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理財

每問一次 Gemini 問題 = 用微波爐幾秒?Google 首度公開能源消耗數據

TechOrange 科技報橘

更新於 2025年8月22日21:32 • 發布於 2小時前 • 廖紹伶

隨著生成式 AI 應用越來越廣泛,外界對背後能源消耗的好奇心與日俱增,但過去始終缺乏科技公司公開的精確數據。Google 在今(8/22)日發布一份技術報告,首度揭露旗下 AI 應用程式 Gemini 在單次查詢所需的電力、水資源與碳排放量。

《MIT Technology Review》報導,根據 Google 的數據,一次文字提示(prompt)耗電量的中位數為 0.24 瓦時,相當於微波爐運轉一秒,或看電視不到 9 秒的耗電量,並產生 0.03 克二氧化碳當量。AI 資料中心同樣需要水來進行冷卻,Google 也估算,Gemini 每次文字提示約消耗 0.26 毫升水,相當於五滴水。

這項測算涵蓋從運行模型的 AI 晶片,到支援運算 AI 晶片所需的所有其他基礎設施所使用的電力。其中,Google 自家的 TPU 晶片約佔總電力需求的 58%,伺服器與記憶體約佔 25%,備援機制約佔 10%,額外開銷佔約 8%。

Google:Gemini 運作效能一年內大幅提升

Google 報告同時指出,透過模型優化與軟硬體改良,Gemini 應用在過去 12 個月內的能效顯著提升:單次查詢的能源消耗降低了 33 倍(原來的 1/33),碳排放減少 44 倍。Google 降低 Gemini 耗能的具體做法包括引入 Mixture-of-Experts 架構,只啟用必要模型部分以降低運算量,採用 Speculative Decoding 預測解碼來減少重複步驟,以及藉由蒸餾技術推出更高效的 Gemini Flash 系列模型。

Google 還強調,其最新一代 TPU「Ironwood」比首代公開 TPU 能效提升了 30 倍,加上平均 PUE 僅 1.09 的高效資料中心與再生能源採購,才得以達成這些成果。

專家肯定報告透明度,但整體耗能可能更龐大

Google 對外公開這份資料獲得部分研究社群肯定,美國密西根大學博士生、ML.Energy 排行榜計畫共同負責人 Jae-Won Chung 告訴《MIT Technology Review》,這是至今最全面的 AI 查詢能耗分析之一,因為只有大型科技公司才能掌握如此規模的第一手資料。

幾週前,法國 AI 新創 Mistral 發布了一份報告,說明其 AI 模型 Mistral Large 2 的環境足跡,指出生成一頁文字所消耗的水量為 0.05 公升,足以種出一株小蘿蔔。OpenAI 執行長奧特曼在最近一篇部落格文章中則表示,「人們常常好奇,一次 ChatGPT 查詢需要消耗多少能源。」他回應稱,一次平均查詢大約相當於烤箱運轉一秒多鐘的能耗,以及大約十五分之一茶匙的水。不過《The Wall Street Journal》指出,奧特曼並未公開說明其計算方法。

Hugging Face 氣候研究員 Sasha Luccioni 也指出,Google 這份報告雖提供前所未見的細節,但仍未揭露 Gemini 每日處理的查詢總量,這讓外界無法推算其整體能源需求。報導也指出,由於 Google 處理的請求種類繁多,此估算是「中位數能耗」,也就是位於各種查詢可能能耗範圍的中間值。換句話說,有些輸入 Gemini 的提示詞可能會耗用更多資源。

Google 首席科學家 Jeff Dean 在接受《MIT Technology Review》採訪時就舉例,把數十本書輸入 Gemini 並要求他生成詳細的內容摘要,「這種請求所需的能量可能會遠高於中位數提示」。此外,使用推理模型、生成圖片和影片所需的能耗可能更高。

加州大學河濱分校電機與電腦工程系副教授 Shaolei Ren 則和《The Verge》表示,Google 在電力消耗和污染方面只分享了「基於市場(market-based)」的碳排放數據,但更全面的方法應該同時納入「基於地點(location-based)」的碳排放數據──考量資料中心實際所在的位置的影響,並將當地電網中乾淨與高汙染能源的比例納入計算。

下一步:建立 AI 能源消耗標準

Hugging Face 氣候研究員 Sasha Luccioni 呼籲應建立如家電 Energy Star 等級般的「AI 能源標準」,以便讓使用者能清楚比較不同 AI 工具的能效。

Google 在技術報告中,也提出未來建議:其一是提倡產業採用其全面性的衡量標準,以準確比較不同模型和提升 AI 服務堆疊的效率;其二,建立標準化、全面性的測量指標,可以揭露不同模型、供應商的透明度和問責制。Google 也表示,儘管單次提示的環境影響相對低,但當全球用戶大規模地採用 AI,也代表持續關注降低 AI 環境成本的重要性。

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*本文開放合作夥伴轉載,資料來源:《MIT Technology Review》Google 1Google 2《The Verge》《The Wall Street Journal》,首圖來源:Unsplash

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