Що таке «вага» ШІ-запиту: скільки трафіку споживають чат-боти зі штучним інтелектом

Текстовий запит: найлегша категорія

Щоб зрозуміти, як ШІ обробляє текстові запити, варто спершу пояснити базову одиницю виміру, з якою працює модель — токен. Це не літера і не ціле слово, а фрагмент слів: іноді ціле коротке слово, іноді лише його частина. Саме на такі фрагменти розбивається і ваш запит, і відповідь моделі, перш ніж потрапити на обробку. Розуміння того, що таке токени в ШІ, пояснює, чому довші запити «коштують» дорожче в обчисленнях — незалежно від того, скільки кілобайт вони фактично важать у переданих даних.

Ось як працює чат-бот, якщо дивитись на процес зі сторони мережі: спілкування з чат-ботом на кшталт ChatGPT за обсягом переданих даних схоже на звичайне листування в месенджері — і запит, і відповідь — це текст, а навіть розгорнута відповідь на кілька абзаців важить лічені кілобайти — набагато менше за одну-єдину медіанну вебсторінку (ті самі 2,5+ МБ). Тут навантаження на канал невелике, і навіть не найшвидший Інтернет впорається без проблем.

Цікаво, що складність «мислення» моделі під час обробки запиту не завжди відповідає обсягу даних, які передаються каналом. За оцінками дослідницької організації Epoch AI, середній запит до ChatGPT (модель GPT-4o) споживає приблизно 0,3 Вт·год електроенергії на обчислення — менше, ніж витрачають деякі побутові прилади. Тобто основне «навантаження» такого запиту лягає не на ваш інтернет-канал, а на обчислювальні потужності дата-центру, де працює модель — а разом з електроенергією там витрачається ще й вода на охолодження серверів, про що трохи нижче.

Зображення: середня вага, помітна різниця

Коли йдеться про генерацію зображень — наприклад, у Midjourney чи подібних сервісах — ситуація інша. Сам текстовий запит (промпт) усе ще важить мало, а от результат — уже готове зображення — це файл, який потрібно завантажити на ваш пристрій. Типове згенероване зображення за замовчуванням має роздільність близько 1024×1024 пікселів (приблизно 1 мегапіксель), а після покращення якості може сягати 2048×2048 пікселів. У перерахунку на розмір файлу це десь від 1 до 3 мегабайт залежно від деталізації та формату — тобто приблизно як одна-дві звичайні фотографії із сучасного смартфона.

Різниця з'являється в масштабі: якщо дизайнер за робочий день генерує десятки варіантів зображень, підбираючи потрібний результат, сумарний обсяг завантажених файлів накопичується швидше, ніж при звичайному перегляді сайтів чи соцмереж. Питання, скільки мегабайт витрачає генерація зображень за цілий робочий день, залежить від кількості спроб: наприклад, 50 згенерованих і завантажених зображень — це вже орієнтовно 50-150 МБ, що можна порівняти із завантаженням кількох десятків звичайних вебсторінок поспіль.

Відео: найважча категорія

Найбільше навантаження на канал створює генерація відео за допомогою ШІ. Навіть коротке відео в стандартній HD-якості (1080p) при типовому для вебу стисненні важить орієнтовно 20-50 мегабайт на кожну хвилину — залежно від рівня стиснення та деталізації картинки. Тобто одне коротке, 15-20-секундне згенероване відео вже може «коштувати» стільки ж трафіку, скільки кілька десятків згенерованих зображень разом узятих. Якщо в команді хтось регулярно працює з такими інструментами — це варто враховувати окремо при плануванні швидкості Інтернету, подібно до того, як закладають запас каналу під відеоконференції чи стрімінг.

Енергоспоживання та водний слід штучного інтелекту

Окрім навантаження на інтернет-канал, у роботи ШІ є ще один, менш очевидний вимір «ваги» — витрати ресурсів у дата-центрах, де фізично працюють моделі. Енергоспоживання дата-центрів штучного інтелекту — тема, яку індустрія довго обходила стороною, тому дані від Google варті особливої уваги.

Влітку 2025 року компанія оприлюднила рідкісні для індустрії цифри про свою модель Gemini: один запит споживає приблизно 0,0003 кВт·год електроенергії — це лише близько десятої частини того, що потрібно звичайній лампочці для роботи протягом години. У перерахунку на витрати води на охолодження серверів ШІ, один запит «коштує» орієнтовно 0,002 літра — саме так виглядає відповідь на питання, скільки води витрачається на охолодження серверів ШІ в перерахунку на одну взаємодію з моделлю.

Цифри здаються мізерними, але масштаб змінює картину: мільйон запитів до Gemini — це вже близько 300 кВт·год електроенергії та 2000 літрів води, а мільярд запитів — приблизно 300 тисяч кВт·год і 2 мільйони літрів відповідно. З цими цифрами напряму пов'язаний і вуглецевий слід штучного інтелекту: чим більше електроенергії споживає дата-центр, тим більший вуглецевий слід одного запиту до нейромережі — залежно від того, наскільки «чистим» є джерело живлення конкретного дата-центру.

Для порівняння, попередні дослідження показували, що ранні версії ChatGPT споживали ще більше електроенергії на запит, тож ефективність моделей поступово зростає. Інші великі компанії, зокрема Microsoft та OpenAI, поки що не публікують настільки детальної статистики, тож Google тут — рідкісний виняток, що додає прозорості обговоренню екологічного сліду одного ШІ-запиту.

Для звичайного користувача чи невеликого бізнесу ці цифри радше цікаві, ніж практично значущі — жоден офіс не відчує різниці в рахунку за воду через використання чат-бота. Але для компаній, що планують власну інфраструктуру для роботи з ШІ (наприклад, розміщення потужних серверів у дата-центрі), питання енергоефективності й охолодження обладнання стає цілком практичним — і це ще один аргумент на користь розміщення обладнання в спеціалізованому дата-центрі з продуманим охолодженням, а не в звичайній офісній серверній.

Скільки ж «важить» типовий «ШІ-день» в офісі

Якщо скласти докупи типовий робочий день команди, яка активно користується ШІ-інструментами — текстові запити до чат-ботів, кілька десятків згенерованих зображень для маркетингових матеріалів, можливо, короткі відеофрагменти — сумарне навантаження на канал може відчутно перевищувати те, до чого звик офіс, що в роботі використовує лише пошту та браузер.

Окремо варто врахувати й ШІ-агенти — сервіси, які виконують низку дій автоматично, без постійної участі людини (наприклад, самостійно аналізують документи чи моніторять дані): вони можуть генерувати десятки запитів на хвилину без жодного клацання миші, а отже й непомітно накопичувати трафік значно швидше за одного співробітника, що вручну спілкується з чат-ботом. Розуміння того, як чат-боти споживають трафік у порівнянні з такими автоматизованими сценаріями, допомагає точніше спланувати навантаження на канал наперед. Це не означає, що потрібен якийсь екзотичний тариф — але саме тому варто закладати запас швидкості, а не рахувати мінімум «впритул».

У Макснет можна підібрати тариф із запасом саме під такі сценарії — від помірних швидкостей для точкового використання ШІ-інструментів до потужніших каналів, якщо генерація зображень чи відео стає постійною частиною робочих процесів команди. Головне — оцінювати не лише кількість людей в офісі, а й те, яким саме контентом вони щодня обмінюються з інтернет-мережею.