Sammenligning av KI-energiforbruk: GPU-bruk i GPT-4 & Gemini kontra Tesla Model 3
Oversikt over KI-energiforbruk
Kunstig intelligens (KI) påvirker både miljøet og industrien gjennom sitt enorme energiforbruk. I denne artikkelen analyserer vi hvor mye energi de nyeste KI-modellene, slik som GPT-4 og Gemini, bruker via GPU-er – og vi sammenligner dette med den daglige ladingen av en Tesla Model 3 Standard. Vi diskuterer også hvilke selskaper som sannsynligvis vil dra nytte av det økte KI-energiforbruket, samt prognoser for økt driftsresultat i 2025–2026.
GPT-4 & Gemini: GPU-bruk og energiforbruk
De nyeste KI-modellene krever enorme mengder beregningskraft, og derfor settes tusenvis til titusenvis av høyytelses GPU-er i drift. For eksempel har OpenAIs GPT-4, som har langt flere parametere enn GPT-3 (anslått til opptil 100 billioner parametere), brukt omtrent 10 000 NVIDIA V100 GPU-er som har gått døgnet rundt i 56 måneder. Dette resulterte i et totalt energiforbruk på omtrent 7 200 MWh – tilsvarende et daglig forbruk på ca. 48 MWh. Googles modell, Gemini Ultra, krever også enorme ressurser og flere datasentre, til tross for optimaliseringer med TPU v4/v5e.
Selv når disse gigantiske KI-modellene brukes i tjenester som ChatGPT, kreves det betydelig energi. Beregninger viser at en enkelt forespørsel kan bruke rundt 2,9 Wh – eller med optimaliserte modeller, så lite som 0,3 Wh per forespørsel. Likevel anslås det daglige energiforbruket for ChatGPT-tjenesten til ca. 621,4 MWh, noe som er sammenlignbart med energien som trengs for å lade titusenvis av Tesla Model 3.
Tesla Model 3: Daglig batterilading som referanse
For å sette KI-energiforbruket i perspektiv, sammenligner vi det med en kjent referanse: ladingen av en Tesla Model 3 Standard, som har et batteri med en kapasitet på ca. 50–60 kWh.
Tesla vs. GPT-4
Det daglige energiforbruket til GPT-4 (omtrent 48 MWh) tilsvarer den energien som kreves for å lade omtrent 960 Tesla Model 3. Dersom vi ser på ChatGPT-tjenesten, som bruker omkring 621,4 MWh per dag, kan dette tilsvare ladingen av ca. 12 000 Model 3 – en energimengde som er sammenlignbar med det daglige forbruket i over 21 600 hjem i USA.
Sammenligning med Google-søk
Det anslås at en KI-forespørsel tilsvarer energiforbruket til ti Google-søk, noe som understreker hvor mye mer energi KI-tjenester krever sammenlignet med tradisjonelle søkemotorer.
Bedrifter som drar nytte av økt KI-energiforbruk
Til tross for det enorme energiforbruket, gir utviklingen av avanserte KI-modeller store forretningsmuligheter:
NVIDIA – Dominans i GPU-markedet
NVIDIA, som er ledende innen KI-GPU-er, opplever en eksplosiv vekst i etterspørselen. Produkter som A100 og H100 brukes mye til både trening og inferens. Prognoser tyder på at NVIDIA vil beholde over 95 % av det globale KI-GPU-markedet, med en markedsverdi som kan nå opp til 158 milliarder dollar innen 2025.
Minne- og infrastrukturbedrifter
Selskaper som SK Hynix og Samsung Electronics drar også nytte av økt etterspørsel etter høytytende minneløsninger, slik som HBM (High Bandwidth Memory). Leverandører av datasenterinfrastruktur drar også nytte av økte investeringer i strømforsyningssystemer og kjøleteknologi.
Cloud-tjenesteleverandører
Store skyplattformer, som Microsoft, Google og Amazon, ser en direkte sammenheng mellom økt KI-aktivitet og høyere inntekter, takket være investeringer i dedikert KI-infrastruktur.
Effektivitet og balanse: Utfordringer og fremtidsutsikter
Til tross for de enorme energikostnadene, jobber KI-selskaper og datasenteroperatører intensivt med å optimalisere effektiviteten. Selskaper som Google utvikler skreddersydde KI-brikker og benytter miljøvennlige energiløsninger for å redusere det totale energiforbruket. Fremtidens utfordring blir å balansere økt ytelse med en bærekraftig miljøpåvirkning.
Les mer om fremtiden for AGI og hvordan lovende selskaper, fra NVIDIA-brikker til xAI Grok-3, påvirkes i vår dyptgående analyse:
© 2025 Ditt Firmanavn. Alle rettigheter reservert.