél” – érvelt Altman.
Ez a megközelítés zseniálisan cinikus. Eszerint a gyerekkorunk, az iskoláink, a kamaszkori lázadásaink és az elfogyasztott több ezer tonna szénhidrát mind-mind csak egy hosszú „training run”, aminek a végén ott áll egy funkcionális felnőtt, aki képes megválaszolni egy e-mailt. Altman szerint ha egy már „betanított” ChatGPT válaszát vetjük össze egy „betanított” ember válaszával, az MI valószínűleg már most is hatékonyabb.
Ezt a folyamatot hívják a szakmában inferenciának (következtetésnek). És valóban, a modell futtatása töredéke annak az energiának, amit a tanítás (a GPU-farmok hónapokig tartó izzasztása) igényel. De azért valljuk be, van valami hátborzongató abban, amikor egy tech-milliárdos a pizzánkat és a felnőtté válásunkat állítja szembe egy Nvidia H100-as fürt áramszámlájával.
Amikor a technológia nem akar a háttérbe húzódni
Nem mindenki fogadta kitörő örömmel ezt a bio-mechanikus világképet. Sridhar Vembu, a Zoho Corporation társalapítója és milliárdosa, aki szintén ott volt a konferencián, az X-en (leánykori nevén Twitter) ment neki Altmannak.
I do not want to see a world where we equate a piece of technology to a human being. I work hard as a technologist to see a world where we don't allow technology to dominate our lives, instead it should quietly recede into the background.
— Sridhar Vembu (@svembu) February 22, 2026
Vembu kritikája a lényegre tapint: ha elkezdjük az embert és a gépet tisztán energetikai és hatékonysági mutatók alapján összehasonlítani, akkor egy olyan disztópia felé robogunk, ahol a „haszontalannak” ítélt (vagy túl sokat fogyasztó) biológiai egységek könnyen a rövidebbet húzhatják.
A valóság: Németországnyi áramfogyasztás
Bármit is mond Altman a „fair összehasonlításról”, a számok makacs dolgok. Az IMF tavalyi jelentése szerint a világ adatközpontjai már 2023-ban annyi áramot fogyasztottak, mint egész Németország vagy Franciaország. És ez még csak a kezdet volt, a ChatGPT robbanása előtti állapot. Azóta a tech-óriások úgy kapkodnak az energiáért, mint éhező gyerek a menzán.
Ez a hatalmas étvágy pedig lokális konfliktusokhoz vezet. A texasi San Marcosban például a helyi tanács nemrég elkaszált egy 1,5 milliárd dolláros adatközpont-beruházást, mert a lakók fellázadtak. Nem akarták, hogy a villanyszámlájuk az egekbe szökjön, vagy hogy a hálózatuk összeomoljon csak azért, mert valahol egy szerverparknak éppen „okosodnia” kell.
Altman válasza erre a problémára? „Atomenergiát, de gyorsan!” Az OpenAI vezére szerint sürgősen át kell állnunk a nukleáris, szél- és napenergiára, mert az MI igényeit a jelenlegi fosszilis infrastruktúra nem fogja bírni. Ebben valószínűleg igaza van, de az atomreaktorok építése nem olyan gyors folyamat, mint egy új Python script megírása.
Konklúzió: Ki a hatékonyabb?
Sam Altman indiai szereplése rávilágított a tech-szektor legnagyobb dilemmájára. Megpróbálják elhitetni velünk, hogy az MI fejlődése elkerülhetetlen és minden áldozatot megér – még azt is, ha a saját létezésünket is csak egyfajta energia-statisztikaként kezeljük.
Az érvelés, miszerint „te is sokat fogyasztasz, amíg felnősz”, technikailag talán védhető egy Excel-táblázatban, de morálisan és társadalmilag több mint aggályos. Az ember nem egy algoritmus, amit kalóriával fűtünk, hogy válaszokat generáljon. Az emberi intelligencia mellékterméke a kultúra, a művészet, az empátia és a társadalom – olyan dolgok, amiket egy GPU-fürt (egyelőre) nem tud reprodukálni, bármennyi nukleáris energiát is pumpálunk bele.
Amire érdemes figyelnünk a jövőben, az nem az, hogy hány gallon vizet használ a ChatGPT, hanem az, hogy a tech-óriások milyen mértékben próbálják majd átírni a „hasznosság” és a „hatékonyság” fogalmát a saját képükre. Ha legközelebb megkérdezed a ChatGPT-t, hogy mi legyen a vacsora, gondolj bele: Altman szerint te épp a következő 20 évnyi „tanítási költségedet” törleszted. Jó étvágyat!
