ChatGPT作为OpenAI的聊天机器人平台，其实际能耗可能低于公众预期。据非营利AI研究机构Epoch AI的最新分析，ChatGPT的能耗高度依赖于具体使用方式及所调用的AI模型。
单次查询能耗被高估
此前常被引用的数据显示，ChatGPT回答一个问题约耗电3瓦时，是Google搜索的十倍。但Epoch AI认为该数据严重高估。以最新默认模型GPT-4o为基准，平均每次查询耗电量约为0.3瓦时，低于许多家用电器。
Epoch数据分析师Joshua You表示：“与使用普通家电、家庭供暖制冷或驾车相比，这一能源消耗微乎其微。”他指出，此前得出3瓦时估计值的研究假设OpenAI使用了较旧且效率较低的芯片，而当前讨论虽正确预见了AI未来的高能耗趋势，却未能准确反映当下的实际水平。
能耗估算仍存局限
需注意的是，0.3瓦时仅为近似值，OpenAI尚未公布精确计算所需的详细信息。此外，该分析未涵盖图像生成或长文本输入等功能的额外能耗。You承认，附带长文件的“长输入”查询在初始阶段可能比典型问题消耗更多电力。
未来基建扩张与推理模型挑战
You预计ChatGPT的基础功耗将呈上升趋势。随着AI技术进阶，训练更先进的模型及处理更复杂的任务均需更多能源支持。尽管近期AI效率取得显著突破，但部署规模的扩大仍将推动高耗能基建扩张。
Rand报告预测，未来两年内AI数据中心可能消耗加州2022年几乎全部电力容量（68 GW）；到2030年，训练一个前沿模型的电力输出或相当于八个核反应堆（8 GW）。为此，OpenAI及其合作伙伴计划在未来几年投入数十亿美元建设新数据中心。
同时，行业关注点正转向能力更强但算力需求更高的推理模型。此类模型在响应前需“思考”数秒至数分钟，导致电力消耗显著增加。You指出：“推理模型将承担更多旧模型无法完成的任务并生成海量数据，这将进一步推高对数据中心的需求。”
尽管OpenAI已推出o3-mini等更节能的推理模型，但在当前阶段，这些效率提升尚难以抵消“思考”过程带来的高能耗及全球AI使用量的激增。
用户建议
对于关注AI能源足迹的用户，You建议在现实可行范围内减少ChatGPT的使用频率，或优先选择计算量较小的模型（如GPT-4o-mini），并谨慎用于需处理或生成大量数据的场景。