OpenaiはGPT-5のエネルギー使用を開示しません。過去のモデルよりも高い可能性があります| Openai

私n 2023年半ば、ユーザーがArtichokeのレシピをOpenaiのChatGptに尋ねた場合 パスタ または儀式を作る方法に関する指示 提供 古代のカナン人の神モロクにとって、その反応は非常に大まかに – 2ワット –時間、または白熱電球と同じくらいの電力が2分で消費されます。

Openai リリース 人気のチャットボットを支える木曜日のモデル – GPT-5。 Artichokeのレシピについては、AIのバージョンに尋ねると、同じ量のパスタ関連のテキストがその量のエネルギーを数回（20倍）かかる可能性があると専門家は言います。

GPT-5を展開したとき、会社 強調表示されました モデルのブレークスルー機能：Webサイトを作成し、PHDレベルの科学の質問に答える能力、および困難な問題を介した理由。

しかし、過去数年間、AIモデルのエネルギーと資源の使用量をベンチマークするために働いてきた専門家は、これらの新しい力がコストで来ると言います。GPT-5からの応答は、以前のバージョンの応答よりもかなり多くのエネルギーをとることができます。 chatgpt。

Openaiは、競合他社のほとんどと同様に、2020年に発表されたGPT-3以来、モデルの電力使用に関する公式情報を公開していません。 数字 今年6月に彼のブログでChatGptのリソース消費について。ただし、これらの数値、0.34ワット時、0.000085ガロンのクエリあたりの水は、特定のモデルを参照せず、サポートドキュメントはありません。

「GPT-5のようなより複雑なモデルは、トレーニング中と推論中により多くのパワーを消費します。また、長い考え方をターゲットにしています。GPT-4よりもはるかに多くのパワーを消費すると安全に言うことができます」

GPT-5がリリースされた日、 研究者 ロードアイランド大学のAIラボでは、モデルが最大40ワットの電力を使用して、約1,000トークンの中程度の長さの応答を生成できることを発見しました。これは、AIモデルのテキストの構成要素であり、単語に相当するものです。

a ダッシュボード 彼らは金曜日に掲載されたことを示しています。中程度の長さの応答に対するGPT-5の平均エネルギー消費は18ワットを超えており、4月にリリースされたOpenaiのO3推論モデルを除き、中国のAI会社Deepseekによって作成されたR1を除き、他のすべてのモデルよりも高い数値です。

これは「GPT-4Oよりも大幅に多くのエネルギー」であり、以前のモデルは Openai、グループの研究者であるNidhal Jeghamは言いました。

18ワット時の時間の1ワットは、その白熱電球を18分間燃やすことに対応しています。最近与えられた 報告 そのchatgptは1日25億リクエストを処理し、GPT-5の総消費量は毎日の電力に到達する可能性があります 要求 1.5mの米国の家。

これらの数字と同じくらい、この分野の研究者は、GPT-5がOpenaiの以前のモデルの数倍大きいと考えられていることを考えると、GPT-5のエネルギー消費に対する幅広い期待に合わせていると言います。 Openaiは、GPT-3以降のモデルのいずれかについて、モデルのサイズを決定するパラメーターカウントをリリースしていません。 175億がありました パラメーター。

今年の夏、フランスのAI会社Mistralからの開示 見つけます Mistralの社内システムの研究に基づいて、モデルのサイズとエネルギー消費との間の「強い相関関係」。

「モデルサイズに基づいて、リソースの量 [used by GPT-5] カリフォルニア大学リバーサイド大学の教授であるシャオレイ・レンは、それを研究しているリバーサイドであるシャオレイ・レンは、次のように述べています。 リソース AIのフットプリント。

AI電源使用量のベンチマーク

GPT-4はそうでした 広く 信じられた GPT-3の10倍のサイズになります。 Jegham、Kumar、Renなどは、GPT-5がGPT-4よりも著しく大きい可能性が高いと言います。

Openaiのような大手AI企業 信じる それ 非常に 大きい AGI、つまりAIシステムを達成するにはモデルが必要になる場合があります 有能 人間の仕事をすること。アルトマンはこの見解について強く主張しました、 書き込み 2月に：「任意の金額を費やし、継続的で予測可能な利益を得ることができるように見える」と彼は言ったが、GPT-5は人間の知性を上回っていないと述べた。

ベンチマークで 勉強 ミストラルのLEチャットボットの消費電力、水の使用、炭素排出量を調べた7月に、スタートアップはモデルのサイズとそのリソース消費との1対1の関係を発見し、次のように書いています。

Jegham、Kumar、およびRenは、GPT-5のスケールは重要であるが、リソースの消費を決定する際に作用する他の要因がおそらくあると述べた。 GPT-5は、以前のモデルよりも効率的なハードウェアに展開されています。 GPT-5 表示されます 「混合物」アーキテクチャを使用するためには、エネルギー消費を削減する可能性のある構造であるクエリに応答するときにすべてのパラメーターがアクティブになるわけではないように合理化されています。

一方、GPT-5は推論モデルでもあり、ビデオや画像、テキストで機能します。これは、テキストのみの操作よりもはるかにエネルギーフットプリントを大きくする可能性が高いとRenとKumarは言います。

「推論モードを使用すると、同じ答えを得るために費やすリソースの量は、5〜10倍になる可能性があります」とRen氏は述べています。

隠された情報

AIモデルのリソース消費を計算するために、ロードアイランド大学のグループは、モデルがクエリに応答するために必要な平均時間を掛けました – パスタレシピであろうとモロッコへの提供など、操作中のモデルの平均パワードローによって。

モデルのパワードローの推定は「多くの作業」でした、とアブデルタワブ・ヘンダウィは言いました。 教授 ロードアイランド大学のデータサイエンスの。このグループは、データセンター内でさまざまなモデルがどのように展開されるかに関する情報を見つけるのに苦労しました。彼らの決勝 紙 特定のモデルにチップが使用される見積もり、およびデータセンター内の異なるチップ間で異なるクエリがどのように分割されるかが含まれています。

Altmanの6月のブログ投稿は、彼らの調査結果を確認しました。彼がCHATGPTのクエリごとのエネルギー消費のために与えた数字、クエリごとに0.34ワット時の営業時間は、GPT-4Oでグループが見つけたものと密接に一致しています。

Hendawi、Jeghamなどのグループの他の人々は、彼らの調査結果は、AI企業がこれまでにないモデルをリリースする際に、より多くの透明性の必要性を強調していると述べました。

「AIの真の環境コストに対処することは、これまで以上に重要です」とMarwan Abdelattiは言いました。 教授 ウリで。 「私たちは、GPT-5の環境への影響を公開することにより、Openaiや他の開発者にこの瞬間を使用して完全な透明性にコミットするよう呼びかけています。」