Large language models, which can generate text, translate languages, and write different kinds of creative content, are becoming increasingly popular. But these models are also thirsty for water. For example, Microsoft's water consumption increased by 33% in one year, and Meta's new data center is expected to use millions of gallons annually. This water usage is raising environmental concerns, especially in water-stressed regions. Generative AI models are complex and require vast amounts of computing power, which in turn requires energy and water. As these models become more sophisticated, their water footprint is likely to grow as well. Some companies are implementing measures to reduce their water consumption, such as using more efficient cooling systems and investing in renewable energy. However, more needs to be done to ensure that the generative AI boom doesn't come at the expense of the environment.

텍스트, 이미지, 코드 등을 생성하는 대규모 언어 모델이 점점 인기를 얻고 있다. 하지만 이러한 모델은 물에 대한 수요가 많다. 예를 들어, 마이크로소프트의 물 사용량은 한 해 동안 33% 증가했으며, 메타의 신규 데이터센터는 연간 수백만 갤런의 물을 사용할 것으로 예상된다. 이러한 물 사용은 특히 물 부족 지역에서 환경문제로 부각되고 있다. 대규모 언어 모델은 복잡하고 방대한 양의 컴퓨팅 성능을 필요로 하는데, 이는 차례로 에너지와 물을 필요로 한다. 이러한 모델이 더 정교해짐에 따라 물 사용량도 늘어날 것으로 예상된다. 일부 기업은 물 사용량을 줄이기 위한 조치를 취하고 있다. 예를 들어, 더 효율적인 냉각 시스템을 사용하거나 재생 에너지에 투자하는 것이다. 그러나 빅테크 AI의 성장이 환경에 부담을 주지 않도록 더 많은 노력이 필요하다.