Ile prądu zużywa ChatGPT? Nowe narzędzie pokazuje to w czasie rzeczywistym
Nowy dodatek do Chat UI umożliwia śledzenie zużycia energii przez modele językowe w czasie rzeczywistym. Narzędzie, opracowane przez zespół Delavande, pokazuje szacunkowy pobór energii dla każdej wiadomości i przelicza go na znane użytkownikom aktywności, takie jak ładowanie telefonu czy korzystanie z mikrofali.
AI a zużycie energii – problem rosnącej skali
Modele sztucznej inteligencji, takie jak ChatGPT, zużywają energię za każdym razem, gdy są używane. Wykorzystywane w tym celu układy GPU i specjalistyczne chipy wymagają dużych zasobów mocy do przetwarzania zapytań na dużą skalę. Choć dokładne określenie zużycia energii przez modele nie jest łatwe, przewiduje się, że rosnące wykorzystanie AI w najbliższych latach istotnie zwiększy zapotrzebowanie na energię elektryczną.
Rosnące zapotrzebowanie na centra danych związane z pracą AI, skłania niektóre firmy do stosowania nieekologicznych rozwiązań. Zespół Delavande stworzył narzędzie, które ma zwrócić uwagę użytkowników na ten aspekt i pomóc im podejmować bardziej świadome decyzje.
⚡️ Ever wondered how much energy is used every time you send a message to ChatGPT?
— Delavande Julien (@juliendelavande) April 22, 2025
We just built a version of Chat UI that shows how much energy your message consumes — in real time. Should all chatbots display this?
Details below 👇👇 pic.twitter.com/tBL0Pw51PW
Chat UI z pomiarem zużycia energii – jak to działa?
Rozszerzenie zaprojektowano z myślą o Chat UI – otwartym interfejsie użytkownika obsługującym modele takie jak Llama 3.3 70B od Meta czy Gemma 3 od Google. Narzędzie oblicza zużycie energii w czasie rzeczywistym dla każdej wiadomości przesyłanej do modelu i otrzymywanej odpowiedzi. Wyniki prezentowane są w watogodzinach (Wh) lub dżulach (J), a dodatkowo przeliczane na znane użytkownikom czynności domowe, np. użycie mikrofali czy LED-ów.
Dla przykładu, wygenerowanie typowego maila przez model Llama 3.3 70B zużywa około 0,1841 Wh. Jest to równowartość działania mikrofali przez 0,12 sekundy lub tostera przez 0,02 sekundy.
Proste polecenia to niższy ślad energetyczny
Zużycie energii przez modele AI zależy w dużej mierze od złożoności zapytania. Proste komendy, takie jak wygenerowanie krótkiego maila, wymagają stosunkowo niewielkiej mocy obliczeniowej. Jednak bardziej skomplikowane zadania — np. długie analizy danych, złożone obliczenia matematyczne czy generowanie kodu — pochłaniają znacznie więcej energii. Różnica w zużyciu może być wielokrotna.
Szacunki, nie pomiary – ale istotne
Twórcy narzędzia zaznaczają, że prezentowane dane mają charakter szacunkowy i nie stanowią dokładnego pomiaru rzeczywistego zużycia energii. Jednak nawet przybliżone informacje mają znaczenie – przypominają użytkownikom, że każde zapytanie, nawet pozornie błahe, ma swój ślad energetyczny.
„Nawet niewielkie oszczędności energii mogą mieć duży wpływ przy milionach zapytań — wybór modelu lub długości odpowiedzi może prowadzić do istotnego wpływu na środowisko” – napisali twórcy narzędzia.
Przyszłość z energetycznymi etykietami?
Delavande i jego współpracownicy mają nadzieję, że narzędzia takie jak ich będą początkiem szerszego trendu. Dzięki inicjatywom takim jak AI Energy Score oraz badaniom nad śladem węglowym AI, otwarta społeczność programistów zyskuje nowe narzędzia do promowania przejrzystości. W przyszłości, zużycie energii przez modele AI może stać się tak oczywiste i powszechnie dostępne, jak informacje o wartościach odżywczych na produktach spożywczych.
Zobacz również:
- AI pochłania prąd. Co z globalną siecią energetyczną?
- Google wierzy, że AI rozwiąże zatory na największej sieci energetycznej w USA
- AI napędza wzrost zużycia energii – raport IEA prognozuje przyszłość sektora energetycznego
Źródło: Delavande – https://huggingface.co/spaces/jdelavande/chat-ui-energy
Obserwuj
Może Cię również zainteresować
Cyfrowy bliźniak EC Elbląg. Energa rozwija zaawansowane narzędzia AI w energetyce
Energa wdraża kolejny projekt typu digital twin. Wirtualny model Elektrociepłowni Elbląg ma usprawnić zarządzanie złożonym układem wytwórczym i wesprzeć planowanie inwestycji. Pierwsze funkcjonalności pojawią się w 2026 roku. Cyfrowy bliźniak EC Elbląg – po co powstaje? Elektrociepłownia Elbląg to dziś trzy różne źródła energii: blok biomasowy, kotłownia rezerwowo-szczytowa oraz ostatni kocioł węglowy, który w zmniejszonej […]
ORLEN świętuje 400. dostawę LNG do terminalu w Świnoujściu
ORLEN odebrał w Świnoujściu już 400. dostawę LNG, co potwierdza rosnącą rolę terminalu w dywersyfikacji dostaw gazu do Polski. Prawie połowa importowanego gazu trafia do kraju właśnie tą drogą.
Zielone aluminium w motoryzacji: klucz do redukcji śladu węglowego aut do 2040 roku
Nowe badania pokazują, że przejście na zielone aluminium w produkcji samochodów może znacząco ograniczyć emisje CO2 w Europie. Eksperci wskazują, że ambitne cele i odpowiednie regulacje są niezbędne do osiągnięcia neutralności klimatycznej sektora motoryzacyjnego.
Kradzieże kabli ze stacji ładowania: rosnący problem w Polsce
W Polsce nasila się fala kradzieży kabli ze stacji ładowania pojazdów elektrycznych. Straty operatorów, utrudnienia dla użytkowników i surowe kary to tylko część konsekwencji tego procederu.
Europejskie centra danych a wyzwania energetyczne – klucz do realizacji cyfrowych celów UE
Europa planuje potroić moce centrów danych w ciągu najbliższych lat, by wzmocnić swoją pozycję w sektorze AI. Jednak szybki rozwój tej branży wymaga pokonania poważnych barier energetycznych i infrastrukturalnych.
Globalne koncerny energetyczne ogłaszają inwestycje warte bilion dolarów na COP30 – priorytetem sieci i magazyny energii
Podczas szczytu COP30 w Belém światowe koncerny energetyczne zrzeszone w UNEZA zapowiedziały wzrost rocznych nakładów na transformację energetyczną do 148 mld USD. Inwestycje skoncentrują się na rozbudowie sieci i magazynów energii, aby sprostać globalnym celom klimatycznym.
Komentarze