谷歌不久前發(fā)布了一份技術報告，詳細說明了其 Gemini 應用程序每次查詢所消耗的能源。總體而言，一個中位提示詞（median prompt）——即在能耗范圍中處于中間位置的提示詞——消耗 0.24 瓦時的電力，相當于一臺標準微波爐運行約一秒鐘的電量。該公司還提供了與 Gemini 處理文本提示詞相關的水資源消耗和碳排放的平均估算值。

圖丨相關報告（Google Cloud）

這是大型科技公司中，擁有熱門 AI 產品的公司首次發(fā)布如此透明的評估數(shù)據(jù)，報告中包含了關于公司如何計算最終估算值的詳細信息。

隨著 AI 技術的廣泛應用，了解其能源消耗的努力也日益增多。然而，由于缺乏對大型科技公司運營的全面了解，公眾直接測量 AI 能耗的嘗試一直受阻。

今年早些時候，《麻省理工科技評論》發(fā)表了關于 AI 與能源的系列深度報道，當時沒有一家主流 AI 公司愿意透露其單次提示詞的能源使用情況。谷歌此次發(fā)布的新報告，終于為研究人員和分析師們揭開了他們期待已久的“幕后”一角。

該研究著眼于一個廣泛的能源需求范圍，不僅包括運行模型的 AI 芯片所使用的電力，還包括支持這些硬件所需的所有其他基礎設施。

“我們希望全面涵蓋我們所包含的所有內容，”谷歌首席科學家杰夫·迪恩（Jeff Dean）在接受《麻省理工科技評論》關于這份新報告的獨家采訪時表示。

這一點意義重大，因為在此次測量中，AI 芯片——在這里指谷歌自家的定制 TPU（Tensor Processing Unit，張量處理單元），該公司專有的 GPU（Graphics Processing Unit，圖形處理單元）等效產品——僅占總電力需求（0.24 瓦時）的 58%。

（Google Cloud）

另外一大部分能源被用于支持 AI 專用硬件的設備消耗：主機的 CPU（Central Processing Unit，中央處理器）和內存占了總能耗的另外 25%。此外，還有為應對故障而準備的備用設備——這些閑置機器占了總能耗的 10%。最后的 8% 則來自運營數(shù)據(jù)中心的間接開銷，包括冷卻和電源轉換

“這類報告顯示了行業(yè)投入對于能源和 AI 研究的價值，”密歇根大學教授、追蹤 AI 模型能耗的 ML.Energy 排行榜負責人之一 Mosharaf Chowdhury 說道。

像谷歌這樣的估算通常只有公司才能做出，因為它們運營的規(guī)模比研究人員更大，并且能夠接觸到幕后信息。“我認為這將成為 AI 能源領域的一塊基石，”密歇根大學博士候選人、ML.Energy 項目的另一位負責人 Jae-Won Chung 說。“這是迄今為止最全面的分析。”

然而，谷歌的數(shù)字并不代表所有提交給 Gemini 的查詢：該公司處理的請求種類繁多，這個估算值是根據(jù)中位能源需求計算得出的，即在所有可能的查詢范圍中處于中間位置。

有些 Gemini 提示詞的能耗遠高于此。迪恩舉例說，比如向 Gemini 輸入數(shù)十本書籍并要求它生成詳細的內容概要。“這類任務可能會比中位提示詞消耗更多的能量，”迪恩說。使用推理模型也可能帶來更高的相關能源需求，因為這些模型在生成答案之前需要執(zhí)行更多步驟。

這份報告也嚴格限制在文本提示詞的范圍內，因此它并不代表生成圖像或視頻所需的能耗。（其他分析，包括今年早些時候《麻省理工科技評論》的“能源饑渴”（Power Hungry）系列報道中的一篇，顯示這些任務可能需要多得多的能源。）

報告還發(fā)現(xiàn)，處理一個 Gemini 查詢所需的總能量隨時間推移已大幅下降。根據(jù)谷歌的數(shù)據(jù)，2024 年 5 月一個中位 Gemini 提示詞的能耗是 2025 年 5 月的 33 倍。公司將這一進步歸功于其模型和其他軟件優(yōu)化方面的進展。

谷歌還估算了與中位提示詞相關的溫室氣體排放量，他們將其定為 0.03 克二氧化碳。為了得出這個數(shù)字，公司將響應提示詞所用的總能量乘以每單位電力的平均排放量。

該公司沒有使用基于美國電網(wǎng)平均值或其運營所在電網(wǎng)平均值的排放估算，而是采用了一種基于市場的估算方法，該方法考慮了公司從清潔能源項目中購買的電力。自 2010 年以來，該公司已簽署協(xié)議，從太陽能、風能、地熱能和先進核能等項目中購買超過 22 吉瓦的電力。由于這些采購，谷歌每單位電力的賬面排放量大約是其運營所在電網(wǎng)平均水平的三分之一。

AI 數(shù)據(jù)中心還需要消耗水來進行冷卻，谷歌估計每個提示詞消耗 0.26 毫升的水，約等于五滴水。

迪恩表示，這項工作的目標是為用戶提供一個了解他們與 AI 互動時能源消耗的窗口。

“人們正在將[AI 工具]用于各種各樣的事情，他們不應該對 Gemini 模型的能源或水資源使用有太多擔憂，因為在我們的實際測量中，我們能夠證明這實際上等同于你日常生活中不假思索就會做的事情，”他說，“比如看幾秒鐘電視或消耗五滴水。”

這次發(fā)布極大地擴展了關于 AI 資源使用的已知信息。它是在近期要求公司發(fā)布更多關于該技術能源消耗信息的壓力日益增加的背景下進行的。“我真的很高興他們發(fā)布了這個，”Hugging Face 公司的人工智能和氣候研究員 Sasha Luccioni 說。“人們想知道成本是什么。”

Luccioni 補充說，這份估算及其支持報告包含了比以往更多的公開信息，這有助于在真實世界的規(guī)模上，從一家大公司的角度獲得更多關于 AI 使用的信息。然而，該公司仍有一些細節(jié)沒有分享。一個主要的未知數(shù)是 Gemini 每天收到的總查詢數(shù)量，這將有助于估算該 AI 工具的總能源需求。

而最終，決定分享哪些細節(jié)、何時以及如何分享的仍然是公司自己。“我們一直在推動一個標準化的 AI 能源評分，”Luccioni 說，這是一種類似于家電“能源之星”（Energy Star）評級的 AI 標準。“這并不能替代或代表標準化的比較。”

https://www.technologyreview.com/2025/08/21/1122288/google-gemini-ai-energy/