따라서 일부 Gemini 프롬프트는 이보다 훨씬 더 많은 에너지를 사용합니다. Dean은 수십 권의 책을 Gemini에 먹이고 내용의 상세한 시놉시스를 생성하도록 요청하는 예를 제공합니다. Dean은“이것은 아마도 중간 프롬프트보다 더 많은 에너지를 취할 것입니다. 추론 모델을 사용하면 이러한 모델이 답을 생성하기 전에 더 많은 단계를 밟기 때문에 관련 에너지 수요가 높을 수 있습니다.
이 보고서는 또한 텍스트 프롬프트로 엄격하게 제한되었으므로 이미지 나 비디오를 생성하는 데 필요한 것을 나타내지 않습니다. (하나를 포함한 다른 분석 MIT 기술 검토올해 초의 Power Hungry Series는 이러한 작업이 훨씬 더 많은 에너지를 필요로 할 수 있음을 보여줍니다.)
이 보고서는 또한 쌍둥이 자리 쿼리를 현장하는 데 사용되는 총 에너지가 시간이 지남에 따라 극적으로 떨어 졌다는 것을 발견했습니다. Google에 따르면 Gemini 중앙 프롬프트는 2024 년 5 월보다 2024 년 5 월보다 33 배 더 많은 에너지를 사용했다고 Google에 따르면. 이 회사는 모델의 발전과 개선을위한 기타 소프트웨어 최적화를 지적합니다.
Google은 또한 중간 프롬프트와 관련된 온실 가스 배출량을 추정하여 0.03 그램의 이산화탄소에 넣었습니다. 이 숫자에 도달하기 위해 회사는 전기 단위당 평균 배출량으로 프롬프트에 응답하는 데 사용되는 총 에너지를 곱했습니다.
미국 그리드 평균 또는 Google이 운영하는 그리드의 평균을 기준으로 배출량 추정치를 사용하는 대신 회사는 대신 시장 기반 추정치를 사용하여 회사가 청정 에너지 프로젝트를 통해 전기 구매를 고려합니다. 이 회사는 2010 년 이후 태양열, 풍력, 지열 및 고급 핵 프로젝트를 포함한 22 기가 와트의 전력을 구매하겠다는 계약에 서명했습니다. 이러한 구매로 인해 종이의 전기 전기 단위당 Google의 배출량은 운영되는 평균 그리드의 약 3 분의 1입니다.
AI 데이터 센터는 또한 냉각을 위해 물을 소비하며 Google은 각 프롬프트가 0.26 밀리리터의 물 또는 약 5 방울을 소비 할 것으로 추정합니다.
이 작업의 목표는 사용자에게 AI와의 상호 작용의 에너지 사용에 대한 창을 제공하는 것이 었습니다.
“사람들은 모든 종류의 사물에 (AI 도구)를 사용하고 있으며, 에너지 사용 또는 Gemini 모델의 물 사용에 대해 큰 우려가 없어야합니다. 왜냐하면 실제 측정에서 우리가 보여줄 수 있었던 것은 매일 생각하지 않고 실제로하는 일과 동등한 일이라는 것이었기 때문입니다.
