AI versus Google Zoekenergie: is AI echt 10 keer erger?
De beroemde 10-voudige vergelijking combineert een oud zoekcijfer met veranderende AI-schattingen. Een eerlijke vergelijking hangt af van de taak, het systeem en het jaar.
Er bestaat geen betrouwbare regel dat één AI-bericht precies tien keer zoveel energie verbruikt als één bericht Google zoeken. De beroemde verhouding combineert a Google schatting uit 2009 met vroege aannames over ChatGPT, behandelt beide vervolgens als tijdloze constanten. Zoekinfrastructuur, AI-hardware en de producten zelf zijn veranderd.
Recente publieke schattingen plaatsen een gewone situatie ChatGPT tekstquery rond 0.3–0.34 wattuur. Dat is dichtbij de oude 0.3 Wh Google zoekschatting wordt vaak gebruikt als noemer, en niet tien keer. Maar dit bewijst niet dat moderne AI en moderne zoekopdrachten dezelfde energie gebruiken. Google publiceert geen actueel universeel cijfer per zoekopdracht, en veel zoekopdrachten bevatten nu door AI gegenereerde samenvattingen. De eerlijke vergelijking is een bereik dat is gekoppeld aan een gedefinieerde taak en grens.
Waar de tienvoudige claim vandaan kwam
Google schreef in 2009 dat er een zoekopdracht werd gebruikt over 0.0003 kWh, of 0.3 Wh. Dat was een bedrijfsschatting voor het zoeksysteem van die tijd. Het dateert van vóór de huidige datacenters, rankingmodellen, rijke resultatenpagina's en gegenereerde samenvattingen.
De AI-kant werd vaak ingesteld op ongeveer 3 Wh per zoekopdracht. Bij die schatting werd uitgegaan van oudere versnellerhardware, a GPT-3.5-scale model en een lange output. Epoch AI's herziening van de oudere berekening legt uit waarom zij deze aannames niet representatief acht voor typisch huidig tekstgebruik.
Deel 3 Wh door 0.3 Wh en de gedenkwaardige verhouding verschijnt. De rekenkunde is eenvoudig; de inputs zijn niet vergelijkbaar.
Wat nieuwere AI-schattingen zeggen
OpenAI CEO Sam Altman verklaarde in 2025 dat dit een gemiddelde is ChatGPT zoekopdracht gebruikt ongeveer 0.34 Wh. Epoch AI heeft afzonderlijk een typisch model gemodelleerd GPT-4o ongeveer aanvragen 0.3 Wh. Geen van beide cijfers is een meterstand voor elk bericht.
Het resultaat van Epoch hangt af van aannames over modelarchitectuur, hardware, gebruik en tokentellingen. Altman heeft geen ondersteunende berekening gepubliceerd. Hun overeenstemming is een nuttig signaal, maar kan de ontbrekende noemer van de moderne zoekactie niet opvullen.
Lange context-, redenerings- en tool-zware AI-verzoeken kunnen veel meer gebruiken dan de typische tekstcase. De energiekosten van één AI-bericht varieert omdat “bericht” een interfaceactie beschrijft, en niet een vaste hoeveelheid berekeningen.
Zoeken en chatten doen verschillende taken
Een conventionele zoekopdracht op internet rangschikt en retourneert links. Een chatbot genereert een antwoordtoken per token. Als de gebruiker alleen een website nodig heeft, is het openen van een zoekresultaat waarschijnlijk het meest proportionele hulpmiddel. Een model vragen een essay te schrijven is niet zinvol vergelijkbaar met het ophalen van tien blauwe links.
De grens wordt vager wanneer de zoekopdracht gegenereerde samenvattingen bevat, of wanneer een chatbot het internet doorzoekt voordat hij antwoordt. Eén zichtbaar verzoek kan ranking, ophalen, paginaverwerking en een of meer modelaanroepen combineren. Als je dat als ‘een zoekopdracht’ of ‘een AI-query’ beschouwt, verbergt je het grootste deel van het systeem.
Een eerlijke test zou beide producten dezelfde informatietaak geven, registreren of het antwoord slaagt en elke backend-stap tellen en opnieuw proberen. Openbare gegevens ondersteunen dat experiment zelden bij commerciële diensten.
Een laag cijfer per zoekopdracht volstaat niet voor de totale vraag
Zelfs als de gewone tekstgeneratie de oude zoekschatting benadert, kan AI het totale elektriciteitsverbruik nog steeds verhogen. Het creëert nieuwe toepassingen, genereert langere output en wordt ingebed in producten. Trainingsmodellen en het bouwen van versnelde rekencapaciteit vallen ook buiten de meeste vergelijkingen per zoekopdracht.
Het Internationaal Energieagentschap schat dat alle datacenters ongeveer verbruiken 415 TWh in 2024 en verwacht in het basisscenario ongeveer 945 TWh in 2030. Het beschrijft AI als de belangrijkste groeimotor naast andere digitale diensten. Deze totalen omvatten veel meer dan zoeken of chatten en mogen niet worden gedeeld door een geraden aantal zoekopdrachten.
Systeemgroei en een efficiënt individueel antwoord kunnen beide waar zijn. Ze opereren op verschillende schaalniveaus.
Koolstof kan een energievergelijking omkeren
Elektriciteit is geen koolstof. Twee taken die dezelfde wattuur gebruiken, kunnen verschillende emissies hebben als de ene op een elektriciteitsnet met veel fossiele brandstoffen draait en de andere elektriciteit met een lagere CO2-uitstoot gebruikt. Tijd is van belang op netwerken met veranderende wind-, zonne- en vraagomstandigheden. De jaarlijkse matching van hernieuwbare energie kan ook een ander boekhoudkundig resultaat opleveren dan de fysieke opwekking die tijdens de aanvraag beschikbaar is.
Dat betekent “wat stoot meer uit?” heeft infrastructuurgegevens nodig die verder gaan dan de energieschatting per zoekopdracht. Er moet ook onderscheid worden gemaakt tussen operationele emissies en ingebedde emissies in de bouw van chips en datacentra.
Onze Uitleg over de CO2-voetafdruk van AI stelt die grenzen vast. Een eenvoudige energieverhouding kan niet alle vragen beantwoorden.
Kies het gereedschap per taak
Gebruik de gewone zoekfunctie als u een bekende pagina, actuele bronnen of meerdere gezichtspunten zelf wilt inspecteren. Gebruik een klein AI-model wanneer synthese, herschrijven of conversatie waarde toevoegen. Gebruik een groter redeneer- of onderzoekssysteem wanneer de complexiteit dit rechtvaardigt. Vermijd het herhalen van beide processen, omdat het eerste verzoek vaag was.
Treechat schat de operationele energie van zijn reacties op basis van model- en tokengebruik, met aannames over datacenteroverhead en netwerkkoolstofaannames vermeld op onze methodologie pagina. Het maakt geen aanspraak op een universele besparing Google Zoeken omdat er geen huidige like-for-like openbare basislijn beschikbaar is.
De bruikbare conclusie is niet “AI is tien zoekopdrachten” of “AI is nu hetzelfde als zoeken”. Het is dat de populaire ratio is verlopen. Vergelijk een gedefinieerde taak met behulp van hedendaags bewijsmateriaal, en wees bereid te zeggen dat de openbare gegevens geen mooi aantal ondersteunen.