ChatGPT zużycie wody vs Google Szukaj

Nie możemy wiarygodnie powiedzieć, jak ChatGPT zużycie wody jest porównywalne z jednym Google Szukaj. OpenAI opublikował średnią na poziomie spółki dla ChatGPT zapytanie, ale bez szczegółowej metody. Google opublikował szczegółowe szacunki dotyczące wody dla mediany Gemini Monit tekstowy aplikacji — nie w przypadku konwencjonalnego zapytania wyszukiwania. Żadne aktualne, porównywalne pomiary publiczne nie obejmują obu produktów.

Dlatego każdy czysty stosunek zastępuje dowody założeniami. Wyszukiwanie i czat mogą również spełniać różne zadania: odzyskanie strony internetowej to nie to samo, co wygenerowanie długiej odpowiedzi, a nowoczesne wyszukiwanie może samo w sobie zawierać podsumowanie AI. Uczciwy wniosek jest warunkowy. Proste wyszukiwanie prawdopodobnie wykonuje mniej pracy generatywnej niż długie ChatGPT zadanie, ale publiczne dane dotyczące wody nie potwierdzają dokładnego twierdzenia „razy więcej”.

Co OpenAI ujawnił

W 2025 r. OpenAI dyrektor naczelny Sam Altman napisał, że średnia ChatGPT wykorzystuje zapytanie 0.000085 galonów amerykańskich wody. Przelicza się to na około 0.32 mililitra. W jego poście nie opublikowano dodatkowych obliczeń ani nie określono zestawu modeli, długości zamówień, lokalizacji, systemów chłodzenia ani bezpośredniej i pośredniej wody.

Liczba ta jest przydatna jako średnia floty podana przez operatora. Nie jest to odczyt licznika dla konkretnego żądania. Proszenie o zmianę zdania, przesyłanie dużego dokumentu i przeprowadzanie przepływu pracy w Internecie może wymagać różnej ilości obliczeń. Średnia może ukryć tę dystrybucję.

Wcześniejsze prace akademickie modelowały znacznie wyższe zużycie wody przy różnych założeniach dotyczących infrastruktury i rachunkowości. Konfliktu tego nie można rozwiązać, wybierając liczbę, która najlepiej pasuje do nagłówka. Nasz Często zadawane pytania dotyczące wpływu sztucznej inteligencji na środowisko wyjaśnia, dlaczego dane zmierzone, modelowane, średnie i oparte na scenariuszach muszą zachować swoje etykiety.

Co Google ujawniła – a czego nie

Google poinformował, że mediana Gemini Sugestie tekstowe aplikacji w maju 2025 r. pochłonęły szacunkowo 0.26 ml wody. Jego granice techniczne obejmują aktywne akceleratory, pojemność bezczynną, procesor i pamięć oraz obciążenie obiektu. Wodę uzyskuje się za pomocą Google efektywność wykorzystania wody przez flotę.

Jest to silniejszy szczegół metodologiczny niż ChatGPT stwierdzenie, ale jest to niewłaściwy mianownik dla tego porównania. Gemini Apps jest asystentem generatywnym. To nie jest zwyczajne Google System wyszukiwania. Rysunek opisuje również medianę podpowiedzi w pewnym momencie, podczas gdy Altman opisał przeciętne zapytanie.

Google publikuje dane środowiskowe dotyczące swojej floty centrów danych, w której działa wyszukiwarka, Gemini, YouTube, Chmura i inne usługi. Suma floty i wskaźniki wydajności nie ujawniają ilości wody przydzielonej do jednego nowoczesnego wyszukiwania. Podzielenie ich przez odgadniętą liczbę zapytań spowodowałoby wymieszanie produktów i utworzenie wyniku Google nie zgłosił.

Dlaczego trudno przypisać wodę na żądanie

Centra danych mogą zużywać wodę bezpośrednio poprzez chłodzenie wyparne. Woda również może być wykorzystywana do wytwarzania energii elektrycznej i produkcji półprzewodników. Badania różnią się pod względem tego, czy obejmują te etapy pośrednie. „Wykorzystanie wody” może również odnosić się do poboru lub zużycia, których nie można stosować zamiennie.

Wspólna infrastruktura stwarza kolejny problem z alokacją. Systemy chłodzenia wspólnie obsługują regały i obciążenia. Nieużywany sprzęt pozostaje gotowy do ruchu. Liczba przypadająca na żądanie rozdziela część tych współdzielonych systemów przy użyciu określonej metody; żadna kropla nie jest fizycznie zarezerwowana dla pola wyszukiwania ani okna chatbota.

Zasady alokacji mogą się również zmieniać w miarę ulepszania przez dostawców pomiarów, dlatego obok wyniku umieszczana jest data publikacji.

Lokalizacja i czas wpływają zarówno na wielkość, jak i konsekwencje. Gorące popołudnie może powodować inne zapotrzebowanie na chłodzenie niż chłodna noc. Woda ze zlewni poddanej obciążeniom ma inny wpływ lokalny niż ta sama objętość w regionie zasobnym w wodę. Co oznacza PUE dla centrum danych pomaga w uwzględnieniu narzutu energii, ale PUE nie mierzy wody ani stresu wodnego.

Szukaj i ChatGPT mogą nie wykonywać tego samego zadania

Jeśli potrzebujesz znanej witryny internetowej, konwencjonalne wyszukiwanie może zwrócić linki bez generowania długich odpowiedzi token po tokenie. Jeśli potrzebujesz syntezy lub przepisania, ChatGPT może wykonać pracę, która w przeciwnym razie wymagałaby kilku wyszukiwań i wizyt na stronach. Porównanie jednej widocznej interakcji po każdej stronie niewiele mówi o ukończeniu zadania.

Zaciera się także granica produktowa. Google Wyszukiwanie może wyświetlać przegląd wygenerowany przez sztuczną inteligencję. ChatGPT może przeszukiwać Internet, pobierać kilka stron i wielokrotnie wywoływać swój model, zanim udzieli jednej odpowiedzi. Każdy interfejs może łączyć funkcję rankingu, wyszukiwania i generowania.

Rzetelny eksperyment określałby zapotrzebowanie na informacje, wymagał akceptowalnego wyniku, liczył każdy krok zaplecza i każdą ponowną próbę oraz mierzył obie usługi przy użyciu tej samej granicy wodnej, położenia geograficznego i okresu. Dostawcy komercyjni nie udostępniają wystarczającej ilości danych do niezależnego publicznego testu tego projektu. Twierdzenia, że ​​jedno jest dokładnie pewną wielokrotnością drugiego, wykraczają poza dowody.

Energia nie zapewnia czystego skrótu

W niektórych porównaniach próbuje się oszacować ilość wody na podstawie samej energii elektrycznej. Energia może być punktem wyjścia, ale pojedynczy współczynnik konwersji zakłada zależność chłodzenia i energii elektrycznej od wody, która może nie odpowiadać żadnej z usług. Wydajne centrum danych może nadal stanowić kompromis w zakresie zużycia wody i energii, wykorzystując chłodzenie wyparne w celu zmniejszenia zapotrzebowania na energię elektryczną.

Stare porównania energii tworzą kolejną pułapkę. Słynny Google Dane dotyczące wyszukiwania pochodzą z 2009 r., natomiast usługi i sprzęt AI są nowe i ulegają zmianom. Nasz przewodnik po wybór asystenta AI według zużycia energii Zaleca odrzucenie porównań, które łączą lata, zadania i granice.

Węgiel nie może również rozwiązać kwestii wody. Energia elektryczna o niższej emisji dwutlenku węgla może wymagać wodochłonności, a chłodzenie niskoemisyjne może zużywać więcej energii elektrycznej. Raportuj wskaźniki osobno, zamiast łączyć je w jednego zwycięzcę w zakresie ochrony środowiska.

Jeśli porównanie pomija współczynnik konwersji, projekt chłodzenia lub granicę sieci, nie jest ono wystarczająco powtarzalne, aby pomóc w wyborze produktu.

Co użytkownicy mogą rozsądnie zrobić

Jeśli szukasz linków, bieżącego źródła lub znanej strony, użyj wyszukiwania konwencjonalnego. Użyj asystenta, gdy wygenerowana synteza dodaje wartości. Koncentruj żądania, unikaj niepotrzebnego długiego kontekstu i rezerwuj agentów badawczych, obrazy lub powtarzające się warianty dla zadań, które uzasadniają dodatkową pracę.

Oceniając roszczenia dostawcy, zapytaj, czy liczba ta obejmuje bezpośrednie chłodzenie, dostawy energii elektrycznej, moc w stanie bezczynności i cały przebieg reakcji. Zachowaj datę i informację, czy jest to mediana, czy średnia. Poszukaj lokalnych raportów dotyczących ryzyka wody obok globalnych sum.

Treechat szacuje swój własny komunikat wody na podstawie szacowanej energii, korzystając ze stałych założeń ujawnionych na jego stronie strona metodologiczna. Nie mierzy wieży chłodniczej ani nie zapewnia uniwersalnego porównania z wyszukiwarką. Dopóki dostawcy nie opublikują porównywalnych pomiarów specyficznych dla produktu, „nie znamy proporcji” jest najdokładniejszą odpowiedzią i lepszą podstawą do podejmowania decyzji niż pewna, ale nieuzasadniona liczba.