# Ile prądu zużywa jedno zapytanie do ChatGPT? > OpenAI nie publikuje pomiaru energii zużywanej przez ChatGPT, więc nie ma jednej zweryfikowanej wartości dla tej usługi. Epoch AI oszacował typowe pytanie tekstowe do GPT-4o na około 0,3 Wh, zależnie od przyjętych założeń o modelu, sprzęcie i długości odpowiedzi. Osobno Google zmierzył 0,24 Wh, 0,03 grama CO2 i 0,26 mililitra wody na medianowe zapytanie do Gemini; tego wyniku nie można wprost przypisać ChatGPT. Powtarzana w mediach liczba 3 Wh pochodzi ze starszego szacunku z 2023 roku. Skala problemu leży nie w pojedynczym pytaniu, tylko w liczbie zapytań i w budowie centrów danych. Autor: Robert Marczyński · Opublikowano: 2026-09-02 · Aktualizacja: 2026-09-04 Kanoniczny URL: https://ekspertodsztucznejinteligencji.pl/odpowiedzi/ile-pradu-zuzywa-zapytanie-do-chatgpt Krótka odpowiedź: **OpenAI nie publikuje pomiaru dla ChatGPT**. Epoch AI oszacował typowe pytanie tekstowe do GPT-4o na około 0,3 Wh, ale jest to rachunek oparty na założeniach, nie wynik z infrastruktury OpenAI. Osobno Google zmierzył 0,24 Wh dla medianowego zapytania do Gemini. Liczba 3 Wh, którą powtarzają media, pochodzi ze starszego szacunku z 2023 roku. Dokładnej wartości dla ChatGPT nie zna nikt poza OpenAI. Pomiar Google jest najlepszym publicznym punktem odniesienia dla produkcyjnego asystenta, ale dotyczy innego modelu i innej infrastruktury. ## Co zmierzył Google 21 sierpnia 2025 Google opublikował wyliczenie dla własnego asystenta. Medianowe zapytanie tekstowe do Gemini Apps to **0,24 Wh energii, 0,03 grama CO2 i 0,26 mililitra wody**, czyli około pięciu kropli. Dane bazowe pochodzą z maja 2025. Wartość jest niska z dwóch powodów. Po pierwsze, mediana to nie średnia: połowa zapytań jest krótsza i tańsza, a długie generowanie obrazu czy filmu kosztuje wielokrotnie więcej i w tej liczbie nie siedzi. Po drugie, w ciągu dwunastu miesięcy Google zbił zużycie energii na zapytanie trzydziestotrzykrotnie, a ślad węglowy czterdziestoczterokrotnie, przy rosnącej jakości odpowiedzi. ## Dlaczego krąży dziesięć razy większa liczba Rodowód „3 Wh” daje się prześledzić co do publikacji. Szacunek pochodzi z pracy Alexa de Vriesa z 2023 roku, opublikowanej w czasopiśmie *Joule*. Opierał się na wyliczeniu firmy SemiAnalysis: skoro ChatGPT obsługuje 195 milionów zapytań dziennie i zużywa około 564 MWh, na zapytanie wypada najwyżej 2,9 Wh. Rachunek był poprawny dla swoich czasów, ale zakładał sprzęt sprzed dwóch generacji i odpowiedzi dłuższe, niż są typowe. Osobno krąży twierdzenie o **dziesięciokrotnej przewadze zapytania do AI nad wyszukiwaniem**, i tu rodowód jest jeszcze ciekawszy. John Hennessy, przewodniczący Alphabetu, powiedział Reutersowi w lutym 2023, że rozmowa z modelem językowym „prawdopodobnie kosztuje dziesięć razy więcej niż standardowe wyszukanie” — mówił jednak o **koszcie pieniężnym** obsługi zapytania, nie o watogodzinach. Na prąd przeliczył to dopiero de Vries, mnożąc tę wypowiedź przez szacunek 0,3 Wh na wyszukiwanie, który Google podał na własnym blogu w **2009 roku**. W obiegu jest też trzecia liczba, 0,34 Wh, z wpisu Sama Altmana na blogu z czerwca 2025. Nie towarzyszy jej metodologia ani recenzja, więc traktuję ją tak samo jak dwie poprzednie: jako deklarację, nie pomiar. Poziom pewności dla wszystkich trzech krążących wartości: niski. Dla pomiaru Google: średni, o czym niżej. ## Czego pomiar Google nie obejmuje Metodologia Google jest szersza niż typowe wyliczenia i firma sama to pokazuje. Do rachunku wchodzą układy obliczeniowe, procesory i pamięć maszyny, moce rezerwowe utrzymywane bezczynnie na wypadek awarii oraz narzut centrum danych przy współczynniku PUE 1,09. Google podaje przy tym liczbę, która tłumaczy rozjazd między szacunkami: policzone wyłącznie po aktywnych układach obliczeniowych, jak robi większość publicznych wyliczeń, to samo zapytanie wychodzi na **0,10 Wh**. Czyli ponad dwa razy mniej niż pełny rachunek. Firma nazywa taki sposób liczenia optymistycznym. Poza rachunkiem zostaje jednak trenowanie modeli, produkcja sprzętu i woda zużywana pośrednio przy wytwarzaniu energii. Krytycy metodologii wskazują właśnie na te pominięcia i mają rację co do zakresu: Google mierzy samą inferencję, czyli odpowiadanie na pytania, a nie cały cykl życia modelu. ## Gdzie naprawdę leży rachunek Pytanie o jedno zapytanie jest źle postawione, bo pojedyncze pytanie kosztuje tyle, co nic. Rachunek robi skala. Gartner prognozuje, że centra danych zużyją w 2026 roku **565 TWh**, wobec 447 TWh w 2025, czyli o 26 procent więcej. Serwery zoptymalizowane pod AI mają odpowiadać za mniej więcej jedną trzecią tej wartości i przegonić konwencjonalne w 2027 roku. Dla firmy rachunek za AI nie jest przy tym rachunkiem za prąd, tylko za tokeny: energia obciąża dostawcę. Mechanika jest jednak ta sama, bo płaci się od liczby wywołań, a te rosną szybciej, niż się zakłada. Liczby są przy [koszcie agenta AI](/odpowiedzi/ile-kosztuje-agent-ai). ## Dlaczego rozstrzał szacunków jest tak duży Między najniższą a najwyższą publiczną liczbą jest dwunastokrotna różnica, choć wszystkie opisują to samo. Biorą się z trzech rzeczy: roku pomiaru, granicy rachunku i tego, czy ktoś w ogóle mierzył, czy przemnożył cudzą wypowiedź. Pomiar Google z 2025 roku i szacunek de Vriesa z 2023 dzielą dwie generacje sprzętu. To wystarczy, żeby jedna liczba przestała opisywać rzeczywistość, mimo że nikt jej nie sfałszował. ## Najczęstsze pytania **Ile prądu zużywa jedno zapytanie do ChatGPT?** Nie ma publicznego pomiaru dla ChatGPT. Epoch AI oszacował typowe pytanie tekstowe do GPT-4o na około 0,3 watogodziny, ale wynik zależy od założeń o modelu, sprzęcie i długości odpowiedzi. Wartość 0,24 Wh jest pomiarem Google dla medianowego zapytania do Gemini, a nie ChatGPT. Krążąca wartość 0,34 Wh pochodzi z wpisu Sama Altmana na blogu i nie ma podanej metodologii. **Skąd wzięła się liczba 3 Wh na zapytanie?** Z szacunku Alexa de Vriesa z 2023 roku, opartego na wyliczeniu SemiAnalysis: 195 milionów zapytań dziennie przy 564 MWh dziennego zużycia daje najwyżej 2,9 Wh na zapytanie. Szacunek zakładał starszy sprzęt i dłuższe odpowiedzi, niż są typowe. Drugie popularne twierdzenie, o dziesięciokrotnej przewadze nad wyszukiwaniem, pochodzi z wypowiedzi przewodniczącego Alphabetu dla Reutersa o koszcie pieniężnym, przeliczonej na energię przy użyciu szacunku, który Google opublikował w 2009 roku. **Czy pomiar Google obejmuje wszystko?** Obejmuje więcej niż typowe wyliczenia, ale nie wszystko. Google wlicza moc układów obliczeniowych, procesory i pamięć maszyny, moce rezerwowe utrzymywane bezczynnie oraz narzut centrum danych, w tym chłodzenie. Sam podaje, że policzone wyłącznie po aktywnych układach to samo zapytanie wyszłoby na 0,10 Wh, czyli ponad dwa razy mniej. Poza rachunkiem zostaje trenowanie modeli, produkcja sprzętu i woda zużyta pośrednio przy wytwarzaniu energii, co zarzucają metodologii recenzenci. **Czy w takim razie AI nie obciąża sieci energetycznej?** Obciąża, ale przez skalę, nie przez pojedyncze pytanie. Prognozy mówią o 565 TWh zużycia w centrach danych w 2026 roku, czyli o ponad jedną czwartą więcej rok do roku, przy czym około jedna trzecia tej wartości przypada na serwery pod AI. Do tego dochodzi trenowanie modeli, którego pomiar Google nie obejmuje. Pytanie o pojedyncze zapytanie jest więc źle postawione: rachunek robi liczba zapytań i tempo budowy nowych centrów danych. ## Źródła - Google Cloud — Measuring the environmental impact of AI inference (21.08.2025; mediana zapytania tekstowego Gemini Apps: 0,24 Wh, 0,03 gCO2e, 0,26 ml wody; dane bazowe z maja 2025): https://cloud.google.com/blog/products/infrastructure/measuring-the-environmental-impact-of-ai-inference - Google — Measuring the environmental impact of delivering AI at Google Scale (arXiv:2508.15734; pełna metodologia, w tym maszyny bezczynne, CPU, RAM i narzut centrum danych): https://arxiv.org/pdf/2508.15734 - Alex de Vries — The growing energy footprint of artificial intelligence (Joule, 2023; źródło szacunku 2,9 Wh na zapytanie): https://www.cell.com/joule/fulltext/S2542-4351(23)00365-3 - Gartner — Data Center Electricity Consumption to Grow 26% in 2026 (10.06.2026; 565 TWh w 2026 wobec 447 TWh w 2025): https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2026-06-10-gartner-says-data-center-electricity-demand-to-grow-26-percent-in-2026 - Epoch AI — How much energy does ChatGPT use? (2025; szacunek ok. 0,3 Wh dla typowego zapytania, z rozbiorem założeń wcześniejszych wyliczeń): https://epoch.ai/gradient-updates/how-much-energy-does-chatgpt-use