Это самая прозрачная на сегодняшний день оценка от одной из крупнейших компаний в области искусственного интеллекта и долгожданная возможность заглянуть за кулисы для исследователей.
Google только что опубликовала технический отчёт с подробным описанием энергопотребления приложений Gemini при каждом запросе. В общей сложности медианное требование (соответствующее среднему значению энергопотребления) потребляет 0,24 Вт·ч электроэнергии, что эквивалентно работе стандартной микроволновки в течение примерно одной секунды. Компания также предоставила средние оценки потребления воды и выбросов углекислого газа, связанных с отправкой текстового запроса в Gemini.
Это самая прозрачная на сегодняшний день оценка от крупной технологической компании, производящей популярный продукт на основе искусственного интеллекта, и отчёт содержит подробную информацию о том, как компания рассчитала свою окончательную оценку. По мере всё более широкого внедрения ИИ всё больше усилий уделяется изучению его энергопотребления. Однако попытки общественности напрямую измерить энергопотребление ИИ были затруднены отсутствием полного доступа к деятельности крупной технологической компании.
Ранее в этом году MIT Technology Review опубликовал серию обширных исследований, посвящённых ИИ и энергетике, хотя ни одна из крупных компаний в этой области не раскрывала данные о потреблении энергии за один сеанс. Новая публикация Google наконец-то позволяет заглянуть за кулисы, чего так долго ждали исследователи и аналитики.
Эта статья является частью серии статей MIT Technology Review «Энергоемкие: ИИ и наше энергетическое будущее», посвященной энергетическим потребностям и стоимости выбросов углерода в результате революции искусственного интеллекта.
Исследование фокусируется на широком взгляде на потребность в энергии, включая мощность, потребляемую не только чипами ИИ, которые запускают модели, но и всей другой инфраструктурой, необходимой для поддержки этого оборудования.
«Мы хотели, чтобы отчет был максимально полным по всем включенным в него вещам», — сказал Джефф Дин, главный научный сотрудник Google, в эксклюзивном интервью MIT Technology Review о новом отчете.
Это важно, поскольку в этом измерении на долю ИИ-чипов (в данном случае специализированных TPU от Google, собственного аналога графических процессоров компании) приходится всего 58% от общего потребления электроэнергии, составляющего 0,24 Вт·ч.
Другая значительная часть энергии потребляется оборудованием, необходимым для поддержки аппаратных средств ИИ: процессор и память хост-машины потребляют ещё 25% от общего энергопотребления. Также необходимо резервное оборудование на случай сбоя — на эти простаивающие машины приходится 10% от общего энергопотребления. Оставшиеся 8% приходятся на накладные расходы, связанные с работой центра обработки данных, включая охлаждение и преобразование энергии.
По словам Мошарафа Чоудхури, профессора Мичиганского университета и одного из руководителей рейтинга ML.Energy, отслеживающего энергопотребление моделей ИИ, подобные отчеты демонстрируют ценность вклада отрасли в исследования в области энергетики и ИИ.
Оценки, подобные тем, что предлагает Google, обычно доступны только компаниям, поскольку они работают в более широком масштабе, чем исследователи, и имеют доступ к скрытой информации. «Я думаю, это станет ключевым элементом в области ИИ-энергетики», — говорит Чжэ-Вон Чунг, аспирант Мичиганского университета и ещё один руководитель проекта ML.Energy. «Это самый полный анализ на сегодняшний день».
Однако данные Google не являются репрезентативными для всех запросов, направленных в Gemini: компания обрабатывает огромное количество разнообразных запросов, и эта оценка рассчитана на основе медианного потребления энергии, которое попадает в середину диапазона возможных запросов.
Связанная история
Вот как MIT Technology Review пробирался через хаос данных и скрытых переменных, чтобы рассчитать индивидуальный и коллективный спрос на энергию со стороны ИИ.
Итак, некоторые подсказки Gemini потребляют гораздо больше энергии, чем эта: Дин приводит пример: он загружает в Gemini десятки книг и просит его составить подробный синопсис их содержания. «Это, вероятно, потребует больше энергии, чем среднестатистическая подсказка», — говорит он. Использование модели рассуждения также может потребовать большего количества энергии, поскольку эти модели требуют больше шагов, прежде чем дать ответ.
Этот отчёт также был строго ограничен текстовыми подсказками, поэтому он не отражает того, что необходимо для создания изображения или видео. (Другие анализы, в том числе проведённые в серии Power Hungry MIT Technology Review ранее в этом году, показывают, что эти задачи могут потребовать гораздо больше энергии.)
В отчёте также отмечается, что общее потребление энергии для обработки запроса Gemini со временем значительно снизилось. Согласно данным Google, в мае 2024 года среднее потребление энергии на обработку запроса Gemini было в 33 раза больше, чем в мае 2025 года. Компания указывает на улучшения в своих моделях и оптимизацию программного обеспечения.
Google также оценивает выбросы парниковых газов, связанные со средним значением запроса, которые, по их данным, составляют 0,03 грамма углекислого газа. Чтобы получить это значение, компания умножила общую энергию, затраченную на ответ на запрос, на средний уровень выбросов на единицу электроэнергии.
Вместо оценки выбросов, основанной на среднем показателе по электросети США или среднем показателе по сетям, в которых работает Google, компания использует рыночную оценку, учитывающую закупки электроэнергии, осуществляемые в рамках проектов в области чистой энергии. С 2010 года компания подписала соглашения на закупку более 22 гигаватт электроэнергии из таких источников, как солнечная, ветровая, геотермальная и передовые ядерные электростанции. Благодаря этим закупкам, выбросы Google на единицу электроэнергии на бумаге составляют примерно треть от среднего показателя по электросети, в которой работает компания.
Центры обработки данных ИИ также потребляют воду для охлаждения, и, по оценкам Google, на каждый запрос тратится 0,26 миллилитра воды, или около пяти капель.
По словам Дина, цель этой работы состояла в том, чтобы предоставить пользователям возможность оценить энергопотребление при их взаимодействии с ИИ.
«Люди используют [инструменты ИИ] для самых разных целей, и у них не должно быть серьезных опасений по поводу потребления энергии или воды моделями Gemini, потому что в наших реальных измерениях мы смогли показать, что это фактически эквивалентно вещам, которые вы делаете ежедневно, даже не задумываясь об этом», — говорит он, — «например, несколько секунд просмотра телевизора или употребления пяти капель воды».
Публикация значительно расширяет знания об использовании ресурсов ИИ. Она появилась в ответ на недавнее усиление давления на компании, требующего раскрытия более подробной информации об энергетических затратах этой технологии. «Я очень рада, что они это опубликовали», — говорит Саша Луччони, исследователь ИИ и климата в Hugging Face. «Люди хотят знать, во сколько это обходится».
Эта оценка и сопутствующий отчёт содержат больше общедоступной информации, чем было доступно ранее, и полезно получить больше информации об использовании ИИ в реальной жизни, в масштабах, крупной компанией, добавляет Луччиони. Однако есть детали, которые компания в отчёте не раскрывает. Один из главных вопросов — общее количество запросов, которые Gemini получает ежедневно, что позволило бы оценить общее энергопотребление этого инструмента ИИ.
И в конечном счёте, компания по-прежнему решает, какими данными, когда и как делиться. «Мы пытаемся добиться стандартизированного показателя энергоэффективности для ИИ», — говорит Луччиони, — стандарта для ИИ, аналогичного рейтингу Energy Star для бытовой техники. «Это не замена и не аналог стандартизированных сравнений».
Источник: www.technologyreview.com
