AIは経済的および社会的に大きな利益をもたらしますが、特に推論段階における環境への影響を理解することは非常に重要です。Googleは、Geminiプロンプトに特化したAI推論のエネルギー、排出量、水への影響を測定するための包括的な手法を開発しました。その結果、Geminiのテキストプロンプトの中央値は0.24ワット時（Wh）のエネルギーを使用し、0.03グラムのCO2相当量を排出し、0.26ミリリットルの水を消費することが示されています。これらの数値は、多くの公開されている推定値よりも大幅に低く、規模を拡大した上での実際の運用効率を示しています。GoogleのAIシステムは著しく効率化されており、中央値のGeminiテキストプロンプトのエネルギーおよび炭素排出量は、最近の12ヶ月間でそれぞれ33倍、44倍減少しました。この効率性は、カスタムハードウェア、効率的なモデルアーキテクチャ、最適化されたアルゴリズム、そして超高効率データセンターを含むフルスタックアプローチによるものです。この手法では、アイドル状態の機械、CPUおよびRAMの使用量、データセンターのオーバーヘッドなど、他の計算ではしばしば省略される要因が考慮されています。Googleは、この手法を共有することで、AIリソース消費量の計算における業界全体の整合性を促進することを目指しています。AIサービスの需要が増加していることを認識し、AI効率の継続的な改善に取り組んでいます。この効率性への焦点は、AIの責任ある開発にとって不可欠であると考えられています。