W rzeczywisto\u015bci nowsze operacje wyszukiwania Google s\u0105 oko\u0142o 10 razy bardziej wydajne ni\u017c w 2009 roku, a rzeczywiste zu\u017cycie energii przez ChatGPT na \u017c\u0105danie jest dzi\u015b znacznie ni\u017csze ni\u017c sugerowa\u0142y wczesne alarmy.<\/p>\n\n\n\n
Nowsze modele, takie jak GPT-4o, poczyni\u0142y znaczne post\u0119py w zakresie wydajno\u015bci, co oznacza, \u017ce nag\u0142\u00f3wki s\u0105 przestarza\u0142e i, szczerze m\u00f3wi\u0105c, nieco myl\u0105ce.<\/p>\n\n\n\n
Jaki jest wi\u0119c prawdziwy obraz sytuacji? To jest dok\u0142adnie to, w co si\u0119 tutaj zag\u0142\u0119biamy.<\/p>\n\n\n\n
Twoje wnioski b\u0119d\u0105 nast\u0119puj\u0105ce:<\/p>\n\n\n\n
- \n
- Co zasila ChatGPT pod mask\u0105?<\/li>\n\n\n\n
- Ile energii zu\u017cywa jedno wyszukiwanie ChatGPT?<\/li>\n\n\n\n
- Ile energii zu\u017cywa w por\u00f3wnaniu z wyszukiwark\u0105 Google i innymi modelami AI?<\/li>\n\n\n\n
- Co robi OpenAI, aby zmniejszy\u0107 sw\u00f3j wp\u0142yw?<\/li>\n\n\n\n
- Jakie kroki mo\u017cesz podj\u0105\u0107 jako u\u017cytkownik, aby korzystanie z AI by\u0142o bardziej odpowiedzialne?<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
Przejd\u017amy do rzeczy.<\/p>\n\n\n\n
Co daje ChatGPT?<\/h2>\n\n\n
\n![\"\"](\"https:\/\/undetectable.ai/blog\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/robot-human-hands-interacting-1-1024x585.jpg\" "\\"\\"")
<\/figure><\/div>\n\n\nMark Russinovich, CTO Microsoft Azure, da\u0142 nam wgl\u0105d za kurtyn\u0119 w podca\u015bcie<\/a> \u017ce Microsoft opublikowa\u0142 w 2023 r.<\/a>. <\/p>\n\n\n\n
Wed\u0142ug niego Microsoft zbudowa\u0142 infrastruktur\u0119 zdoln\u0105 do trenowania modeli z setkami miliard\u00f3w parametr\u00f3w. <\/p>\n\n\n\n
Na przyk\u0142ad GPT-3 mia\u0142 175 miliard\u00f3w parametr\u00f3w, co ju\u017c brzmi jak zbyt wiele, dop\u00f3ki nie us\u0142yszysz, \u017ce model Megatron-Turing Microsoftu mia\u0142 530 miliard\u00f3w.<\/p>\n\n\n\n
Pod wzgl\u0119dem sprz\u0119towym, oryginalny superkomputer OpenAI 2020 \u0142\u0105czy\u0142 w sobie ponad 285 000 rdzeni procesor\u00f3w AMD InfiniBand oraz 10 000 procesor\u00f3w graficznych NVIDIA V100 Tensor Core. <\/p>\n\n\n\n
Nowa seria maszyn wirtualnych H100 grupuje do o\u015bmiu procesor\u00f3w graficznych NVIDIA H100 Tensor Core na maszyn\u0119 wirtualn\u0105 i skaluje si\u0119 do tysi\u0119cy, podobnie jak wysokowydajna infrastruktura wykorzystywana w maszynach wirtualnych. Hosting serwer\u00f3w Minecraft<\/a> aby zapewni\u0107 niskie op\u00f3\u017anienia i wysok\u0105 dost\u0119pno\u015b\u0107.<\/p>\n\n\n\n
Kr\u00f3tko m\u00f3wi\u0105c, je\u015bli zastanawiasz si\u0119, co zasila ChatGPT, odpowied\u017a brzmi: wszystko. <\/p>\n\n\n\n
Wszystkie rdzenie, wszystkie procesory graficzne, ca\u0142a przepustowo\u015b\u0107 sieci, jak\u0105 tylko mo\u017cna sobie wymarzy\u0107.<\/p>\n\n\n\n
Szacowane zu\u017cycie energii przez ChatGPT<\/h3>\n\n\n\n
Teraz przejd\u017amy do prawdziwego pytania: ile energii zu\u017cywa ChatGPT na jedno pytanie? <\/p>\n\n\n\n
Mo\u017cna by si\u0119 spodziewa\u0107, \u017ce b\u0119dzie apokaliptyczny, jakby topi\u0142 lodowce z ka\u017cdym wpisanym poleceniem. <\/p>\n\n\n\n
W rzeczywisto\u015bci, ostatnie szacunki m\u00f3wi\u0105, \u017ce typowe zapytanie ChatGPT na GPT-4o zu\u017cywa oko\u0142o 0,3 watogodziny (Wh). <\/p>\n\n\n\n
To oko\u0142o dziesi\u0119ciokrotnie mniej ni\u017c starsze (i prawdopodobnie niedok\u0142adne) szacunki z pocz\u0105tku 2023 r., kt\u00f3re wskazywa\u0142y na 3 watogodziny. <\/p>\n\n\n\n
Skok wydajno\u015bci sprowadza si\u0119 do lepszych modeli, ostrzejszego sprz\u0119tu i u\u015bwiadomienia sobie, \u017ce starsze szacunki by\u0142y zbyt pesymistyczne co do liczby token\u00f3w.<\/p>\n\n\n\n
Dla por\u00f3wnania, 0,3 watogodziny to mniej energii ni\u017c zu\u017cywa laptop podczas podgrzewania kawy. <\/p>\n\n\n\n
Nawet je\u015bli przez ca\u0142y dzie\u0144 wykonujesz du\u017co zapyta\u0144, ilo\u015b\u0107 energii zu\u017cywanej przez ChatGPT w ci\u0105gu dnia jest nadal do\u015b\u0107 niska w por\u00f3wnaniu, powiedzmy, do zasilania klimatyzatora lub komputera do gier. Ale to tylko twoje u\u017cycie.<\/p>\n\n\n\n
Baza u\u017cytkownik\u00f3w OpenAI wynosi\u0142a ponad 400 milion\u00f3w tygodniowo w lutym, zgodnie z danymi z Rzecznik OpenAI powiedzia\u0142 agencji Reuters<\/a>. By\u0142oby to wi\u0119c sporo watogodzin, nawet przy zachowaniu wysokiej wydajno\u015bci.<\/p>\n\n\n\n
Nale\u017cy zauwa\u017cy\u0107, \u017ce ta liczba 0,3 watogodziny jest nadal nieco ostro\u017cna. <\/p>\n\n\n\n
Wiele codziennych zapyta\u0144 jest prawdopodobnie ta\u0144szych.<\/p>\n\n\n\n
Jednak zapytania, kt\u00f3re obejmuj\u0105 ogromne ilo\u015bci danych wej\u015bciowych, obszerne dane wyj\u015bciowe lub rozbudowane modele wnioskowania, mog\u0105 znacznie zwi\u0119kszy\u0107 zu\u017cycie.<\/p>\n\n\n\n
Zu\u017cycie energii: GPT-4 vs GPT-3.5<\/h2>\n\n\n\n
Mimo \u017ce GPT-3.5 zosta\u0142 wycofany, jego spu\u015bcizna wci\u0105\u017c pozostaje, zw\u0142aszcza gdy dyskutujemy o tym, ile energii zu\u017cywa ChatGPT w r\u00f3\u017cnych wersjach.<\/p>\n\n\n\n
Oto, co dane m\u00f3wi\u0105 o zu\u017cyciu energii w por\u00f3wnaniu do GPT-4.<\/p>\n\n\n\n
W przypadku modelu w stylu GPT-3 z oko\u0142o 175 miliardami parametr\u00f3w emisje by\u0142y ju\u017c intensywne, ale przej\u015bcie na model w stylu GPT-4 z jego ci\u0119\u017csz\u0105 architektur\u0105 mo\u017ce zwi\u0119kszy\u0107 emisje o oko\u0142o 200 razy. <\/p>\n\n\n\n
Wed\u0142ug George'a Hotza<\/a>GPT-4 to osiem instancji modelu GPT-3 o parametrach 220B, zszytych razem. <\/p>\n\n\n\n
Ale co wa\u017cne, tylko dwa z tych modeli s\u0105 faktycznie kierowane podczas wnioskowania, co oznacza, \u017ce rzeczywiste dzia\u0142anie ma miejsce przy oko\u0142o 280B efektywnych parametr\u00f3w, gdy uwzgl\u0119dni si\u0119 pewne wsp\u00f3\u0142dzielenie parametr\u00f3w (~55B dla mechanizm\u00f3w uwagi).<\/p>\n\n\n\n
Por\u00f3wnaj to z konfiguracj\u0105 175B w GPT-3.5, a zaczniesz rozumie\u0107, dlaczego koszty wnioskowania GPT-4 s\u0105 nawet trzykrotnie wy\u017csze. <\/p>\n\n\n\n
Wzrost zu\u017cycia energii przewy\u017csza zwyk\u0142y wzrost liczby parametr\u00f3w, kt\u00f3ry powinien sugerowa\u0107 jedynie 1,6-krotny wzrost. <\/p>\n\n\n\n
Tak si\u0119 jednak nie sta\u0142o, poniewa\u017c zapytania GPT-4 s\u0105 po prostu znacznie dro\u017csze. <\/p>\n\n\n\n
\u015alad w\u0119glowy modeli sztucznej inteligencji<\/h3>\n\n\n\n
Uruchamianie du\u017cych modeli AI nie jest tanie, ani dla planety, ani dla rachunk\u00f3w za pr\u0105d. <\/p>\n\n\n\n
Modele te wymagaj\u0105 du\u017cej mocy obliczeniowej, co oznacza du\u017co energii elektrycznej i, w wielu przypadkach, du\u017co emisji.<\/p>\n\n\n\n
Dla przyk\u0142adu, GPT-3 wymaga\u0142 podobno oko\u0142o 1287 MWh energii elektrycznej do treningu, wytwarzaj\u0105c ponad 50 funt\u00f3w CO2<\/a>. <\/p>\n\n\n\n
Nowsze modele, takie jak GPT-4o, s\u0105 jeszcze wi\u0119ksze, ale OpenAI nie ujawni\u0142o ich dok\u0142adnej powierzchni.<\/p>\n\n\n\n
Opr\u00f3cz ChatGPT OpenAI, masz asystenta AI Meta, kt\u00f3ry prawdopodobnie dzia\u0142a na modelach Llama 3.2 (parametry 11B lub 90B). <\/p>\n\n\n\n
Ponownie, dok\u0142adne dane dotycz\u0105ce emisji CO2 nie s\u0105 dost\u0119pne.<\/p>\n\n\n\n
Claude 3.5 Sonnet firmy Anthropic jest znacznie ci\u0119\u017cszy, szacowany na oko\u0142o 400 miliard\u00f3w parametr\u00f3w bez ujawnienia dok\u0142adnego \u015bladu w\u0119glowego.<\/p>\n\n\n\n
A Gemini Google'a? Zasilany przez warianty \"Flash\" i \"Pro\", cho\u0107 Google nie ujawni\u0142o dok\u0142adnych numer\u00f3w parametr\u00f3w. <\/p>\n\n\n\n
Nadal mo\u017cemy wywnioskowa\u0107, \u017ce s\u0105 w tym samym przedziale co GPT-4o lub jego mini warianty.<\/p>\n\n\n\n
M\u00f3wi\u0105c o usprawnionych modelach, DeepSeek-V3 jest tutaj z zaledwie 37 miliardami aktywnych parametr\u00f3w (z 671B og\u00f3\u0142em). <\/p>\n\n\n\n
Jego wariant rozumowania R1 wykazuje wysok\u0105 wydajno\u015b\u0107, jednocze\u015bnie pobieraj\u0105c energi\u0119 delikatniej na token ni\u017c GPT-4o. <\/p>\n\n\n\n
Jak ChatGPT wypada na tle innych narz\u0119dzi?<\/h2>\n\n\n
\n![\"\"](\"https:\/\/undetectable.ai/blog\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/Chatgpt-comparison-683x1024.jpg\" "\\"\\"")
<\/figure><\/div>\n\n\nW tym momencie powiniene\u015b wiedzie\u0107, \u017ce ilo\u015b\u0107 energii zu\u017cywanej przez ChatGPT zale\u017cy od wersji, z kt\u00f3r\u0105 wchodzisz w interakcj\u0119, d\u0142ugo\u015bci podpowiedzi i mechaniki pod mask\u0105. <\/p>\n\n\n\n
W por\u00f3wnaniu do szerszego uniwersum narz\u0119dzi AI, ChatGPT jest mniej wi\u0119cej przeci\u0119tny pod wzgl\u0119dem zapotrzebowania na energi\u0119, zw\u0142aszcza w przypadku modeli z wy\u017cszej p\u00f3\u0142ki. <\/p>\n\n\n\n
Ale je\u015bli chodzi o sam udzia\u0142 w rynku i cz\u0119stotliwo\u015b\u0107 u\u017cytkowania, nawet \"\u015brednia\" przek\u0142ada si\u0119 na ogromny \u015blad energetyczny na du\u017c\u0105 skal\u0119.<\/p>\n\n\n\n
Zu\u017cycie energii a wyszukiwarka Google<\/h3>\n\n\n\n
Jeszcze w 2009 r, Google oszacowa\u0142<\/a> koszt energetyczny pojedynczego zapytania wynosi 0,3 Wh.<\/p>\n\n\n\n
Do 2024 r. szacunki te sta\u0142y si\u0119 zakurzone.<\/p>\n\n\n\n
Okazuje si\u0119, \u017ce dzisiejsze wyszukiwarki Google zu\u017cywaj\u0105 oko\u0142o 10 razy mniej energii ni\u017c te wczesne szacunki. <\/p>\n\n\n\n
Tymczasem wcze\u015bniejsze szacunki dotycz\u0105ce energii dla przeci\u0119tnego \u017c\u0105dania LLM, w tym ChatGPT, by\u0142y r\u00f3wnie\u017c oko\u0142o 10 razy za wysokie (2,9 Wh).<\/p>\n\n\n\n
Dzi\u0119ki najnowszym badaniom, kt\u00f3re stawiaj\u0105 zu\u017cycie energii przez Google na poziomie 0,04 Wh<\/a> i ChatGPT na poziomie 0,3 Wh, te dwa b\u0142\u0119dy znosz\u0105 si\u0119 nawzajem, co oznacza, \u017ce stare stwierdzenie \"LLM zu\u017cywa oko\u0142o 10 razy wi\u0119cej energii na zapytanie ni\u017c wyszukiwarka Google\" nadal obowi\u0105zuje... ale tylko dlatego, \u017ce wszyscy mylili si\u0119 we w\u0142a\u015bciwy spos\u00f3b. <\/p>\n\n\n\n
Co robi OpenAI, aby zmniejszy\u0107 wp\u0142yw?<\/h2>\n\n\n\n
OpenAI jest w pe\u0142ni \u015bwiadome, \u017ce trenowanie i uruchamianie modeli takich jak ChatGPT zu\u017cywa energi\u0119 w znacznie szybszym tempie. <\/p>\n\n\n\n
Co prowadzi nas do pytania: co si\u0119 z tym robi?<\/p>\n\n\n\n
Po pierwsze, OpenAI naciska na ulepszenia wydajno\u015bci. <\/p>\n\n\n\n
Z czasem nowsze modele, takie jak GPT-4o, a teraz GPT-4.1<\/a>zosta\u0142y specjalnie zoptymalizowane pod k\u0105tem znacznie ni\u017cszego zu\u017cycia energii podczas wnioskowania. <\/p>\n\n\n\n
Post\u0119py w architekturze modeli, obs\u0142udze token\u00f3w i ulepszeniach sprz\u0119towych na poziomie serwera oznaczaj\u0105, \u017ce dzi\u015b ilo\u015b\u0107 energii zu\u017cywanej przez zapytanie ChatGPT jest ju\u017c znacznie ni\u017csza ni\u017c nawet rok temu dla tego samego zadania.<\/p>\n\n\n\n
OpenAI wsp\u00f3\u0142pracuje r\u00f3wnie\u017c z Microsoft Azure i Azure zobowi\u0105za\u0142 si\u0119 do uruchomienia swoich centr\u00f3w danych na 100% energii odnawialnej do 2025 roku.<\/a>. <\/p>\n\n\n\n
To wa\u017cne, poniewa\u017c wysy\u0142aj\u0105c zapytania do ChatGPT, pingujesz superkomputery Azure, o kt\u00f3rych m\u00f3wili\u015bmy wcze\u015bniej. <\/p>\n\n\n\n
Przeniesienie \u017ar\u00f3d\u0142a energii z paliw kopalnych na odnawialne \u017ar\u00f3d\u0142a energii nie zmniejsza bezpo\u015brednio mocy zu\u017cywanej przez zapytanie, ale radykalnie obni\u017ca \u015blad w\u0119glowy z nim zwi\u0105zany.<\/p>\n\n\n\n
Poza infrastruktur\u0105 dziej\u0105 si\u0119 te\u017c rzeczy bardziej przysz\u0142o\u015bciowe. OpenAI aktywnie bada sposoby zmniejszania modeli bez po\u015bwi\u0119cania wydajno\u015bci. <\/p>\n\n\n\n
Kompresja modeli, destylacja i inteligentniejszy routing (np. dynamiczne przetwarzanie token\u00f3w) to bardzo \u017cywe tematy w kr\u0119gach zajmuj\u0105cych si\u0119 wydajno\u015bci\u0105 AI. <\/p>\n\n\n\n
Co mo\u017cesz zrobi\u0107 jako u\u017cytkownik?<\/h2>\n\n\n\n
Podczas gdy OpenAI zajmuje si\u0119 du\u017cymi zmianami strukturalnymi, u\u017cytkownicy nadal maj\u0105 do odegrania rol\u0119 w minimalizowaniu odpad\u00f3w i odpowiedzialnym korzystaniu z ChatGPT. <\/p>\n\n\n\n
Oto, co mo\u017cesz zrobi\u0107:<\/p>\n\n\n\n
- \n
- B\u0105d\u017a zwi\u0119z\u0142y:<\/strong> Sformu\u0142uj swoje podpowiedzi jasno i \u015bci\u015ble. Ka\u017cdy dodatkowy przetworzony \u017ceton kosztuje troch\u0119 energii.<\/li>\n\n\n\n
- Unikaj spamowania podpowiedzi:<\/strong> Oprzyj si\u0119 pokusie przes\u0142ania 15 nieznacznie przeredagowanych wersji tego samego pytania.<\/li>\n\n\n\n
- U\u017cywaj odpowiednich modeli:<\/strong> Je\u015bli to mo\u017cliwe, wybieraj l\u017cejsze, ta\u0144sze modele (takie jak GPT-4o-mini, je\u015bli s\u0105 oferowane) do codziennych lub lekkich zada\u0144.<\/li>\n\n\n\n
- Grupowanie \u017c\u0105da\u0144:<\/strong> Zamiast kilku fragmentarycznych pyta\u0144, skonsoliduj je w jedn\u0105, dobrze przemy\u015blan\u0105 podpowied\u017a.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
Je\u015bli chcesz ograniczy\u0107 nieko\u0144cz\u0105ce si\u0119 ponowne generowanie, warto skorzysta\u0107 z dedykowanych narz\u0119dzi, kt\u00f3re generuj\u0105 czyst\u0105, gotow\u0105 do publikacji zawarto\u015b\u0107 ju\u017c po kilku pierwszych pr\u00f3bach.<\/p>\n\n\n\n
To tutaj Niewykrywalna sztuczna inteligencja<\/a> narz\u0119dzia takie jak Stealth Writer<\/a> lub Parafraza<\/a> wejd\u017a. <\/p>\n\n\n
\n![\"Niewykrywalny](\"https:\/\/undetectable.ai/blog\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/AI-Stealth-Writer.jpg\" "\\"\\"")
<\/figure><\/div>\n\n\n![\"Zrzut](\"https:\/\/undetectable.ai/blog\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/AI-paraphrasing-tool-1-1024x369.jpg\" "\\"\\"")
<\/figure><\/div>\n\n\nZamiast prosi\u0107 ChatGPT o idealn\u0105 wersj\u0119 tekstu poprzez wielokrotn\u0105 edycj\u0119 i ponawianie pr\u00f3b (z kt\u00f3rych ka\u017cda kosztuje wi\u0119cej energii), mo\u017cesz po prostu skorzysta\u0107 z naszych wyspecjalizowanych narz\u0119dzi stworzonych z my\u015bl\u0105 o precyzji. <\/p>\n\n\n\n
Narz\u0119dzia zaprojektowane do konkretnych dzia\u0142a\u0144 zazwyczaj dzia\u0142aj\u0105 wydajniej, a wszystkie nasze narz\u0119dzia pasuj\u0105 do tego modelu inteligentnego, \u015bwiadomego zu\u017cycia energii. <\/p>\n\n\n\n
Innymi s\u0142owy, czystsza wydajno\u015b\u0107 w mniejszej liczbie pr\u00f3b = mniej spalonej energii = szcz\u0119\u015bliwsze serwery = ratujesz \u015bwiat, jeden ostry akapit na raz.<\/p>\n\n\n\n
Gotowy, by zobaczy\u0107 r\u00f3\u017cnic\u0119? Uruchom nasz AI Detector i Humanizer w wid\u017cecie poni\u017cej!<\/p>\n\n\n\n
- Unikaj spamowania podpowiedzi:<\/strong> Oprzyj si\u0119 pokusie przes\u0142ania 15 nieznacznie przeredagowanych wersji tego samego pytania.<\/li>\n\n\n\n
- B\u0105d\u017a zwi\u0119z\u0142y:<\/strong> Sformu\u0142uj swoje podpowiedzi jasno i \u015bci\u015ble. Ka\u017cdy dodatkowy przetworzony \u017ceton kosztuje troch\u0119 energii.<\/li>\n\n\n\n