По оценкам аналитической фирмы Gartner, к 2029 году для обеспечения цифрового суверенитета странам потребуется инвестировать не менее 1 % всего своего валового внутреннего продукта (ВВП) в ИИ-инфраструктуру, пишет The Register. В результате реализации цифрового суверенитета страны окажутся привязанными к региональным ИИ-платформам, основанным на собственных контекстных данных, что приведёт к сокращению сотрудничества между странами, дублированию усилий и увеличению стоимости проектов, утверждает Gartner.

«Страны, стремящиеся к цифровому суверенитету, увеличивают инвестиции во внутренние платформы ИИ, поскольку они ищут альтернативы закрытой модели США, включая вычислительные мощности, ЦОД, инфраструктуру и ИИ-модели, соответствующие местным законам, культуре и региону», — заявил вице-президент и аналитик Gartner Гаурав Гупта (Gaurav Gupta). По оценкам Gartner, к следующему году 35 % стран будут привязаны к региональным системам.

Локализованные модели обеспечивают большую контекстную ценность, превосходя неадаптированные глобальные модели в таких областях применения, как образование, соблюдение законодательства и государственные услуги, особенно, в случае использования языков, отличных от английского. Для Европы и других регионов стремление к цифровому суверенитету наталкивается на зависимость от облачной инфраструктуры США, отсюда и необходимость для стран тратить больше средств на собственную ИИ-инфраструктуру, отметил The Register.

Источник изображения: Clint Patterson / Unsplash

«Инфраструктура ЦОД и ИИ-фабрик составляет важнейшую основу стека, обеспечивающего суверенитет ИИ», — заявил Гупта. Он добавил, что в результате ЦОД и инфраструктура ИИ-фабрик будут стремительно развиваться и привлекать инвестиции в будущем, что позволит нескольким компаниям, контролирующим ИИ-стек, достичь оценок в триллионах долларов. Хотя 1 % ВВП страны представляет собой громадную сумму, которая, например, у Великобритании составляет около £30 млрд ($39 млрд), это для американских технологических гигантов не является проблемой, поскольку они уже инвестируют в ИИ-инфраструктуру больше, чем весь ВВП некоторых стран.

Генеральный директор Anthropic Дарио Амодеи (Dario Amodei) недоволен тем, что США разрешили NVIDIA продавать китайским компаниям передовые ИИ-ускорители. Он сравнил это решение с раздачей ядерного оружия противникам, сообщает The Register. По словам Амодея, выступившего на Международном экономическом форуме в Давосе, руководители китайских компаний заявляют, что эмбарго на поставку американских чипов сдерживает их развитие. Он заявил, что продавать эти чипы — большая ошибка.

Ранее США разрешили поставки ускорителей NVIDIA H200 китайским покупателям с пошлиной 25 %. Теперь слово за китайскими властями, которым ещё предстоит разрешить такие сделки. Anthropic желает, чтобы экспорт ИИ-технологий, наоборот, ужесточился — это заметно контрастирует с позициями NVIDIA и AMD, которые предупреждают, что запреты на экспорт только способствуют развитию ИИ-технологий в КНР. При этом на Китай приходится около половины исследователей в области искусственного интеллекта.

Ранее Anthropic утверждала, что США и так лидируют в сфере ИИ-полупроводников, а экспортный контроль, на фоне того, что вычислительные мощности чипов удваиваются каждые два года, замедляет развитие Китая и укрепляет лидерство США. Компания уверена, что США на годы опережают Китай в способности выпускать передовые чипы. Доступ к американским разработкам позволит китайским создателям ПО вроде DeepSeek оказаться в лучшей позиции для конкуренции с Западом.

При этом, как сообщает The Register, многие из наиболее производительных китайских LLM относятся к open source, поэтому их может использовать любой желающий, не опасаясь того, что данные его компании попадут в обучающий датасет, тогда как LLM американских компаний в основном «скрыты» за API, а сами компании расплывчато обещают не использовать пользовательские данные для обучения своих ИИ. При этом суды полны исков пользователей, связанных с нарушением прав на интеллектуальную собственность.

Источник изображения: CDC/unspalsh.com

Слова Амодеи о том, что китайские разработчики LLM угрожают американскому бизнесу, слегка сгущают краски, но всё может действительно измениться, если китайские компании смогут импортировать передовые ускорители из США. Пока же, по словам бизнесмена, ИИ из КНР производителен только «на бумаге», а системы якобы специально оптимизируют для бенчмарков. Так или иначе, корпоративные пользователи действительно имеют немного вариантов, если желают получить доступ к хорошим открытым моделям — они в основном из Китая.

Сама Anthropic называет главными конкурентами не стартапы из КНР, а OpenAI, Google и, чуть реже, другие американские компании. Anthropic пока не выкладывала ни одну из своих флагманских моделей в открытый доступ, но участвовала в нескольких совместных проектах с избранными клиентами, самым значимым из которых является AWS.

Амодеи подчеркнул, что его продукты почти ни разу не проиграли в борьбе за контракт ИИ-модели из Поднебесной. Ключевое слово — «почти». Это означает, что китайским разработчикам всё-таки удавалось одержать верх несмотря на сложную ситуацию, в которой они находятся из-за экспортных ограничений.

Компания последовательно критикует инициативы, способные обеспечить сотрудничество Запада с Китаем и даже не приветствует взаимодействие с другими мировыми игроками. Так, летом 2025 года сообщалось, что она намерена привлечь инвестиции с Ближнего Востока, но только потому, что избежать работы с регионом не удастся. В 2024 году Anthropic даже отказалась от инвестиций из Саудовской Аравии по соображениям «национальной безопасности».

Компания ByteDance агрессивно осваивает китайский облачный рынок. Владелец популярной социальной сети TikTok пытается использовать свои достижения в сфере ИИ для выхода за пределы рынка пользовательских приложений, обеспечивших в своё время успех компании, сообщает The Financial Times. Компания продвигает облачные решения Volcano Engine для корпоративных клиентов, увеличивая команду продаж и устраивая ценовые войны с конкурентами.

Источники сообщают, что ByteDance предлагает корпоративным клиентам собственные обширные данные и вычислительные ресурсы, например, для создания ИИ-агентов с использованием собственных моделей ByteDance. Тем самым она теснит Alibaba, Tencent и Huawei, которые долго доминировали на этом рынке. По данным IDC, Volcano Engine является в Китае вторым по величине провайдером ИИ-инфраструктуры и ПО после Alibaba. На долю ByteDance в I половине 2025 года приходилось около 13 % выручки от китайских облачных ИИ-сервисов ($390 млн), на долю Alibaba — 23 %. При этом на китайском облачном рынке в целом ByteDance имеет долю лишь 3 %.

Иными словами, ByteDance стала лидером в сфере ИИ-сервисов, самом быстрорастущем сегменте рынка. По мнению некоторых аналитиков, компания может стать одним из ключевых игроков в Китае в сегменте кастомных ИИ-инструментов благодаря крупным собранным датасетам и развитой аппаратной инфраструктуре, добавив для достижения успеха агрессивное ценообразование и глубокую интеграцию со своей экосистемой пользователей.

Источник изображения: Liren/unsplash.com

ByteDance хорошо разбирается в пользовательских технологиях, имея в портфолио социальную сеть TikTok и её китайский вариант Douyin, а также видеоредактор CapCut и новостной агрегатор Toutiao. Именно эти площадки обеспечивают большую часть выручки компании благодаря рекламе, продажам и подпискам. Согласно данным, предоставленным инвесторам, в III квартале выручка составила $50 млрд.

Последние попытки выйти на рынок корпоративного ПО, включая премьеру похожего на Slack продукта Lark, не увенчались особенным успехом. Стратегия роста, ориентированная на ИИ, могла бы придать импульс для будущего выхода на IPO, которого инвесторы ожидают годами. ByteDance агрессивно выводит в коммерческую плоскость свои ИИ-возможности благодаря Volcano Engine. Компания акцентирует внимание на продажах флагманского сервиса HiAgent, посредством которого создаются кастомные ИИ-агенты для корпоративных клиентов.

Стратегия опирается на массивные инвестиции в вычислительные мощности. ByteDance сегодня — в числе крупнейших покупателей ИИ-оборудования, она же была крупнейшим клиентом NVIDIA в 2024 году. По данным The Financial Times, в этом году значительная часть из ¥85 млрд, выделенных на ИИ-ускорители, будет потрачена на покупку NVIDIA H200, с некоторых пор разрешённых для поставок в КНР — если это одобрят китайские власти.

При этом некоторые эксперты отмечают, что ByteDance имеет сильные позиции в разработке ПО и достаточные аппаратные ресурсы для получения значимой доли облачного рынка, но ей не хватает опыта в обслуживании корпоративных клиентов в сравнении с Tencent и Huawei, поэтому приходится навёрстывать упущенное.

Источник изображения: Claudio Schwarz/unsplash.com

Крупные китайские игроки сами дают ByteDance такую возможность. Например, Tencent заявляла, что будет тратить ресурсы ИИ-ускорителей для внутренних нужд, не планируя масштабного расширения облачных сервисов для клиентов. Huawei, тем временем, сократила свои облачные ИИ-амбиции за последний год, сфокусировавшись на продаже чипов Ascend напрямую клиентам. По данным IDC, доля обеих компаний на облачном ИИ-рынке КНР слегка уменьшилась в I половине 2025 года.

Становление ByteDance в качестве одного из китайских ИИ-гигантов привлекло меньше внимания, чем успехи DeepSeek и Alibaba, которые развивают успешные открытые ИИ-модели и одновременно публикуют исследования о своих методиках обучения ИИ. Напротив, ByteDance сохранила полный контроль над своими самыми передовыми моделями и компании-клиенты имеют к ним доступ только по подписке. К слову, Alibaba, яро выступавшая за open source подход к распространению моделей, в последние месяцы оставила некоторые из передовых вариантов «закрытыми».

Другими словами, успехи ByteDance в сфере ИИ-моделей не освещаются слишком широко, поскольку отдача open source продуктов вызывает некоторые сомнения у многих разработчиков. Один из представителей команды ByteDance подчеркнул, что компания концентрирует усилия на создании лучших ИИ-моделей для клиентов, а не на гонке в сегменте open source.

Yandex B2B Tech (бизнес-группа «Яндекса», объединяющая технологии и инструменты компании для корпоративных пользователей, включая продукты Yandex Cloud и «Яндекс 360») сообщила о доступности пользователям облачной платформы Yandex Cloud нового семейства генеративных моделей — Alice AI LLM.

Alice AI LLM является флагманской ИИ-разработкой компании «Яндекс». Модель построена на архитектуре MoE (Mixture of Experts) с технологией тренировки на основе обучения с подкреплением (Online RL). Нейросеть понимает около 20 языков (в том числе японский) и может быть использована для решения сложных задач: поиска по базам знаний и генерации результатов на основе найденной информации (RAG-сценарий), анализа документов, построения отчётов и аналитики, извлечения информации и автоматизации заполнения полей, форм и баз CRM, а также для создания «человеко-ориентированных» ИИ-ассистентов.

Источник изображения: пресс-служба «Яндекса» / company.yandex.ru

Alice AI LLM доступна через OpenAI-совместимые Completions API и Responses API, а также собственный API генерации текста в форматах REST и gRPC. Модель поддерживает интеграцию с популярными open source-библиотеками LangChain, AutoGPT и LlamaIndex.

В Yandex B2B Tech подчёркивают, что стоимость использования Alice AI значительно ниже, чем у опенсорсных нейросетей, благодаря оптимизированному под русский язык разделению текста на токены. В один токен в Alice AI помещаются примерно 4–5 символов на кириллице, а в опенсорсных моделях — примерно 2–3 символа. Таким образом, конечная стоимость использования Alice AI в 1,5–2 раза ниже открытых моделей с той же тарификацией. Кроме того, запросы пользователя к нейросети и ответы модели тарифицируются по-разному: токены «на вход» нейросети стоят в четыре раза дешевле, чем «на выход», что позволяет использовать модель более экономно.

Microsoft, NVIDIA и Anthropic объявили о стратегическом партнёрстве, которое включает ряд новых инициатив. Как сообщается, Anthropic взяла на себя обязательство приобрести вычислительные мощности Azure стоимостью $30 млрд и заключить контракт на поставку дополнительных вычислительных мощностей объёмом до 1 ГВт для обеспечения будущих потребностей в масштабировании. В рамках партнёрства NVIDIA и Microsoft также обязуются инвестировать в Anthropic до $10 и $5 млрд соответственно.

Компании также расширят существующее партнёрство, чтобы обеспечить предприятиям более широкий доступ к ИИ-модели Claude. Клиенты Microsoft Azure AI Foundry смогут получить доступ к продвинутым (frontier) версиям модели Claude, включая Claude Sonnet 4.5, Claude Opus 4.1 и Claude Haiku 4.5. Это партнёрство делает Claude единственной frontier-моделью LLM, доступной во всех трёх самых известных облачных сервисах мира.

Также Claude будет интегрирована в пакет Copilot, включающий GitHub Copilot, Microsoft 365 Copilot и Copilot Studio. Генеральный директор Anthropic Дарио Амодеи (Dario Amodei) отметил, что акцент Microsoft на корпоративные платформы естественным образом подходит Claude, которая часто используется в бизнес-приложениях, пишет The Wall Street Journal.

Источник изображения: NVIDIA

В рамках стратегического партнёрства Anthropic и NVIDIA будут сотрудничать в области проектирования и инжиниринга с целью обеспечения наилучшей производительности, экономичности и общей стоимости владения для моделей Anthropic, а также оптимизации будущих архитектур NVIDIA для рабочих нагрузок Anthropic. Первоначально Anthropic будет использовать вычислительные системы NVIDIA Grace Blackwell и Vera Rubin мощностью до 1 ГВт.

Аналитики Bank of America утверждают, что эти, на первый взгляд, цикличные сделки являются для лидеров отрасли способом расширить свой потенциальный целевой рынок, что «может многократно увеличить будущие выгоды». Как отметил ресурс Converge! Network Digest, с учётом нынешнего объявления портфель обязательств Microsoft в области ИИ теперь превышает $100 млрд, включая контракты с OpenAI, Inflection и Anthropic. Эти долгосрочные соглашения помогают Microsoft обосновать ускоренное строительство ИИ ЦОД, закупки электроэнергии и развёртывание ИИ-систем. Сделка также укрепляет позиции Azure по сравнению с AWS, запустившей для Anthropic ИИ-кластер Project Rainier, и Google Cloud, TPU которой также пользуется Anthropic.

Компания Nebius (бывшая материнская структура «Яндекса») представила платформу Nebius Token Factory для инференса: она позволяет разворачивать и оптимизировать открытые и кастомизированные ИИ-модели в больших масштабах с высоким уровнем надёжности и необходимым контролем.

Nebius отмечает, что применение закрытых ИИ-моделей может создавать трудности при масштабировании. С другой стороны, открытые и кастомизированные модели позволяют устранить эти ограничения, но управление ими и обеспечение безопасности остаются технически сложными и ресурсоёмкими задачами для большинства команд. Платформа Nebius Token Factory призвана решить существующие проблемы: она сочетает гибкость открытых моделей с управляемостью, производительностью и экономичностью, которые необходимы организациям для реализации масштабных проектов в сфере ИИ.

Nebius Token Factory базируется на комплексной ИИ-инфраструктуре Nebius. Новая платформа объединяет высокопроизводительный инференс, пост-обучение и управление доступом. Обеспечивается поддержка более 40 open source моделей, включая новейшие версии Deep Seek, Llama, OpenAI и Qwen.

Источник изображения: Nebius

Среди ключевых преимуществ Nebius Token Factory заявлены соответствие требованиям корпоративной безопасности (HIPAA, ISO 27001 и ISO 27799), предсказуемая задержка (менее 1 с), автоматическое масштабирование пропускной способности и доступность на уровне 99,9 %. Инференс выполняется в дата-центрах на территории Европы и США без сохранения данных на серверах Nebius. Задействована облачная экосистема Nebius AI Cloud 3.0 Aether, что, как утверждается, обеспечивает безопасность корпоративного уровня, проактивный мониторинг и стабильную производительность.

Отмечается, что Nebius Token Factory может применяться для решения широкого спектра ИИ-задач: от интеллектуальных чат-ботов, помощников по написанию программного кода и генерации с дополненной выборкой (RAG) до высокопроизводительного поиска, анализа документов и автоматизированной поддержки клиентов. Интегрированные инструменты тонкой настройки и дистилляции позволяют компаниям адаптировать большие открытые модели к собственным данным. При этом достигается сокращение затрат на инференс до 70 %. Оптимизированные модели затем можно быстро разворачивать без ручной настройки инфраструктуры.

Alibaba Cloud представила Aegaeon, систему пулинга вычислений, позволяющую сократить количество ускорителей NVIDIA, необходимых для обслуживания ИИ-моделей, на 82 %, пишет ресурс SCMP. По словам разработчиков, благодаря Aegaeon количество ускорителей NVIDIA H20, необходимых для обслуживания десятков моделей с 72 млрд параметров, удалось сократить с 1192 до 213 единиц. «Aegaeon — это первое решение на рынке, которое выявило чрезмерные затраты, связанные с обслуживанием параллельных рабочих нагрузок LLM», — сообщили исследователи из Пекинского университета и Alibaba Cloud.

Провайдеры облачных сервисов, такие как Alibaba Cloud и ByteDance Volcano Engine, предоставляют пользователям одновременно тысячи ИИ-моделей — множество вызовов API обрабатывается одновременно. Однако на практике для инференса чаще всего используются лишь несколько моделей, таких как Qwen и DeepSeek, а большинство других моделей применяются лишь эпизодически. Это приводит к неэффективному использованию вычислительных ресурсов: исследователи обнаружили, что 17,7 % ускорителей выделяется на обслуживание лишь 1,35 % запросов в Alibaba Cloud.

Aegaeon выполняет «автоматическое масштабирование» на уровне токенов, обеспечивая переключение ускорителей между обслуживанием различных моделей в процессе генерации. В рамках системы один ускоритель поддерживает обработку до семи моделей по сравнению с двумя-тремя моделями в альтернативных системах. При этом задержка, связанная с переключением между моделями, снижена на 97 %, заявили исследователи. Alibaba Cloud сообщила, что решение уже используется на её торговой площадке моделей Bailian.

Источник изображения: Alibaba

Глава NVIDIA Дженсен Хуанг (Jensen Huang) объявил, что из-за экспортных ограничений доля компании на рынке передовых чипов в Китае сократилась с 95 % до нуля. Этому также способствовала стратегия Пекина, направленная на самообеспечение местного рынка. В связи с этим планы NVIDIA возобновить отгрузки ИИ-ускорителей H20, на которые ранее были установлены ограничения правительством США, встретили в Китае довольно прохладно. Более того, в Китае вынесли запрет местным компаниям на покупку разработанного специально для местного рынка ускорителя NVIDIA RTX Pro 6000D, поскольку пришли к выводу, что китайские ИИ-чипы не уступают продукции NVIDIA, разрешённой к экспорту в Китай.

Внедрение ИИ позволило нефтегазовой компании Aramco из Саудовской Аравии весьма эффективно оптимизировать бизнес, сообщает VAST Data. Благодаря комбинации алгоритмов машинного обучения с сетями IoT-датчиков в инфраструктуре компании — на буровых установках, трубопроводах предприятиях по нефтепереработке и т.д. — Aramco добилась сокращения времени незапланированных простоев на 40 % и снижении расходов на техническое обслуживание на 30 %. Системы компании позволяют выявлять признаки перегрузки оборудования задолго до того, как произойдёт серьёзный инцидент, своевременно предотвратив поломки и каскад аварий.

Важен и экологический аспект. Сжигание попутного и «лишнего» газа всегда было неприятным пятном на репутации отрасли. Теперь ИИ Aramco использует более 18 тыс. датчиков для прогнозирования того, где и когда придётся сжигать газ и можно ли этого избежать. В результате с 2010 года сжигание сократилось более чем наполовину и уже более десяти лет сжигается менее 1 % от общего уровня добычи газа.

На одном из крупнейших в мире месторождении Хурайс (Khurais) Aramco развёрнуто 40 тыс. датчиков на 500 нефтяных скважинах, потоки данных интегрируются в системы машинного обучения и роботизированные платформы. Фактически создан «живой» цифровой двойник месторождения с постоянным обновлением данных и возможностью моделирования процессов.

Источник изображения: Zbynek Burival/unsplash.com

Знаковой стала разработка первой в своём роде ИИ-модели Aramco METABRAIN c 7 млрд параметров, созданной из датасета на основе данных, накопленных компанией за 90 лет. В своём роде это всезнающий промышленный консультант. Модель обеспечивает предиктивную аналитику, оптимизирует рабочие процессы и поддерживает принятие тех или иных решений. Фактически речь идёт о банке памяти, объединённом с «рассуждающей» моделью, в том числе обрабатывается историческая информация для получения рекомендаций.

Мегапроекты вроде реализуемого в Хурайсе, предусматривают использование не периодической отчётности, а данных от многочисленных сенсоров, поэтому стратегическое планирование поддерживается ИИ METABRAIN. С появлением ИИ роль руководителя проекта меняется от административного контроля к стратегической интерпретации. Контроль всё ещё важен, но теперь он тесно связан с непрерывным использованием ИИ-технологий, говорит компания. ИИ может порекомендовать перераспределить ресурсы или сообщить о вероятном сбое, но общение с другими людьми всё равно остаётся прерогативой человека.

Aramco активно участвует в ИИ-проектах в Саудовской Аравии. Так, в сентябре 2024 года Aramco Digital объявила о партнёрстве с Cerebras, Groq и Qualcomm для развития ИИ и 5G IoT в стране. В феврале 2025 года Groq и Aramco Digital объявили об открытии крупнейшего в EMEA вычислительного ИИ-центра для инференса.

Компания Google опубликовала документ, в котором описывается методология измерения потребления энергии и воды, а также выбросов и воздействия на окружающую среду ИИ Gemini. Как утверждают в Google, «медианное» потребление энергии на одно текстовое сообщение в Gemini Apps составляет 0,24 Вт·ч, выбросы составляют 0,03 г эквивалента углекислого газа (CO2e), а воды расходуется 0,26 мл.

В компании подчёркивают, что показатели намного ниже в сравнении со многими публичными оценками, а на каждый запрос тратится электричества столько же, сколько при просмотре телевизора в течение девяти секунд. Google на основе данных о сокращении выбросов в ЦОД и декарбонизации энергопоставок полагает, что за последние 12 месяцев энергопотребление и общий углеродный след сократились в 33 и 44 раза соответственно. В компании надеются, что исследование внесёт вклад в усилия по разработке эффективного ИИ для общего блага.

Методологии расчёта энергопотребления учитывает энергию, потребляемую активными ИИ-ускорителями (TPU), CPU, RAM, а также затраты простаивающих машин и общие расходы ЦОД. При этом из расчёта исключаются затраты на передачу данных по внешней сети, энергия устройств конечных пользователей, расходы на обучение моделей и хранение данных.

Источник изображений: Google

Впрочем, по мнению некоторых экспертов, данные вводят в заблуждение, поскольку часть информации не учитывается. Так, не принимается в расчёт «косвенное» использование воды, поскольку считается только вода, которую ЦОД применяют для охлаждения, хотя значительная часть водопотребления приходится на генерирующие мощности, а не на их потребителей. Кроме того, при учёте углеродных выбросов должны приниматься во внимание не купленные «зелёные сертификаты», а реальное загрязняющее действие ЦОД в конкретной локации с учётом использования «чистой» и «обычной» энергии в местной электросети.

OpenAI также недавно оказалась в центре внимания экспертов и общественности, поскольку появилась информация, что её новейшая модель GPT-5 потребляет более 18 Вт·ч электроэнергии, до 40 Вт·ч на ответ средней длины. Сам глава компании Сэм Альтман (Sam Altman) объявил, что в среднем на выполнение запроса тратится около 0,34 Вт∙ч и около 0,32 мл воды. Это несколько больше, чем заявленные показатели Google Gemini, однако, согласно расчётам исследователей, эти цифры, скорее всего, актуальны для GPT-4o.

Недавно представленной модели OpenAI GPT-5 в сравнении с ChatGPT образца середины 2023 года для обработки идентичного запроса потребуется до 20 раз больше энергии, сообщает The Guardian. Официальную информацию об энергопотреблении OpenAI, как и большинство её конкурентов, не публикует. В июне 2025 года глава компании Сэм Альтман (Sam Altman) сообщил, что речь идёт о 0,34 Вт∙ч и 0,00032176 л на запрос, но о какой именно модели идёт речь, не сообщалось. Документальные подтверждения этих данных тоже отсутствуют.

По словам представителя Университета штата Иллинойс (University of Illinois), GPT-5 будет потреблять намного больше энергии в сравнении с моделями-предшественницами как при обучении, так и при инференсе. Более того, в день премьеры GPT-5 исследователи из Университета Род-Айленда (University of Rhode Island) выяснили, что модель может потреблять до 40 Вт∙ч для генерации ответа средней длины из приблизительно 1 тыс. токенов. Для сравнения, в 2023 году на обработку одного запроса уходило порядка 2 Вт∙ч.

Сейчас среднее потребление GPT-5 составляет чуть более 18 Вт∙ч на запрос, что выше, чем у любых других сравнивавшихся учёными моделей, за исключением апрельской версии «рассуждающей» o3 и DeepSeek R1. Предыдущая модель GPT-4o потребляет значительно меньше. 18 Вт∙ч эквивалентны 18 минутам работы лампочки накаливания. С учётом того, что ChatGPT обрабатывает около 2,5 млрд запросов ежедневно, за сутки тратится энергии, достаточной для снабжения 1,5 млн домохозяйств в США.

Источник изображения: Dean Brierley / Unsplash

В целом учёные не удивлены, поскольку GPT-5 в разы производительнее своих предшественниц. Летом 2025 года ИИ-стартап Mistral опубликовал данные, в которых выявлена «сильная корреляция» между масштабом модели и её энергопотреблением. По её данным, GPT-5 использует на порядок больше ресурсов, чем GPT-3. При этом многие предполагают, что даже GPT-4 в 10 раз больше GPT-3.

Впрочем, есть и дополнительные факторы, влияющие на потребление ресурсов. Так, GPT-5 использует более эффективное оборудование и новую, более экономичную экспертную архитектуру с оптимизацией расхода ресурсов на ответы, что в совокупности должно снизить энергопотребление. С другой стороны, в случае с GPT-5 речь идёт о «рассуждающей» модели, способной работать с видео и изображениями, поэтому реальное потребление ресурсов, вероятно, будет очень высоким. Особенно в случае длительных рассуждений.

Источник изображения: Tim King / Unsplash

Чтобы посчитать энергопотребление, группа из Университета Род-Айленда умножила среднее время, необходимое модели для ответа на запрос на среднюю мощность, потребляемую моделью в ходе работы. Важно отметить, что это только примерные оценки, поскольку достоверную информацию об использовании моделями конкретных чипов и распределении запросов найти очень трудно. Озвученная Альтманом цифра в 0,34 Вт∙ч практически совпадает с данными, рассчитанными для GPT-4o.

Учёные подчёркивают необходимость большей прозрачности со стороны ИИ-бизнесов по мере выпуска всё более производительных моделей. В университете считают, что OpenAI и её конкуренты должны публично раскрыть информацию о воздействии GPT-5 на окружающую среду. Ещё в 2023 году сообщалось, что на обучение модели уровня GPT-3 требуется около 700 тыс. л воды, а на диалог из 20-50 вопросов в ChatGPT уходило около 500 мл. В 2024 году сообщалось, что на генерацию ста слов у GPT-4 уходит до трёх бутылок воды.