तो कुछ मिथुन इस से अधिक ऊर्जा का उपयोग करते हैं: डीन ने मिथुन में दर्जनों पुस्तकों को खिलाने और अपनी सामग्री के विस्तृत सारांश का उत्पादन करने के लिए कहा। डीन कहते हैं, “यह उस तरह की चीज है जो संभवतः मंझला प्रॉम्प्ट की तुलना में अधिक ऊर्जा लेगी।” एक तर्क मॉडल का उपयोग करने से भी अधिक संबद्ध ऊर्जा की मांग हो सकती है क्योंकि ये मॉडल उत्तर बनाने से पहले अधिक कदम उठाते हैं।
यह रिपोर्ट भी सख्ती से पाठ संकेतों तक सीमित थी, इसलिए यह यह दर्शाता है कि छवि या वीडियो उत्पन्न करने के लिए क्या आवश्यक है। (अन्य विश्लेषण, जिसमें एक भी शामिल है एमआईटी प्रौद्योगिकी समीक्षाइस साल की शुरुआत में पावर हंग्री सीरीज़ दिखाती है कि इन कार्यों को बहुत अधिक ऊर्जा की आवश्यकता हो सकती है।)
रिपोर्ट में यह भी पाया गया है कि मिथुन क्वेरी को फील्ड करने के लिए उपयोग की जाने वाली कुल ऊर्जा समय के साथ नाटकीय रूप से गिर गई है। Google के अनुसार, मई 2024 में मई 2024 में 33 गुना अधिक ऊर्जा का उपयोग किया गया। कंपनी अपने मॉडलों में प्रगति और सुधार के लिए अन्य सॉफ्टवेयर अनुकूलन की ओर इशारा करती है।
Google ने मंझला प्रॉम्प्ट से जुड़े ग्रीनहाउस गैस उत्सर्जन का भी अनुमान लगाया है, जिसे उन्होंने 0.03 ग्राम कार्बन डाइऑक्साइड में रखा था। इस संख्या को प्राप्त करने के लिए, कंपनी ने बिजली की प्रति यूनिट औसत उत्सर्जन द्वारा एक संकेत का जवाब देने के लिए उपयोग की जाने वाली कुल ऊर्जा को गुणा किया।
यूएस ग्रिड औसत के आधार पर एक उत्सर्जन अनुमान का उपयोग करने के बजाय, या ग्रिड का औसत जहां Google संचालित होता है, कंपनी इसके बजाय एक बाजार-आधारित अनुमान का उपयोग करती है, जो बिजली की खरीद को ध्यान में रखता है जो कंपनी स्वच्छ ऊर्जा परियोजनाओं से बनाती है। कंपनी ने 2010 के बाद से सौर, पवन, भूतापीय और उन्नत परमाणु परियोजनाओं सहित स्रोतों से 22 गीगावाट बिजली खरीदने के लिए समझौतों पर हस्ताक्षर किए हैं। उन खरीदारी के कारण, कागज पर बिजली की प्रति यूनिट Google का उत्सर्जन औसत ग्रिड पर लगभग एक-तिहाई है जहां यह संचालित होता है।
एआई डेटा सेंटर भी ठंडा होने के लिए पानी का उपभोग करते हैं, और Google का अनुमान है कि प्रत्येक संकेत 0.26 मिलीलीटर पानी, या लगभग पांच बूंदों की खपत करता है।
इस काम का लक्ष्य उपयोगकर्ताओं को एआई के साथ उनकी बातचीत के ऊर्जा उपयोग में एक विंडो प्रदान करना था, डीन कहते हैं।
“लोग सभी प्रकार की चीजों के लिए (एआई टूल) का उपयोग कर रहे हैं, और उन्हें ऊर्जा उपयोग या मिथुन मॉडल के पानी के उपयोग के बारे में बड़ी चिंता नहीं होनी चाहिए, क्योंकि हमारे वास्तविक मापों में, हम जो दिखाने में सक्षम थे, वह यह था कि यह वास्तव में उन चीजों के बराबर है जो आप दैनिक आधार पर इसके बारे में सोचने के बिना भी करते हैं,” वह कहते हैं, “जैसे कि टीवी के कुछ सेकंड या पांच बूंदों का उपभोग करें।”
