• Главная
  • Политика
  • Общество
  • Шоу-бизнес
  • Спорт
  • Авто
Чтение: Google раскрыла, сколько энергии и воды уходит на один запрос к ИИ
Поделиться
Уведомление Показать больше
Font ResizerAa
Font ResizerAa
  • Главная
  • Политика
  • Общество
  • Шоу-бизнес
  • Спорт
  • Авто
Search
  • Главная
  • Политика
  • Общество
  • Шоу-бизнес
  • Спорт
  • Авто
У вас есть существующая учетная запись? Войти
Подписывайтесь на нас
Технологии

Google раскрыла, сколько энергии и воды уходит на один запрос к ИИ

21.08.2025
2 мин. чтение

Google раскрыла, сколько энергии и воды уходит на один запрос к ИИ

Google первой из технологических компаний раскрыла детальные данные об энергопотреблении ИИ-помощника. В среднем один запрос к Gemini требует 0,24 ватт-часа энергии и около пяти капель воды.

Отсутствие точных цифр вызывало споры о влиянии массового использования ИИ на окружающую среду. До публикации Google лишь генеральный директор OpenAI Сэм Альтман давал оценки: в июне он писал, что средний запрос ChatGPT потребляет «около 0,34 ватт-часа».

Google разработала собственную методологию расчетов, которая, по ее утверждению, учитывает больше факторов, чем традиционные подходы. В расчет включены не только энергопотребление графических процессоров, но и нагрузка на центральные процессоры, оперативную память, системы охлаждения и простаивающие машины.

По классическому расчету средний запрос Gemini потребляет 0,10 ватт-часа энергии, производит 0,02 грамма углекислого газа и использует 0,12 миллилитра воды. Google считает эти показатели «существенно заниженными» и «оптимистичными».

Собственная методика компании дала более высокие, но, по мнению Google, более точные оценки: 0,24 ватт-часа энергии, 0,03 грамма CO₂ и 0,26 миллилитра воды (примерно пять капель). Это соответствует просмотру телевизора около девяти секунд, говорят в компании.

Компания также отметила рост эффективности: за последние 12 месяцев энергетический след медианного запроса Gemini снизился в 33 раза, а углеродный след — в 44 раза, при этом качество ответов выросло.

Для повышения эффективности используют разные подходы: максимизация производительности оборудования, гибридные алгоритмы, дистилляция моделей и спекулятивное декодирование. Последний метод позволяет меньшему числу процессоров обрабатывать больше запросов: предварительные прогнозы делает более компактная модель, а затем их проверяет крупная.

ЧИТАЙТЕ ТАКЖЕ:





Комментариев нет Комментариев нет

Добавить комментарий Отменить ответ

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

ЛУЧШИЕ НОВОСТИ


СВЕЖИЕ НОВОСТИ

Киевские власти недовольны активностью украинцев в российских телеграм-каналах
Политика
Певица Крайнова: тело стилиста Смирнова обнаружили в морге
Общество
Посмотрите на «призрачное» фото Марса: его сделал зонд Europa Clipper
Технологии
Православным назвали 9 главных знаков от Бога
Общество
Командир разведроты ВС РФ на концерте в «Лужниках» исполнил рэп-версию «Катюши»
Политика
RusVesna: войска ВС РФ прорвали фронт и развивают наступление на Запорожском направлении
Политика
Режиссер Константинов опроверг слова о 200 миллионах Нагиева для российских военных
Политика
Педофил изнасиловал и убил девочку, а потом попытался скрыться на фронте
Общество
Николь Кидман шокировала радикальной сменой имиджа на Met Gala 2025
Шоу-бизнес

Читайте также:

Технологии

Не так уж жарко: выяснилось, какая погода была на Марсе в прошлом

25.04.2025
Технологии

«Уэбб» помог рассмотреть 40 звезд в далекой галактике

08.01.2025
Технологии

Нить космической паутины длиной три миллиона световых лет нашли в ранней Вселенной

30.06.2023
Технологии

Древнейший «арт-объект» неандертальцев с отпечатком автора, нашли в Испании

02.06.2025
Подписывайтесь на нас
Welcome Back!

Sign in to your account

Username or Email Address
Password

Забыли пароль?