Chuyển tới nội dung
TikMonkey

Tải MP4Trình tải

AI Water use is weirdly polarizing: The people who hate AI like to talk about how it's de… — @distilledscience

Đăng ngày 29 thg 7, 2026 (3 tháng trước)150 giây95.280 lượt xem

Thống kê video

Số liệu công khai từ lần làm mới gần nhất.

Lượt xem
95.280
Lượt thích
12.073
Bình luận
261
Lượt chia sẻ
1.143
Lượt lưu
2.317
Tương tác
14,14%
Thời lượng
150 giây
Ngày đăng
29 thg 7, 2026

Phân tích video

Video TikTok “AI Water use is weirdly polarizing: The people who hate AI like to talk about how it's destroying the environment, often quoting the one bottle per prompt statistic, and the AI supporters tend to write the whole thing off as nothing compared to real water sucks, like beef or corn. Or golf. But, as per usual, the issue NEEDS NUANCE! A normal text prompt can have a tiny direct cooling footprint while billions of requests, expanding infrastructure and electricity generation create a much larger aggregate footprint. National totals can also look small while one facility creates serious pressure on a particular town, aquifer or water system. The numbers change depending on whether we count withdrawal or consumption; direct cooling or electricity; blue water or rain; averages or peaks; measurements or projections. It’s what lets each side with apparently contradictory claims each sound credible. Pay attention: Google's use of median vs. mean is tricky. Two precision notes for this video: The 0.04% national comparison is derived by dividing LBNL’s modeled 2023 data-center consumption by an older national blue-water-footprint estimate Microsoft’s paper says 31–52% less blue water in its abstract, while its main results table reports 31–48% under grid electricity. The table is the safer figure. Morgan Stanley’s 1.068-trillion-liter number is a 2028 base-case projection for global AI-data-center cooling and electricity—not a measurement, withdrawal estimate or all-data-center total. The point isn’t that AI is harmless or uniquely catastrophic. It’s that we need comparable, facility-level disclosure with honest boundaries. Peer-reviewed sources and DOIs: Li et al.: DOI 10.1145/3724499 Mekonnen & Hoekstra: DOI 10.5194/hess-15-1577-2011 Rushforth & Ruddell: DOI 10.5194/hess-22-3007-2018 Lei et al.: DOI 10.1016/j.resconrec.2025.108310 Alissa et al.: DOI 10.1038/s41586-025-08832-3 Additional sources: LBNL-2001637; arXiv:2607.02531; Google’s 2025 Gemini environmental analysis; DOE FEMP; USDA EIB-99; Morgan Stanley projection reported by *The Economic Times*. #AI #Water #DataCenters #Sustainability” của @distilledscience có 95.280 lượt xem, 12.073 lượt thích, 261 bình luận, 1.143 lượt chia sẻ trong số liệu công khai mà chỉ mục này ghi nhận. Tỷ lệ tương tác tương ứng là 14,14% (lượt thích, bình luận và chia sẻ trên lượt xem). Video được đăng 3 tháng trước và có thời lượng 2 phút 30 giây. Video đã được lưu 2.317 lần.

Dữ liệu tính đến 26 thg 10, 2026 (UTC), từ lần làm mới công khai gần nhất mà chỉ mục này ghi nhận.

Avisha |🧬Scientist Mythbuster

@distilledscience

🧬Your Skeptical Scientist: Distilling Truth from Trends🤦‍♂️ #Optimalist 💪 - NYC Business: 📧 [email protected]

Xem hồ sơ
Người theo dõi
567.686
Đang theo dõi
479
Lượt thích
12.483.196
Video
878

Video gần đây

XEM THÊM TỪ @DISTILLEDSCIENCE

Hashtag trong video này

Các liên kết chỉ dẫn trong phạm vi chỉ mục này.

Câu hỏi thường gặp

Video TikTok này có bao nhiêu lượt xem?
Bản ghi được lập chỉ mục ở đây cho thấy 95.280 lượt xem, 12.073 lượt thích và 261 bình luận.
Ai đã đăng video TikTok này?
Video được đăng bởi @distilledscience, có liên kết ngay trên trang này.
Tỷ lệ tương tác của video TikTok này là bao nhiêu?
Theo các số liệu đã ghi nhận, tỷ lệ tương tác là 14,14% (lượt thích + bình luận + chia sẻ trên lượt xem).
Video TikTok này được đăng khi nào?
Video được đăng vào 2026-07-29, 3 tháng trước.
Video này dùng những hashtag nào?
Bản ghi liên kết 2 hashtag, bắt đầu bằng #ai.
Video TikTok này dài bao lâu?
Đoạn video đã ghi nhận có thời lượng 2 phút 30 giây.