谷歌不久前发布了一份技术报告，详细说明了其 Gemini 应用程序每次查询所消耗的能源。总体而言专业配资开户，一个中位提示词（median prompt）——即在能耗范围中处于中间位置的提示词——消耗 0.24 瓦时的电力，相当于一台标准微波炉运行约一秒钟的电量。该公司还提供了与 Gemini 处理文本提示词相关的水资源消耗和碳排放的平均估算值。
这是大型科技公司中，拥有热门 AI 产品的公司首次发布如此透明的评估数据，报告中包含了关于公司如何计算最终估算值的详细信息。
随着 AI 技术的广泛应用，了解其能源消耗的努力也日益增多。然而，由于缺乏对大型科技公司运营的全面了解，公众直接测量 AI 能耗的尝试一直受阻。
今年早些时候，《麻省理工科技评论》发表了关于 AI 与能源的系列深度报道，当时没有一家主流 AI 公司愿意透露其单次提示词的能源使用情况。此次发布的新报告，终于为研究人员和分析师们揭开了他们期待已久的“幕后”一角。
该研究着眼于一个广泛的能源需求范围，不仅包括运行模型的 AI 芯片所使用的电力，还包括支持这些硬件所需的所有其他基础设施。
“我们希望全面涵盖我们所包含的所有内容，”谷歌首席科学家杰夫·迪恩（Jeff Dean）在接受《麻省理工科技评论》关于这份新报告的独家采访时表示。
这一点意义重大，因为在此次测量中，AI 芯片——在这里指谷歌自家的定制 TPU（Tensor Processing Unit，张量处理单元），该公司专有的 GPU（Graphics Processing Unit，图形处理单元）等效产品——仅占总电力需求（0.24 瓦时）的 58%。
另外一大部分能源被用于支持 AI 专用硬件的设备消耗：主机的 CPU（Central Processing Unit，中央处理器）和内存占了总能耗的另外 25%。此外，还有为应对故障而准备的备用设备——这些闲置机器占了总能耗的 10%。最后的 8% 则来自运营数据中心的间接开销，包括冷却和电源转换
“这类报告显示了行业投入对于能源和 AI 研究的价值，”密歇根大学教授、追踪 AI 模型能耗的 ML.Energy 排行榜负责人之一 Mosharaf Chowdhury 说道。
像谷歌这样的估算通常只有公司才能做出，因为它们运营的规模比研究人员更大，并且能够接触到幕后信息。“我认为这将成为 AI 能源领域的一块基石，”密歇根大学博士候选人、ML.Energy 项目的另一位负责人 Jae-Won Chung 说。“这是迄今为止最全面的分析。”
然而，谷歌的数字并不代表所有提交给 Gemini 的查询：该公司处理的请求种类繁多，这个估算值是根据中位能源需求计算得出的，即在所有可能的查询范围中处于中间位置。
有些 Gemini 提示词的能耗远高于此。迪恩举例说，比如向 Gemini 输入数十本书籍并要求它生成详细的内容概要。“这类任务可能会比中位提示词消耗更多的能量，”迪恩说。使用推理模型也可能带来更高的相关能源需求，因为这些模型在生成答案之前需要执行更多步骤。
这份报告也严格限制在文本提示词的范围内，因此它并不代表生成图像或视频所需的能耗。（其他分析，包括今年早些时候《麻省理工科技评论》的“能源饥渴”（Power Hungry）系列报道中的一篇，显示这些任务可能需要多得多的能源。）
报告还发现，处理一个 Gemini 查询所需的总能量随时间推移已大幅下降。根据谷歌的数据，2024 年 5 月一个中位 Gemini 提示词的能耗是 2025 年 5 月的 33 倍。公司将这一进步归功于其模型和其他软件优化方面的进展。
谷歌还估算了与中位提示词相关的温室气体排放量，他们将其定为 0.03 克二氧化碳。为了得出这个数字，公司将响应提示词所用的总能量乘以每单位电力的平均排放量。
该公司没有使用基于美国电网平均值或其运营所在电网平均值的排放估算，而是采用了一种基于市场的估算方法，该方法考虑了公司从清洁能源项目中购买的电力。自 2010 年以来，该公司已签署协议，从太阳能、风能、地热能和先进核能等项目中购买超过 22 吉瓦的电力。由于这些采购，谷歌每单位电力的账面排放量大约是其运营所在电网平均水平的三分之一。
AI 数据中心还需要消耗水来进行冷却，谷歌估计每个提示词消耗 0.26 毫升的水，约等于五滴水。
迪恩表示，这项工作的目标是为用户提供一个了解他们与 AI 互动时能源消耗的窗口。
“人们正在将[AI 工具]用于各种各样的事情，他们不应该对 Gemini 模型的能源或水资源使用有太多担忧，因为在我们的实际测量中，我们能够证明这实际上等同于你日常生活中不假思索就会做的事情，”他说，“比如看几秒钟电视或消耗五滴水。”
这次发布极大地扩展了关于 AI 资源使用的已知信息。它是在近期要求公司发布更多关于该技术能源消耗信息的压力日益增加的背景下进行的。“我真的很高兴他们发布了这个，”Hugging Face 公司的人工智能和气候研究员 Sasha Luccioni 说。“人们想知道成本是什么。”
Luccioni 补充说，这份估算及其支持报告包含了比以往更多的公开信息，这有助于在真实世界的规模上，从一家大公司的角度获得更多关于 AI 使用的信息。然而，该公司仍有一些细节没有分享。一个主要的未知数是 Gemini 每天收到的总查询数量，这将有助于估算该 AI 工具的总能源需求。
而最终，决定分享哪些细节、何时以及如何分享的仍然是公司自己。“我们一直在推动一个标准化的 AI 能源评分，”Luccioni 说，这是一种类似于家电“能源之星”（Energy Star）评级的 AI 标准。“这并不能替代或代表标准化的比较。”
https://www.technologyreview.com/2025/08/21/1122288/google-gemini-ai-energy/
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