Так, все ж таки скільки? Пораховано ціну запитання до AI

Саме тут й прихований реальний апетит штучного інтелекту. Це не спринтерський ривок, а нескінченний марафон інференсу (процесу видачі відповідей), отже картина споживання ресурсів починає швидко змінюватися. Цифри на один запит — мізерні, але помножені на мільярди звернень, вони набувають зовсім іншого масштабу та впливу.

Запит — як дев’ять секунд перегляду ТВ

Google уперше наважився зазирнути всередину своєї інфраструктури та показати ціну простого питання до моделі Gemini. У середньому це 0,24 Вт·год енергії. Щоб уявити: телевізор потужністю 100 Вт споживе стільки ж за 9 секунд роботи. Вуглецевий слід — 0,03 г CO₂. Вода — 0,26 мл. П’ять крапель на долоні.

Річ не лише у цифрах, а й у тому, як їх рахували. Google застосував так званий «повний стек» (full-stack measurement) — підхід, за якого враховується все. Не тільки робота прискорювачів (GPU і TPU), а й навантаження на центральні процесори, оперативну пам’ять, втрати під час трансформації енергії, системи охолодження та навіть «резервна ємність» (idle capacity) — це потужності, які тримаються увімкненими заради надійності, хоча прямо зараз не працюють. Якщо дивитися за старою звичкою лише на прискорювачі, картина майже у 2,5 раза «красивіша»: 0,10 Вт·год та 0,01 г CO₂ на запит. Але це як вимірювати витрати пального тільки по трасі й забувати про затори та холостий хід. У реальності рахунок виглядає інакше, тому Google вирішив показати саме його.

На один запит цифри виглядають смішно. Але помножте їх на мільярди — і виходять уже сотні мегават-годин енергії щодня, сотні тисяч літрів води та десятки тонн CO₂. От і виходить, що ШІ у масштабах працює на рівні енергосистеми великого міста. Це й є ефект, який описав ще у XIX столітті економіст Вільям Джевонс: коли технології стають ефективнішими, їхнє споживання зростає, а не падає. Чим дешевше обходиться одна відповідь від моделі, тим більше запитів ми робимо. Gemini інтегрований у пошук, офісні сервіси, Android. Користувачі натискають кнопки, пробують «а напиши ще…», «а згенеруй картинку…» без жодних обмежень. Й кожного разу лічильник ресурсів робить маленький, але реальний крок.

Витрата води — новий KPI

Google зміг показати акуратні цифри не тому, що їхній ШІ «споживає менше», а тому що компанія десятиліттями відточувала три речі:

Методологію. Вони міряють не у лабораторії, а прямо у бойових сервісах: Google Search, Gmail, Gemini. Це «витрата пального у місті», а не красивий «паспортний цикл».

Архітектурну оптимізацію. Моделі Gemini налаштовані під масові навантаження. Запити збираються у пакети (батчинг), маршрутизація розподіляє їх між прискорювачами так, щоб залізо не простоювало. У корпоративних дата-центрах GPU нерідко працюють у півсили, а у Google вони завантажені максимально та майже цілодобово.

Інфраструктуру. Середній показник PUE у дата-центрах компанії — 1,09. Це означає: на кожні 100 Вт, витрачені на обчислення, лише 9 Вт іде на охолодження та інші сервіси. Для порівняння: середній PUE по галузі — 1,3–1,4.

Нарешті, динаміку. За останній рік показники енергоспоживання та вуглецевого сліду у розрахунку на один запит знизилися у десятки разів. Зазвичай такі покращення в індустрії потребують кількох років (а то й десятиліть), тут же — результат лише за 12 місяців завдяки системній роботі інженерів.

Так, й ще один важливий момент. Про електрику говорять багато, про вуглець пишуть у звітах, а вода зникає тихо. Але цифри є: 0,26 мл на запит. Наче й непомітно. Проте у масштабах дата-центрів це вже мільйони літрів на місяць. Вода витрачається на охолодження. У регіонах із жарким кліматом на 1 кВт·год йде значно більше води, ніж, скажімо, у Північній Європі. Google визнає: це виклик. Компанія інвестує у замкнені системи, переносить навантаження у регіони з низьким «водним стресом». Це новий KPI, який доведеться враховувати бізнесу. Недостатньо сказати: «ми зелені й на відновлюваній енергії». Якщо ваш ШІ проганяє мільярди запитів у пустельному регіоні й витрачає кубометри води, інвестори та клієнти це, можливо, не оцінять (коли дізнаються, звісно).

Масштаб апетиту GPT-5

Ще один показовий приклад. У серпні 2025 року OpenAI запустила GPT-5 — модель, яку називають «штучним інтелектом рівня PhD». Вона вміє створювати сайти на ходу, розв’язувати складні завдання, генерувати глибокі тексти, відео, зображення. Але разом із цим постало питання: скільки становить одна така відповідь у кіловат-годинах і літрах води? Відповіді від компанії немає. OpenAI не публікує офіційних даних про енергоспоживання з 2020 року, коли показали параметри GPT-3. Відтоді — тиша. Улітку 2023 року Сем Альтман побіжно згадав цифру 0,34 Вт·год на запит й 0,32 мл води — але без конкретики, до якої версії це належить. Для професійної спільноти такі числа — пустий звук.

Проте незалежні дослідники мовчати не стали. Лабораторія Університету Род-Айленду провела власні вимірювання. Їхні результати: середня відповідь GPT-5 на 1000 токенів становить близько 18 Вт·год, а у пікових випадках — до 40 Вт·год. Для порівняння: 18 Вт·год — це лампа розжарювання світить 18 хвилин. А тепер візьмемо 2,5 млрд запитів на день, які обслуговує ChatGPT. Маємо добове споживання енергії на рівні 1,5 млн середніх домогосподарств США. Фактично, цілий мегаполіс.

Чому GPT-5 споживає більше? По-перше, розмір. GPT-4 оцінювали приблизно у 10 разів більшою за GPT-3. GPT-5 — ще масивніша. Логіка проста: більше нейронів — більше матриць — більше обчислень. По-друге, режим. GPT-5 — це «reasoning-модель» (модель міркувань). Вона не просто видає відповідь, а спершу багаторазово прокручує внутрішні кроки, щоб знайти рішення. Такий «довгий внутрішній монолог» призводить до зростання енергоспоживання у 5, а то й у 10 разів.

По-третє, мультимодальність. GPT-5 уміє працювати не лише з текстом, а й із зображеннями, відео, звуком. Це означає — нові обчислювальні блоки, нові міжчипові обміни, нові кіловати. Кожне зображення чи ролик коштує дорожче, ніж текст, і лічильник ресурсів росте ще швидше. Так, архітектура mixture-of-experts (суміш експертів) економить енергію: модель активує не всі параметри одразу, а лише потрібні. Так, нове «залізо» ефективніше. Але загальний розмір моделі все одно переважає ці виграші.

Споживай відповідально

Найсерйозніша проблема — навіть не сама ненаситність, а відсутність прозорості. Google показав усе: від PUE до «крапель води». OpenAI ж віддає перевагу мовчанню: з 2020 року компанія не публікувала офіційних даних про енергоспоживання. Тому незалежним дослідникам довелося будувати власні моделі — вони множили час відгуку на оціночну потужність чипів і публікували результати.

Їхній висновок: GPT-5 енерговитратніший за GPT-3/4 і входить до числа най«важчих» систем нового покоління, співставних із reasoning-моделями на кшталт o3 та китайської DeepSeek R1. Для галузі це серйозний виклик. Корпорації звикли до звітів ESG (Environmental, Social, Governance — екологічна, соціальна та управлінська відповідальність). Тепер інвестори чекатимуть чесних цифр й від ШІ-провайдерів. Без цього розмова про «зелений ШІ» залишиться пустими словами.

Для компаній ситуація вже не абстрактна. Кожен контракт на хмарний ШІ перетворюється на частину ESG-стратегії. Якщо раніше CIO дивилися лише на SLA, то тепер доведеться додавати ще один параметр: кіловат-години та літри на тисячу токенів. Google із його «повним стеком» дає зручну матрицю. Її можна включати прямо у RFP (Request for Proposal — запит пропозицій до постачальника): вкажіть енергію, воду, вуглець, PUE, резерви.

Далі виникає інженерна математика. Де вмикати reasoning, а де обійтися короткою відповіддю? Які процеси варто оптимізувати батчингом? Що кешувати, щоб не витрачати зайву енергію? Й головне — куди переносити навантаження: у Скандинавію, де зеленій енергії вдосталь, чи у спекотні регіони, де багато сонця, проте кожен літр води на вагу золота? Подібні рішення стають стратегічними.

Google формулює мету чітко: цілодобова робота на 100% безвуглецевій генерації. Не просто «купити зелений сертифікат», а реально синхронізувати навантаження з вітром і сонцем. У Скандинавії, скажімо, це простіше, у Каліфорнії — складніше. Отже, потрібні сховища енергії, розумна оркестрація, перенесення частини завдань між дата-центрами. Для ШІ це особливо чутливо. Текстові відповіді можна «розподіляти» між кластерами, а от мультимодальні пайплайни з відео чи reasoning-режимом потребують тонкого налаштування. У цьому випадку безвуглецева (carbon-free) енергія стає фактично новим SLA. В іншому разі цифрова революція може перетвориться на екологічну катастрофу.