Sekrety sztucznej inteligencji: koszt rozmowy z ChatemGPT cz. 1

Nowy rok szkolny zaczynamy od nowej serii aktualności – „Sekrety sztucznej inteligencji”. Będziemy w niej zwracać uwagę na różne aspekty korzystania z AI (ang. artificial intelligence, AI) w codziennym życiu, m.in. na szanse i zagrożenia związane z generatywną sztuczną inteligencją (GenAI) i internetem rzeczy (ang. Internet of Things, IoT). Zastanowimy się też nad tym, czy AI myśli jak człowiek, do czego prowadzi zbytnie poleganie na narzędziach sztucznej inteligencji i kto odpowiada za popełniane przez nie błędy. Zostańcie z nami – kolejne teksty będą ukazywać się na stronie ose.gov.pl co drugi wtorek!

Na pierwszy ogień: koszty rozmowy z Chatem GPT (i innymi modelami językowymi). Wbrew pozorom wcale nie mamy na myśli opłaty za użytkowanie pełnej wersji tego narzędzia…

Co (i jak) generuje generatywna sztuczna inteligencja?

Zacznijmy od początku, czyli od wyjaśnienia, czym w ogóle jest generatywna sztuczna inteligencja. Najprościej rzecz ujmując, to wszystkie technologie, które potrafią samodzielnie tworzyć nowe treści – teksty, obrazy, muzykę czy nawet filmy. Działają z wykorzystaniem ogromnych zbiorów danych i zaawansowanych modeli matematycznych, które uczą się rozpoznawać wzorce i na ich podstawie budować coś zupełnie nowego. Dzięki temu rozmowa z chatbotem przypomina dialog z człowiekiem, a narzędzia graficzne potrafią w kilka sekund wygenerować obrazek na dowolny temat (więcej na ten temat przeczytacie w naszej aktualności „Bezpieczni w sieci z OSE: generatywna sztuczna inteligencja”).

ChatGPT (tak jak inne duże modele językowe, np. Gemini, Copilot czy NASK-owy PLLuM) pomaga napisać mail, podsunąć pomysł na prezent czy wyjaśnić skomplikowane zagadnienie, a generatory obrazów (np. DALL-E czy Midjourney) umożliwiają stworzenie ilustracji bez umiejętności rysowania. AI oszczędza czas, wyręcza nas w zadaniach wymagających kreatywności i ułatwia życie – dlatego zdobyła tak wielką popularność zarówno wśród młodych, jak i dorosłych użytkowników.

Prąd, którego nie widać

Rozmowa z Chatem GPT wydaje się prosta i bezwysiłkowa. Wpisujemy pytanie, po chwili otrzymujemy odpowiedź – szybko, wygodnie i bez żadnego poczucia, że za tą interakcją kryje się coś więcej niż kod i algorytmy. W rzeczywistości jednak każda wiadomość wysyłana do dużego modelu językowego oznacza intensywną pracę tysięcy serwerów, które w ułamku sekundy analizują miliardy parametrów. Aby mogły działać, potrzebują też ogromnych ilości energii elektrycznej i wody do chłodzenia. Nasza codzienna rozmowa ze sztuczną inteligencją ma więc materialny, ekologiczny koszt.

Jedno średniej długości zapytanie do dużego modelu językowego pochłania (szacunkowo) tyle energii, ile kilka minut pracy laptopa. W skali globalnej – przy milionach równoczesnych interakcji – oznacza to zapotrzebowanie na moc całych elektrowni. Dla porównania, według badań Alexa de Vriesa (2023) standardowe wyszukiwanie w Google’u zużywa około 0,3 watogodziny energii. Tę samą operację wykonana przez AI kosztuje już dziesięć razy więcej – to ilość prądu wystarczająca, by rozświetlić LED-ową żarówkę. W przypadku narzędzi Google napędzanych sztuczną inteligencją szacunki mówią nawet o 6,9–8,9 watogodziny energii na jedno zapytanie, czyli tyle, ile potrzeba, by zasilać słuchawki bezprzewodowe przez kilkanaście godzin (por. Cholewa, Majchrzak, 2025).

Generowanie obrazów także nie jest neutralne energetycznie. Stworzenie pojedynczej grafiki „zjada” około 0,5 watogodziny energii. Z pozoru to niewiele, jednak w zestawieniu z masowym wykorzystaniem daje imponującą skalę. Dla porównania – pełne naładowanie smartfona to około 22 watogodziny energii, więc 44 obrazki stworzone przez AI odpowiadają całkowitemu cyklowi ładowania telefonu (Cholewa, Majchrzak, 2025).

Woda – cichy bohater serwerowni

Energia elektryczna to tylko część układanki. Aby serwery pracowały sprawnie, wymagają chłodzenia, a tu kluczową rolę odgrywa woda. Bez niej centra danych szybko uległyby przegrzaniu. Według szacunków 10–50 średniej długości zapytań do ChataGPT-3 równa się zużyciu pół litra wody. W skali jednego użytkownika brzmi to niegroźnie, lecz przy setkach milionów osób korzystających z AI codziennie mówimy o ogromnych ilościach pobranej wody.

Proces trenowania modeli również pochłania gigantyczne zasoby. W przypadku ChataGPT-3 szacuje się, że na potrzeby nauki wykorzystano około 700 tysięcy litrów wody – tyle, ile wystarczyłoby średniemu amerykańskiemu gospodarstwu domowemu na 20 lat. Roczne zużycie wody przez największe modele AI można porównać z zapotrzebowaniem od 300 do nawet 600 tysięcy osób na cały rok (dane za: Maciejewska, 2025). To pokazuje, że za cyfrową innowacją kryje się bardzo realny i namacalny koszt.

Cyfrowy ślad węglowy

Kolejnym elementem ukrytego rachunku są emisje gazów cieplarnianych. Badanie „Carbon Emissions and Large Neural Network Training” wykazało, że samo szkolenie ChataGPT-3 (175 miliardów parametrów) zużyło 1287 megawatogodzin energii i spowodowało emisję 502 ton dwutlenku węgla. To ekwiwalent spalin emitowanych przez 112 samochodów benzynowych w ciągu roku. Inne szacunki podają, że ślad węglowy ChataGPT-3 wynosi około 8,4 ton dwutlenku węgla rocznie – liczby mogą się różnić w zależności od metodologii, ale wszystkie potwierdzają jedno: rozwój i utrzymanie modeli AI nie są neutralne klimatycznie.

Przy pojedynczych interakcjach emisje wydają się niewielkie – jedno zapytanie do ChataGPT to średnio 4,32 grama dwutlenku węgla, podczas gdy w przypadku wyszukiwania Google’a mówimy o 0,2 gramach. W grudniu 2024 r. z ChataGPT korzystało regularnie 300 milionów użytkowników, którzy codziennie wysyłali miliard wiadomości. Łatwo więc policzyć, że drobne wartości w skali jednostkowej mnożą się w gigantyczne ilości dwutlenku węgla w skali globalnej. Według prostego przelicznika 16 zapytań do modelu oznacza emisję równą zagotowaniu jednego czajnika wody (dane za: planbe.eco, 2024).

Skala, która robi różnicę

To właśnie masowe wykorzystanie technologii sprawia, że jej ekologiczne obciążenie staje się realnym problemem. W Polsce już 60% młodych osób korzysta z aplikacji wykorzystujących generatywną sztuczną inteligencję (Cholewa, Majchrzak, 2025). Na świecie mówimy o setkach milionów ludzi, którzy codziennie tworzą teksty, obrazki czy muzykę przy wsparciu AI. Każde „kliknięcie” nie wydaje się znaczące, ale w skali globalnej odpowiada za dodatkowe zużycie energii i wody, które mogłyby zostać przeznaczone na inne cele.

Czy to oznacza, że powinniśmy przestać korzystać z ChataGPT i innych narzędzi sztucznej inteligencji? Niekoniecznie. Nowe technologie niosą ogromny potencjał i w wielu dziedzinach mogą wspierać zrównoważony rozwój. Kluczem jest świadomość kosztów i umiejętne korzystanie z dostępnych rozwiązań.

Możemy zadawać bardziej precyzyjne pytania zamiast kilku podobnych, ograniczać generowanie zbędnych grafik czy niepotrzebnych treści. Firmy technologiczne z kolei powinny inwestować w efektywne systemy chłodzenia, odnawialne źródła energii i strategie zmniejszania śladu węglowego.

Pamiętając o tym, możemy podejmować bardziej świadome decyzje. To, co dla nas jest lekką rozmową z maszyną, dla planety oznacza kolejne zużyte kilowatogodziny i litry wody. I choć nie sposób zatrzymać rozwoju sztucznej inteligencji, warto, by towarzyszyła mu troska o środowisko – tak, aby technologia i natura mogły współistnieć w bardziej zrównoważony sposób.

Źródła:

Cholewa M., Majchrzak A., (2025), „Ile prądu zużywa AI? Sprawdzamy koszty środowiskowe sztucznej inteligencji”, artykuł w serwisie demagog.org.pl [online, dostęp dn. 15.09.2025].

Maciejewska Z., (2025), „Czy Chat GPT szkodzi środowisku? – ekologiczne koszty sztucznej inteligencji”, artykuł w serwisie ekoetos.pl [online, dostęp dn. 15.09.2025].

„Ślad węglowy AI – jak popularność sztucznej inteligencji wpływa na klimat?”, artykuł w serwisie planbe.eco [online, dostęp dn. 15.09.2025].

de Vries A., (2023), „The growing Energy footprint of artificial intelligence”, „Joule” [online, dostęp dn. 15.09.2025].