Сколько энергии и воды на самом деле тратит один запрос к ChatGPT
Одни уверяют, что каждый запрос к нейросети обходится планете в вырубленный лес, другие — что ИИ почти не расходует природные ресурсы.
На практике все зависит от запроса: затраты на генерацию короткого текста и видеоролика будут различаться в сотни раз. Разберемся, из чего складывается стоимость каждого запроса, что мешает дать однозначный ответ и стоит ли паниковать из-за сгенерированного мема.
Какие ресурсы тратят нейросети
Когда вы отправляете запрос к ChatGPT, текст разбивается на токены — фрагменты слов — и уходит в дата-центр. Там на тысячах серверов работает сама нейросеть. Специальные чипы — ИИ-ускорители — прогоняют запрос через модель и собирают ответ по кусочкам.
Это тяжелые вычисления: чипы нагреваются, и оборудование приходится постоянно охлаждать. Поэтому каждый запрос расходует электроэнергию на вычисления и воду на охлаждение серверов.
⚡️ Электроэнергия. Для расчетов можно учитывать три больших этапа:
- Работа ИИ-ускорителей — графических процессоров (GPU) или специализированных чипов, какие делают Google, Amazon, Microsoft и другие крупные компании. Модель сначала обрабатывает текст запроса и контекст беседы, затем генерирует ответ. Оба этапа требуют вычислений: затраты растут и с длиной запроса, и с длиной ответа.
- Остальное серверное оборудование: центральные процессоры, оперативная память, сеть, системы хранения данных. Часть мощностей при этом простаивает, но продолжает расходовать электроэнергию. Такой резерв нужен на время пиковых нагрузок.
- Системы, обеспечивающие работу дата-центра в целом: охлаждение, бесперебойное питание, распределение электроэнергии. Это, по сути, накладные расходы. У дата-центров Google они составляют в среднем 10%, у менее эффективных центров этот показатель выше.
Стоимость одного запроса к нейросети в разных обзорах различается в десятки раз. Все зависит от того, какие именно этапы учитывать. Например, по данным Google, средний текстовый запрос к Gemini требует 0,10 Вт·ч — это чуть больше минуты работы светодиодной лампочки, если учитывать только ИИ-ускорители. Но уже 0,24 Вт·ч, если добавить процессоры, память, резервные мощности и накладные расходы дата-центра. Модель и запрос при этом одни и те же.
💦 Вода. Напрямую она расходуется в основном на охлаждение дата-центров. Серверы выделяют тепло, и испарение воды остается одним из самых распространенных способов охлаждения. Объем потребления зависит от климата и конструкции дата-центра. Microsoft публикует показатели водной эффективности своих дата-центров по регионам, и они различаются в несколько раз.
Косвенный расход — вода, которая уходит на производство электроэнергии для дата-центра. Тепловые и атомные электростанции используют воду в собственных системах охлаждения. Согласно исследованию Калифорнийского университета в Риверсайде, с учетом этого водный след запроса увеличивается на порядок.
Поэтому можно найти совершенно разные данные. Google считает только работу дата-центра — чипы, серверы, охлаждение — и получает 0,26 мл на запрос к Gemini, примерно пять капель. Компания Mistral посчитала весь жизненный цикл модели — от производства серверов до обучения — и получила уже 45 мл на ответ, это три столовые ложки.
При этом дата-центры часто строят там, где дешевые земля и электричество, — и это нередко засушливые регионы. По данным расследования SourceMaterial и The Guardian, Amazon, Google и Microsoft уже запустили или строят более 60 дата-центров в местах, уже испытывающих дефицит воды, — от Аризоны до испанского Арагона. Один дата-центр Google в аризонской Месе получил разрешение расходовать столько же воды, сколько 23 000 жителей. Для мирового баланса это малозаметная величина, но для конкретного округа посреди пустыни — ощутимая нагрузка, и это вызывает протесты среди местных.
Сколько уходит на обучение нейросетей
Стоимость обучения моделей — это очень крупная, но единоразовая трата. Ее не всегда включают в стоимость запроса, когда нейросеть уже работает.
В открытом доступе данные есть не по всем моделям, к тому же цифры сложно сопоставить напрямую: модели различаются размером, а компании — методикой подсчета. Например, Meta* учитывала только энергию ускорителей, а Mistral — даже производство серверов.
Сколько энергии тратят нейросети каждый день
Стоимость одного текстового запроса очень мала, но таких запросов очень и очень много. Только к ChatGPT обращаются около 2,5 млрд раз каждый день. Даже если верить самым оптимистичным оценкам, например от главы OpenAI Сэма Альтмана, это порядка 850 МВт·ч в сутки. И это только один чат-бот одной компании.
ChatGPT на все запросы в сутки тратит 850 МВт·ч — как небольшой город
По оценке Международного энергетического агентства (МЭА), в 2024 году дата-центры всего мира потребили около 415 ТВт·ч — примерно 1,5% мирового спроса на электроэнергию, а в 2025 — уже 485 ТВт·ч. Дата-центры наращивают потребление на 12—15% в год — вчетверо быстрее, чем растет мировой спрос в целом.
МЭА прогнозирует, что к 2030 году потребление вырастет более чем вдвое — до 945 ТВт·ч. Это около 3% мирового спроса — доля все еще скромная, но в абсолютных величинах это годовой расход электроэнергии всей Японии. При этом на ИИ сейчас приходится около 20% энергопотребления дата-центров, а к 2030 году доля может дойти до 40%.
Исследователи Университета ООН в июньском докладе подсчитали, что до 90% энергозатрат ИИ приходится не на обучение моделей, а именно на обработку пользовательских запросов. А водный след ИИ-инфраструктуры к 2030 году может достичь 9,3 трлн литров в год — столько расходуют на бытовые нужды 1,3 млрд человек.
Что в итоге
- Ради каждого запроса лес не вырубают. Но в целом вред для природы есть: дата-центры в засушливых регионах конкурируют за воду с фермерами, а спрос на электричество закрывают газом и углем. Проблема не в отдельном пользователе, а в скорости роста индустрии.
- На один короткий запрос тратится от 0,24 Вт·ч электроэнергии и несколько миллилитров воды. Это меньше двух минут работы светодиодной лампочки и пара капель. На заваривание чашки чая тратится больше, чем на сотни таких запросов.
- Расход сильно зависит от задачи: анализ длинных документов и «рассуждающие» модели дороже простого вопроса в десятки и сотни раз, а пятисекундное видео стоит как час работы микроволновки.
- Еще энергия и вода расходуются на обучение модели — это крупная, но разовая трата. До 90% энергозатрат нейросетей приходится на обработку именно текущих запросов пользователей. При этом нейросети обрабатывают миллиарды запросов в день, и к 2030 году на это может уходить столько же электроэнергии, сколько на всю Японию.
Мы постим кружочки, красивые карточки и новости о технологиях и поп-культуре в нашем телеграм-канале. Подписывайтесь, там классно: @t_technocult
