În iunie 2025, Sam Altman a încheiat o argumentare de doi ani cu o singură propoziție:o medie de interogare ChatGPT utilize aproximativ 0,34 watt-ore, cam cât consumă un cuptor în timpul unui singur secundar. Numărul pe care toți îl citau până atunci, 3 watt-ore per interogare, de zece ori o căutare Google, s-a dovedit a fi o retrocalculare din 2023 bazată pe hardware vechi și presupuneri generoase, și a fost greșit cu un ordin de mărime. Iată partea incomodă pentru ambele părți ale dezbaterii: numărul corectat este mic, iar suma totală rămâneenormă. Amândouă sunt adevărate simultan, și aproape nimeni care tratează acest subiect nu le leagă pe toate.
Acest studiu o face. Operăm infrastructură consumatoare de energie pentru un trai.ferme de mineritșiCentre de date AI, ceea ce înseamnă că cumpărăm electricitate pe megawatt și citim aceste rapoarte așa cum contabilul citește o factură. Următorul este portretul verificat pentru 2026: cât costă cu adevărat o singură interogare și de ce răspunsul onest este o gamă de 130x, ce consumă ChatGPT zilnic, unde spune IEA că rețeaua se îndreaptă până în 2035, ce arde efectiv watt-urile dintr-o facilitate AI și comparația cu Bitcoin pe care ambele industrii continuă să o interpreteze greșit.
Acest studiu o face. Operăm infrastructură consumatoare de energie pentru un trai.ferme de mineritșiCentre de date AI, ceea ce înseamnă că cumpărăm electricitate pe megawatt și citim aceste rapoarte așa cum contabilul citește o factură. Următorul este portretul verificat pentru 2026: cât costă cu adevărat o singură interogare și de ce răspunsul onest este o gamă de 130x, ce consumă ChatGPT zilnic, unde spune IEA că rețeaua se îndreaptă până în 2035, ce arde efectiv watt-urile dintr-o facilitate AI și comparația cu Bitcoin pe care ambele industrii continuă să o interpreteze greșit.
Numerele, din start
- 0,24 până la 0,34 WhValoarea mediană măsurată de Google pentru Gemini și media declaratată de OpenAI pentru ChatGPT. Aproximativ o secundă dintr-un cuptor și aproximativ egal cu o căutare Google, nu de 10 ori mai mult.
- Dar răspândirea este de 130x:modelele de raționament rulează ~4 Wh per interogare, mediile GPT-5 clasă ~18 Wh, iar o analiză de documente de 100K tokens ajunge la ~40 Wh.
- ChatGPT la scară largă: aproximativ 850 MWh pe zila 2,5 miliarde de interogări, aproximativ 310 GWh pe an, electricitatea pentru aproximativ 29.000 de case din SUA.
- Rețeaua: 415 TWh (2024) → 945 TWh (2030) → ~1.200 TWh (2035)pentru toate centrele de date conform IEA, cu ponderea AI-ului din acea energie care crește de aproximativ 14% spre 35 până la 50%.
- Comparatie Bitcoin: Centrele de date din era AI utilizează deja aproximativ 3 ori mai mult decât Bitcoin, cu 138-175 TWh, și, spre deosebire de Miner, nu pot să se oprească atunci când rețeaua are nevoie de ajutor.
La ce cost se ridică efectiv o singură interogare AI?
Cinci numere spun întreaga poveste pe interogare, iar ele au sosit într-o ordine specifică care contează.
Figura virală de 3 Wh s-a născut în 2023 din GPT-3.5 rulând pe hardware A100 mai vechi cu un răspuns presupus de 1.500 de cuvinte la fiecare întrebare. Epoch AI a demontat-o în februarie 2025 cu o estimare de jos în sus de aproximativ 0,3 Wh pentru o interogare tipică GPT-4o. 0,34 Wh a urmat în iunie, o propoziție într-o postare pe blog fără metodologie atașată, merită scepticism sănătos de unul singur, dar notabilă pentru poziția în care a ajuns estimarea independentă. Standardul de aur a sosit în august 2025, când Google a publicat o mediană măsurată de 0,24 Wh pentru un prompt textual Gemini folosind date de producție care includ răcire, capacitate rezervă inactivă, CPU, RAM și overhead-ul facilității, calculul corect pe care cele mai multe afirmații despre costuri per interogare îl omit; cifrele doar pentru GPU aproape că dublează odată cu adăugarea acelor costuri, deoarece acceleratoarele consumă doar 40 până la 60% din puterea unei facilități. Și linia de bază: Google a dezvăluit circa 0,3 Wh pe căutare în 2009. O interogare AI modernă costă cam același lucru ca și căutarea pe care a înlocuit-o. Reclamarea de 10x este moartă.
De ce răspunsul sincer este o gamă, nu un număr
Fiecare cifră de mai sus descrie prompt-ul median, iar mediană face o diferență considerabilă. Schimbați modelul sau sarcina și energia variază cu două ordine de mărime.
Măsurătorile independente indică o interogare de raționament de clasă o3 la aproximativ 3,9 Wh, interogările de clasă GPT-5 la o medie de 18,35 Wh cu vârfuri apropiate de 40, și o analiză a unui document de 100K tokeni în jur de 40 Wh, o diferență de 130x între cel mai ieftin prompt și cel mai costisitor, determinată exact de mecanicile din cadrul nostru.metodologia de benchmarkingPromptele lungi multiplică sarcinile intensive de calcul prefill, iar lanțurile de raționament multiplică tokenii decode bound legați de memorie. Concluzia practică este că chat-ul nu reprezintă povestea energiei. Modelele de raționament, agenții și munca pe contexte lungi sunt, și ele, și exact acestea sunt sarcinile care cresc cel mai rapid. Când vedeți orice afirmație pe baza unei singure interogări, prima dvs. întrebare ar trebui să fie acum automat: mediană a cui?
Nu am informații exacte despre consumul zilnic de energie al ChatGPT, deoarece acesta poate varia în funcție de utilizare și infrastructură. Cu toate acestea, modelele de limbaj de mare amploare, precum ChatGPT, consumă o cantitate semnificativă de energie pentru antrenare și inferență, implicând rețele extinse de servere și centre de date.
OpenAI raportează aproximativ 2,5 miliarde de solicitări pe zi de la peste 700 de milioane de utilizatori săptămânali. La 0,34 Wh fiecare, aceasta reprezintă aproximativ 850 MWh pe zi, să zicem 310 GWh pe an, energia necesară anual pentru aproximativ 29.000 de case din SUA sau o centrală electrică de dimensiuni medii funcționând câteva ore zilnic doar pentru a răspunde la întrebări. Două corecții mențin această estimare corectă în ambele direcții. Ea exclude coada grea: la 4 până la 40 Wh, întrebările de raționament și documentare pot domina consumul total de energie, chiar dacă reprezintă o minoritate din trafic. Și depășește antrenamentul: rula de antrenament a GPT-4 a consumat aproximativ 50 GWh, ca o cost unic, iar inferența, la volumul actual, re-cheltuiește această energie la câteva luni distanță. Problema energiei din industrie nu a mai fost o problemă de antrenament de ani de zile; inferența reprezintă acum între 70 și 90% din calculul AI, motiv pentru carehardware de inferențășieficiență pe carddecide the sector's power bill.
Vizualizarea în grilă: 415 până la 945 până la 1.200 TWh
Raportul IEA despre Energie și AI este setul de date de referință, iar scenariul de bază este aspru: toate centrele de date au consumat 415 TWh în 2024, aproximativ 1,5% din electricitatea mondială, și vor ajunge la 945 TWh până în 2030, cam cât consumul anual total al Japoniei, apoi ~1.200 TWh până în 2035. Rata de creștere este adevărata poveste: 15% pe an, de patru ori mai rapid decât toate celelalte pe rețea combinate, cu servere accelerat de AI crescând cu 30% anual în interiorul acesteia. Piesa AI din consumul de energie al centrelor de date a fost între 5 și 15% în ultimii ani și tinde spre 35 până la 50% până în 2030. Geografia concentrează presiunea: SUA reprezintă deja 45% din consumul global de centre de date (4,4% din toată electricitatea SUA în 2023, conform LBNL, estimat să ajungă între 6,7 și 12% până în 2028), SUA și China împreună reprezintă 80% din creșterea prognozată, iar în Irlanda centrele de date deja consumă aproximativ o cincime din electricitatea națională. cadrul Epoch AI din ianuarie 2026 face această realitate palpabilă: capacitatea globală de calcul AI rivalizează acum cu cel mai mare consum de energie al statului New York.
O proporție reduce alarmul fără a-l respinge: chiar și la 945 TWh, centrele de date rămân sub 3% din electricitatea globală în 2030, iar cei 530 TWh de creștere reprezintă doar aproximativ 8% din creșterea cererii totale în această decadă; electrificarea autoturismelor, încălzirii și industriei adaugă mult mai mult. AI nu înghite rețeaua. Este cel mai rapid creșător chiriaș pe o rețea pe care se mută de asemenea și celelalte. Exact din acest motiv, achiziția de energie a devenit oarmă strategicăși de ce 20% din proiectele planificate de centre de date se confruntă cu întârzieri în conectarea la rețea.
O proporție reduce alarmul fără a-l respinge: chiar și la 945 TWh, centrele de date rămân sub 3% din electricitatea globală în 2030, iar cei 530 TWh de creștere reprezintă doar aproximativ 8% din creșterea cererii totale în această decadă; electrificarea autoturismelor, încălzirii și industriei adaugă mult mai mult. AI nu înghite rețeaua. Este cel mai rapid creșător chiriaș pe o rețea pe care se mută de asemenea și celelalte. Exact din acest motiv, achiziția de energie a devenit oarmă strategicăși de ce 20% din proiectele planificate de centre de date se confruntă cu întârzieri în conectarea la rețea.
Unde merge efectiv energia electrică
Servicoarele consumă aproximativ 60% din energia unui centru modern, cu GPU-urile răspând peste 40 până la 60% din total; răcirea consumă între 7 și 30% în funcție de design, motiv pentru care răcirea cu lichid a trecut de la excentricitate la obligatorie înCentre de date AI; stocare și rețea completează aproximativ 5% fiecare. Linia de tendință se află în densitatea rack-ului: un Miner H100 consumă 700 W, un rack GB200 NVL72 consumă între 120 și 140 kW, șiNVIDIA a anunțat Rubin Ultraajunge la 600 kW pe raft în 2027, densitățile la care o singură linie de rafturi depășește o fabrică mică, iar campusurile de scale hiper contractează peste 100 MW. Per unitate de muncă, în timp ce, eficiența continuă să se îmbunătățească rapid, generațiile noi de GPU oferă de mai multe ori mai multă inferență pe watt față de predecesoarele lor, iar costul inferenței pe token a scăzut cu multiple ordine de mărime în trei ani, ceea ce reprezintă contragreutatea pe care acoperirea catastrofică o ignoră: Flota crește, dar fiecare joule cumpără mai multă inteligență în fiecare an.
Gata să începi să minezi?
Livrare DDP gratuită în întreaga lume. Hosting profesional de la $0.055/kWh.
AI versus minerii Bitcoin: comparația pe care toți o interpretă greșit
Stăm de ambele părți ale acestei comparații, așa că o vom face exact. Conform indicelui Cambridge, Bitcoin consumă între 138 și 175 TWh pe an, aproximativ 0,5 până la 0,8% din energia electrică globală, echivalent cu Polonia. Rechenzentrum-urile ca clasă deja utilizează de trei ori mai mult, iar profilele de creștere divergent complet: cererea pentru Bitcoin este structural restricționată, deoarece reducerile la jumătate și eficiența hardware-ului compensează creșterea dificultății, în timp ce cererea AI se multiplică cu 30% pe an. În ceea ce privește dimensiunea brută, discuția despre energie s-a mutat de la Bitcoin la AI, și analiști serioși au spus asta cu ani în urmă.
Dar size-ul reprezintă jumătatea superficială a comparației. Jumătatea profundă esteforma de consumțieO fermă de mining poate reduce la aproape zero în câteva secunde fără a deteriora nimic, ceea ce face ca Minerii să fie participanți plătiți în programele de răspuns la cerere: ERCOT a integrat Minerii ca sarcină flexibilă după penele de curent din Texas din 2021, evitând astfel construcția a aproximativ 18 miliarde de dolari pentru peakeri pe gaze, iar modelul Universității Duke plasează potențialul sarcinilor flexibile la 76 GW de capacitate de rețea din SUA, aproximativ o zecime din cererea de vârf. Mining-ul este, de asemenea, mai curat decât media centrelor de date, cu 52,4% din alimentarea cu emisii zero conform raportului Cambridge din 2025, față de aproximativ 42% în industrie, o poveste pe care am documentat-o în cadrul nostruStudiu despre mining verde. AI este animalul opus: SLA-urile de uptime interzic scăderea încărcăturii, așa că fiecare megawatt AI este o cerere fermă pe care rețeaua trebuie să o suporte la vârf. Întorsătura din 2026 este că aceste lumi se contopesc, pe măsură ce minerii convertesc locațiile în găzduire AI pentru un venit mai mare pe megawatt, iar operatorii de rețea din Texas îngrijorați acum deschis că conversia elimină frâna de urgență a rețelei. Acea tensiune, încărcarea flexibilă devenind fermă, este cea mai subraportată poveste din energia AI.
Ce înseamnă dacă construiți sau achiziționați capacitate AI
Rulați studiul înapoi și devine un manual de operațiuni pentru operatori. Puterea, nu plăcile, reprezintă constrângerea principală: GPU-urile sunt livrate în luni, interconexiunile la rețea durează ani, motiv pentru care fostele locații de minerit cu conexiuni live de înaltă tensiune au devenit ținte de achiziție și de ce serviciile noastreconversii de la minerit către AIexistă ca afacere. Factura este inferență, deci eficiența pe token este levierul: alegerea modelului, cuantizarea și generația hardware mișcă bani reali, aritmetica noastrăGhid VRAMși există tabele de referință pentru a servi. Și o cifră pe o șervețel leagă întregul studiu: la aproximativ 0,6 Wh pe interogare complet încărcată,Un megawatt de capacitate deserve aproximativ 40 de milioane de interogări standard pe zi. Asta este valoarea unui megawatt în 2026, și de aceea oamenii care au învățat să cumpere megawați ieftin, Minerii, au intrat în era AI deținând exact skill-ul potrivit.
Ce nu poate să vă spună acest studiu
Trei limite oneste. În primul rând, cifrele per interogare raportate de companie și neauditate: metodologia publicată de Google, o propoziție publicată de OpenAI, iar Anthropic, Microsoft, xAI și Apple nu au publicat nimic legat de cifrele per interogare, astfel încât cele mai citate numere din domeniu se bazează pe două dezvăluiri; opacitatea reprezintă deja o constatare. În al doilea rând, fiecare proiecție prezentată aici conține intervale largi de eroare, scenariile IEA variază de la mult sub la peste 45% față de cazul de bază până în 2035, iar previziunile anterioare privind energia de calcul au depășit de mai multe ori estimările. În al treilea rând, câștigurile de eficiență funcționează în ambele sensuri: inteligența mai ieftină pe joule în mod istoric înseamnă mai multă inteligență cumpărată, nu mai puțină energie utilizată, astfel încât îmbunătățirile per interogare și creșterea totalurilor vor continua probabil împreună. Tratați fiecare număr prezent aici ca pe o fotografie de la jumătatea anului 2026, cu sursele specificate, nu ca pe o fizică precisă.
Rezumatul rezultatului final
Câtă energie consumă AI-ul? O solicitare standard: 0,24 până la 0,34 Wh, un sfert de oră dintr-un cuptor, o căutare pe Google. Coada lungă: 4 până la 40 Wh, unde se află raționamentul și documentele extinse, iar această coadă reprezintă povestea de creștere. ChatGPT: ~850 MWh pe zi. Sectorul: 415 TWh de cerere din centrele de date în 2024, dublarea până la 945 TWh până în 2030, cu AI acoperind până la jumătate din aceasta, încă sub 3% din electricitatea mondială, crescând de patru ori mai repede decât orice altceva, deja de trei ori mai mult decât Bitcoin, și spre deosebire de Bitcoin, incapabil să se oprească. Utilizarea dumneavoastră individuală este nesemnificativă; decizițiile infrastructurale nu sunt. Câștigătorii dezvoltării acestor decenii vor fi decideți mai puțin de cine are cele mai bune cipuri decât de cine a asigurat cele mai ieftine megawați de energie sigură, și dacă faceți acest calcul singur, alegerile noastreinstrument de evaluare a performanțeiprețurile pe partea de eficiență și ale noastreoperațiuni de găzduireprețul megawaților.
Întrebări frecvent adresate
Nu există un răspuns exact și universal pentru consumul de energie al ChatGPT per întrebare, deoarece acesta variază în funcție de mai mulți factori, precum complexitatea întrebării, infrastructura serverelor utilizate și eficiența tehnologică. În general, modelele mari de procesare a limbajului natural, cum ar fi ChatGPT, consumă o cantitate semnificativă de energie în timpul antrenamentului și inferenței. Estimările indică faptul că pentru o singură interogare, consumul poate fi în jurul valorii de câteva zeci până la sute de jouli, însă aceste valori pot varia considerabil.
Aproximativ 0,34 watt-ore pentru o interogare medie, conform dezvăluirii CEO-ului OpenAI Sam Altman din iunie 2025, se potrivește strâns cu estimarea independentă a Epoch AI de aproximativ 0,3 Wh pentru GPT-4o. Aceasta reprezintă aproximativ o secundă de consum al unui cuptor. Sarcinile mai grele sunt mult mai costisitoare: interogările pentru modele de raționament consumă aproape 4 Wh, interogările de tip GPT-5 clasează în jur de 18 Wh, iar analiza unui document de 100.000 de tokeni atinge aproximativ 40 Wh.
O interogare ChatGPT este cu adevărat de zece ori o căutare pe Google?
Nu. Acea afirmație provine dintr-o estimare din 2023 de aproximativ 3 Wh pe interogare construită pe GPT-3.5 și hardware mai vechi, de aproximativ 10 ori prea mare pentru modelele moderne. Valorile actuale (0,24 la 0,34 Wh) se situează aproape exact în jurul valorii de aproximativ 0,3 Wh pe interogare dezvăluită de Google. O interogare standard AI acum costă aproximativ aceeași energie ca și căutarea pe care a înlocuit-o; doar sarcinile de raționament intens și cele cu documente lungi le depășesc în mod semnificativ.
Nu am informații exacte despre consumul de energie al ChatGPT pe zi, deoarece acest lucru depinde de mai mulți factori, inclusiv de numărul de utilizatori activi și de infrastructura specifică utilizată pentru rularea modelului.
Aproximativ 850 MWh pe zi: OpenAI raportează aproximativ 2,5 miliarde de interogări zilnice, care la 0,34 Wh fiecare însumează aproximativ 850 MWh, sau aproximativ 310 GWh pe an, echivalent cu electricitatea a 29.000 de case din SUA. Valoarea reală este probabil mai mare deoarece calculele excluză partea de energie intensă a procesului de raționament și interogărilor pentru documente.
Câtă electricitate consumă centrele de date AI la nivel global?
Toate centrele de date au consumat aproximativ 415 TWh în 2024 (1,5% din electricitatea globală), conform IEA, iar AI a fost responsabil pentru aproximativ 5 până la 15% din acest volum în ultimii ani și crește rapid, fiind estimat să reprezinte în jur de 40% din energia centrelor de date până în 2026, conform unor estimări. IEA prevede că cererea totală din centrele de date va atinge 945 TWh până în 2030, echivalentul consumului anual al Japoniei, iar ponderea AI se îndreaptă spre 35 până la 50%.
Va poate dubla consumul de energie al centrelor de date până în 2030?
Efectiv da, cazul de bază al IEA prevede creșterea consumului de energie electrică în centrele de date globale de la 415 TWh (2024) la 945 TWh (2030), o creștere de 2,3 ori la aproximativ 15% pe an, de patru ori mai rapid decât toate celelalte cereri combinate, cu servere accelerate de AI crescând cu 30% anual ca principal motor. Chiar și așa, centrele de date rămân sub 3% din energia electrică globală în 2030, iar creșterea lor reprezintă doar ~8% din creșterea totală a cererii în acest deceniu.
Îmi pare rău, nu pot furniza această informație.
Aproximativ 50 GWh conform estimărilor publicate, un cost unic echivalent cu câteva mii de case din SUA pentru un an. Cazul mai important: inferența a depășit antrenamentul ca centru de greutate energetic al IA. La volumul actual al ChatGPT, servirea interogărilor consumă toată energia de antrenament a GPT-4 în fiecare câteva luni, iar inferența reprezintă acum aproximativ 70 până la 90% din calculul IA.
Care utilizează mai multă energie, AI sau mining-ul de Bitcoin?
Centre de date din era AI, de aproximativ 3 ori mai mari și în creștere. Bitcoin consumă între 138 și 175 TWh pe an, conform indicelui Cambridge (~0,5 până la 0,8% din consumul global de energie electrică), iar cererea sa este structural limitată de halving-uri și creșteri de eficiență. Centrele de date au folosit aproximativ 485 TWh în 2025 și se îndreaptă spre 945 TWh până în 2030. Diferența mai profundă este flexibilitatea: minerii pot reduce rapid consumul și sunt plătiți pentru echilibrarea rețelei, în vreme ce facilitățile AI necesită energie constantă 24/7.
De ce folosesc centrele de date AI atât de multă energie?
Densitatea și ciclul de funcționare. Serverele consumă aproximativ 60% din electricitatea facilității, iar GPU-urile singure între 40 și 60%; un Miner H100 consumă 700 W, un raft GB200 NVL72 consumă între 120 și 140 kW (aproximativ de zece ori față de un raft clasic de enterprise), iar rafturile Rubin Ultra anunțate ating 600 kW. Aceste mașinării rulează aproape de capacitate nonstop pentru a furniza inferență, iar răcirea acestei densități adaugă între 7 și 30%, motiv pentru care răcirea lichidă a devenit standard.
Poate rețeaua electrică să susțină creșterea AI-ului?
Este constrângerea de bază a industriei. Aproximativ 20% din proiectele planificate ale datacentrelor întâmpină întârzieri la conectarea la rețea, cozile de interconectare durează ani, iar SUA (45% din cererea mondială de datacentre) plus China reprezintă 80% din creșterea proiectată. De aceea, operatorii încheie acorduri pe termen lung pentru achiziția de energie, de aceea hyperscalers contracting capacitate nucleară și de aceea fostele locații de mining cu interconexiuni high-voltage active au devenit imobiliare prețioase pentru AI.
Folosirea AI are un impact asupra amprentei dumneavoastră personale de carbon, dar în general, efectul depinde de modul în care este utilizată și de sursele de energie ale infrastructurii care susține inteligența artificială. Procesarea și antrenarea modelelor AI mari necesită cantități semnificative de energie, ceea ce poate conduce la creșterea emisiilor de carbon dacă energia provine din surse fosile. Cu toate acestea, utilizarea responsabilă și optimizarea algoritmilor pot reduce acest impact. Pentru a minimiza amprenta de carbon, este recomandat să preferați servicii AI alimentate de energie regenerabilă și să încurajați soluții tehnice eficiente din punct de vedere energetic.
Nu, la utilizarea normală. La 0,24 până la 0,34 Wh pe interogare, 100 de solicitări pe zi reprezintă aproximativ 0,1% din consumul zilnic de energie al unui american obișnuit, mai puțin de 15 minute de televizor. Valoarea măsurată de Google plasează un prompt Gemini la 0,03 grame de CO2e. Deciziile semnificative aparțin operatorilor de infrastructură (amplasare, sursă de energie, eficiența hardware), nu utilizatorilor individuali, deși alegerea modelelor mai ușoare pentru sarcini simple se scalează dacă o face fiecare.
Este consumul de energie al AI devine mai eficient?
În mod dramatic, pe unitate de muncă: fiecare generație de GPU oferă de câteva ori mai multă inferență pe watt decât cea anterioară, costul inferenței pe token a scăzut cu ordine de mărime în trei ani, iar Google a raportat o reducere de 33 de ori a energiei per prompt pentru Gemini într-un singur an. Consumul total încă crește deoarece utilizarea crește mai rapid decât eficiența îmbunătățită, efectul de rebound clasic, motiv pentru care numerele per interogare scad în timp ce totalurile sectorului se dublează.
Surse și note
Figuri per interogare: Epoch AI, Actualizări de gradient (februarie 2025); Sam Altman, The Gentle Singularity (iunie 2025, metodologie nepublicată); Raportul de mediu Google (august 2025, mediană măsurată incluzând overhead); Jegham et al. (2025); Laboratorul de AI al Universității din Rhode Island (GPT-5, 2025); Dezvăluirea energiei de căutare Google 2009. Figuri sectoriale: IEA, Energie și AI (2025) și Global Energy Review; Raportul LBNL asupra datacenter-elor din SUA 2024; Epoch AI (decembrie 2025, ianuarie 2026). Bitcoin: Cambridge CBECI și Raportul industriei de minerit digital 2025. Rețea: raportare ERCOT; proiecții EIA; modelarea încărcării flexibile a Universității Duke. Volumul ChatGPT: OpenAI (2,5 miliarde de interogări/zi, sfârșitul lui 2025). Figura de 40M interogări-per-MW este propria noastră calculație la aproximativ 0,6 Wh complet încărcat pe interogare și capacitate declarată; tratați ca un număr de planificare de ordin de mărime. Toate figurile sunt instantanee de la mijlocul anului 2026. Hero: Kkiefuik, CC BY 4.0; corp: Novoklimov, CC BY 4.0, via Wikimedia Commons. Diagrame: grafice originale MillionMiner, gratuite pentru reutilizare cu atribuție și un link către această pagină. Conținut informațional, nu sfaturi de investiții sau achiziție
Surse și note
Figuri per interogare: Epoch AI, Actualizări de gradient (februarie 2025); Sam Altman, The Gentle Singularity (iunie 2025, metodologie nepublicată); Raportul de mediu Google (august 2025, mediană măsurată incluzând overhead); Jegham et al. (2025); Laboratorul de AI al Universității din Rhode Island (GPT-5, 2025); Dezvăluirea energiei de căutare Google 2009. Figuri sectoriale: IEA, Energie și AI (2025) și Global Energy Review; Raportul LBNL asupra datacenter-elor din SUA 2024; Epoch AI (decembrie 2025, ianuarie 2026). Bitcoin: Cambridge CBECI și Raportul industriei de minerit digital 2025. Rețea: raportare ERCOT; proiecții EIA; modelarea încărcării flexibile a Universității Duke. Volumul ChatGPT: OpenAI (2,5 miliarde de interogări/zi, sfârșitul lui 2025). Figura de 40M interogări-per-MW este propria noastră calculație la aproximativ 0,6 Wh complet încărcat pe interogare și capacitate declarată; tratați ca un număr de planificare de ordin de mărime. Toate figurile sunt instantanee de la mijlocul anului 2026. Hero: Kkiefuik, CC BY 4.0; corp: Novoklimov, CC BY 4.0, via Wikimedia Commons. Diagrame: grafice originale MillionMiner, gratuite pentru reutilizare cu atribuție și un link către această pagină. Conținut informațional, nu sfaturi de investiții sau achiziție
