Szacowana oszczędność energii dla największych
firm AI po wdrożeniu AJ Power (fraktalnego
trybu)
Wykorzystane dane (szacunki z branży)
GPT-5 zużywa średnio 18–40 Wh na zapytanie.
Liczba zapytań dziennie: 2,5 miliarda.
Zużycie: 2,5 mld × 18 Wh = 45 GWh/dzień → 16,4 TWh rocznie (~roczne zużycie 1,5 mln domów
USA).
Mniejsze modele fraktalne (AJ-Lang) mogą oferować do 90% oszczędności energii przy
zachowaniu efektywności.
Średni koszt energii dla centrów danych: 0,10 USD/kWh (ostrożny szacunek globalny).
Szacowana oszczędność energii dla firm AI
Firma
Roczne oszczędności
energii
Porównanie Oszczędności
finansowe
OpenAI /
ChatGPT ~10 TWh rocznie Jak 500 000 domów USA ~1 mld USD rocznie
Google / Gemini ~10 TWh rocznie Metropolia wielkości
dużego miasta ~1 mld USD rocznie
Anthropic /
Claude ~8–9 TWh rocznie Całe miasto ~0,8–0,9 mld USD
rocznie
Łącznie w skali globalnej:
Oszczędność może sięgnąć 20–30 TWh rocznie – co odpowiada zużyciu setek tysięcy gospodarstw
domowych i daje 2–3 mld USD oszczędności rocznie.
Dodatkowe korzyści
Koszty operacyjne: Redukcja zużycia energii o 70–90% → ogromne oszczędności finansowe
(wliczając chłodzenie i infrastrukturę).
Czas odpowiedzi: Lepsza stabilność = mniej awarii i przestojów (poprawiona jakość usług).
Środowisko: Drastyczne obniżenie śladu węglowego przy masowym zastosowaniu AI.
Skalowalność i elastyczność: Fraktalne modele są lżejsze i bardziej dynamiczne – idealne na
rynki rozwijające się i edge computing.
•
•
•
•
•
•
•
•
•
1
Wniosek
Wprowadzenie AJ Power przez głównych graczy AI mogłoby: - oszczędzić dziesiątki terawatogodzin
energii rocznie,
- wygenerować miliardy dolarów oszczędności,
- podnieść stabilność i jakość usług AI,
- zmniejszyć wpływ na środowisko i zwiększyć społeczną akceptację technologii.
Fraktalny AI = długofalowa przyszłość zrównoważonej inteligencji.