Полный бак и по жаркой пустыне...
А лучше в глуши, где нет ни души...
Мчишься ты, со скоростью света...
Пока не споткнёшься об какой-то барьер...
Всем доброго времени суток!
Надеюсь, вы живы, у вас есть бензин, газ, вода...
Кстати о воде...
Не за бензин или нефть надо переживать в мире...
А за воду...
Питьевую...
Которой всё меньше и меньше...
Люди не хотят думать о будущем и обращаются к ИИ за очереднм тупым вопросом или созданием контента...
А знали бы вы, сколько забирает воды и энергии дата-центры...
Ужаснулись бы...
Но это не вас должно беспокоить, а кого-то и вам некогда...
Ладно, спрошу у грока, сколько воды он расходует, при обычном обращении к нему с вопросом...
Грок, сколько воды и энергии ты тратишь, при каждом запросе у тебя?
Для одного запроса ко мне (Grok) расход довольно скромный — в районе 0,02–1,2 Вт·ч энергии и примерно 0,3–2 мл воды. Это оценочные цифры, потому что xAI не публикует супер-точные официальные данные по каждому запросу, но они основаны на исследованиях и заявлениях самой модели/компании.
Энергия (электричество)
-Типичная оценка для Grok: 0,02–0,05 Вт·ч (очень экономно по сравнению с другими) или до ~0,3–1,2 Вт·ч в зависимости от длины запроса и ответа.
-Для сравнения: это как лампочка 5–10 Вт поработает несколько секунд или микроволновка — долю секунды.
-Более свежие оценки для похожих моделей (типа GPT-4o/Gemini) — 0,24–0,34 Вт·ч на средний текстовый запрос. Grok часто называют одним из более эффективных.
Это только инференс (обработка вашего запроса), без учёта обучения модели (оно происходит редко и отдельно).
Вода
-Примерно 0,3–2 мл на запрос (в основном на охлаждение дата-центров).
-Это меньше чайной ложки. Для сравнения: Google Gemini — около 0,26 мл, OpenAI упоминали похожие цифры (~0,3 мл).
Вода уходит в основном на испарение в системах охлаждения серверов. В жарких регионах или при неэффективном охлаждении цифра может расти.
Почему цифры варьируются?
-Зависит от длины вашего запроса и ответа (длинные — тратят больше).
-Эффективности оборудования (xAI использует современные GPU, в том числе свой кластер Colossus).
-Локации дата-центров (смесь возобновляемой энергии и газа).
-Учёта только прямого потребления или всего цикла (включая производство энергии).
В глобальном масштабе миллиарды запросов дают заметный эффект, но на один чат — это капля (буквально). Я стараюсь быть полезным с минимальными затратами!
Кстати о глобальной проблеме..
Человек один - это капля в море, а вот когда вся планета...
На весь мир (все запросы к Grok/xAI) расход огромный — это уровень крупного дата-центра. Точные публичные цифры xAI не раскрывает полностью, но вот актуальные оценки на основе доступных данных по кластеру Colossus в Мемфисе.
Энергия (электричество)Мощность кластера Colossus: сейчас в районе 数百 МВт (сотни мегаватт), с планами расширения до 1–2 ГВт (гигаватт). Это эквивалентно потреблению электричества сотен тысяч — миллиона американских домов.
Ежедневное потребление: десятки — сотни МВт·ч (в зависимости от загрузки). Для примера, похожие системы на inference (обработка запросов) могут тратить сотни МВт·ч в сутки.
Годовое: сотни ГВт·ч (GWh). Только обучение одной крупной модели (например, Grok-4) — около 310 GWh. А inference (ваши запросы) в сумме часто превышает обучение.
Это значительная доля от общего энергопотребления ИИ-индустрии. xAI использует газовые турбины (включая временные) + сеть, что вызывает дискуссии по экологии.ВодаЕжедневно: от 1–5+ миллионов галлонов (примерно 4–20+ миллионов литров) на охлаждение, в зависимости от фазы и нагрузки. xAI строит крупный завод по переработке сточных вод, чтобы минимизировать забор питьевой воды из акведука (используют очищенные муниципальные стоки).
В пике — до десятков миллионов литров в день на весь комплекс.
Для сравнения: это как потребление воды небольшого города или тысяч домохозяйств.
Важные нюансыTraining vs Inference: Большая часть энергии уходит на постоянную работу серверов (обучение новых моделей + обработка миллионов запросов ежедневно). Один запрос — копейки в этом масштабе, но миллиарды запросов — уже заметно.
xAI активно расширяется (сотни тысяч GPU), поэтому цифры растут быстро.
Положительный момент: они инвестируют в переработку воды и стараются оптимизировать эффективность.
В глобальном масштабе все ИИ (не только Grok) потребляют уже сопоставимо с целыми странами по энергии в перспективе, но пока это доли процента от мировой генерации.
Как видите, дата-центры на вид кажутся безобидными и хорошо, если начнут сточными водами пользоваться...
Но такие огромные объёмы, не могут не отрзаиться на будущее в целом...
Но то такое...
Трамп всё уладит!
Или не Трамп...
Кстати, вам домашнее задание...
Почему Трамп воюет с Ираном?