Umělá inteligence dokáže během několika sekund napsat text, vytvořit obrázek nebo analyzovat rozsáhlý dokument. Za zdánlivě jednoduchým zadáním se ale skrývají tisíce výkonných čipů umístěných v datových centrech po celém světě. S rychlým rozšířením AI proto roste také otázka, kolik elektřiny její provoz skutečně spotřebuje. Odpověď není tak jednoduchá, jak by se mohlo zdát.
Spotřeba umělé inteligence závisí především na tom, co po ní požadujeme. Krátká odpověď na jednoduchou otázku vyžaduje výrazně méně výpočetního výkonu než několikaminutové generované video, analýza tisíců stran dokumentů nebo AI agent, který samostatně provádí desítky úkolů.
Rozlišovat je navíc potřeba mezi dvěma hlavními částmi provozu AI. První je trénování modelu, při kterém se obrovské množství výpočetního výkonu využívá k vytvoření samotného systému. Druhou je inference, tedy každodenní používání již vytrénovaného modelu miliony uživatelů.
Elektřinu přitom nespotřebovávají pouze samotné čipy. Energii potřebují servery, síťové prvky, úložiště dat i systémy, které celé datové centrum chladí a udržují v provozu.
Kolik elektřiny spotřebuje jeden dotaz na AI?
Právě u spotřeby jednotlivých dotazů koluje na internetu řada různých čísel. Často citované starší odhady například uváděly kolem 3 Wh elektřiny na jeden dotaz do ChatGPT. Novější analýzy ale ukazují, že jednoduché textové dotazy mohou být výrazně úspornější.
Výzkumná organizace Epoch AI v roce 2025 odhadla, že typický dotaz zpracovaný tehdejším modelem GPT-4o mohl spotřebovat přibližně 0,3 Wh elektřiny. To je desetkrát méně než často opakovaný odhad 3 Wh.
Autoři zároveň upozornili, že jde pouze o přibližný výpočet a spotřeba se může výrazně lišit podle délky zadání, odpovědi a použitého modelu.
Podobné číslo později zveřejnil přímo Google. Firma podle vlastní metodiky odhadla, že mediánový textový prompt v aplikacích Gemini spotřebuje přibližně 0,24 Wh elektřiny. Google zároveň uvedl, že během předchozích 12 měsíců dokázal energetickou náročnost jednoho typického promptu snížit přibližně 33krát.
Při spotřebě 0,3 Wh by milion jednoduchých textových dotazů představoval přibližně 300 kWh elektřiny.
Samotný jeden dotaz tedy z energetického hlediska nepředstavuje zásadní problém. Rozhodující je ovšem měřítko. AI služby používají stovky milionů lidí a jeden uživatel může během jediného dne vytvořit desítky požadavků.
Právě násobení relativně malé spotřeby obrovským počtem uživatelů vytváří celkovou energetickou zátěž.
Text, obrázky a video mají úplně jinou spotřebu
Navíc není dotaz jako dotaz.
Jednoduché vygenerování několika vět je na opačném konci spektra než pokročilé reasoning modely, které mohou před vytvořením odpovědi provádět rozsáhlé interní výpočty. Ještě náročnější může být generování obrázků a především videa.
Mezinárodní energetická agentura upozorňuje, že nové aplikace, jako jsou generování videa, reasoning nebo autonomní AI agenti, mohou na jeden úkol potřebovat stovky až tisícekrát více energie než jednoduché generování textu.
Proto nedává příliš smysl hledat jedno univerzální číslo, které by říkalo, kolik elektřiny „spotřebuje AI“. Chatbot odpovídající na jednoduchou otázku a systém, který několik minut generuje video nebo samostatně řeší komplikovaný problém, používají stejnou základní technologii, jejich energetická náročnost však může být úplně jiná.
Další část spotřeby vzniká při samotném trénování modelů. Vývoj nejmodernějších systémů vyžaduje rozsáhlé clustery grafických procesorů, které mohou pracovat nepřetržitě celé týdny nebo měsíce.
Přesná čísla firmy zpravidla nezveřejňují a porovnávání jednotlivých modelů je obtížné. S rostoucím počtem uživatelů se však stále větší část celkové spotřeby přesouvá právě k inferenci, protože jednou vytrénovaný model může být následně použit miliardkrát.
Datová centra mohou do roku 2030 spotřebovat dvakrát více elektřiny
Mnohem důležitější než energie potřebná pro jeden prompt je proto celková spotřeba infrastruktury, na které umělá inteligence běží.
Podle Mezinárodní energetické agentury spotřebovala světová datová centra v roce 2025 přibližně 485 TWh elektřiny, což odpovídalo asi 1,5 % globální spotřeby. Jejich spotřeba během předchozích pěti let rostla průměrným tempem kolem 12 % ročně.
Nástup generativní AI tempo růstu ještě urychluje.
IEA uvádí, že v roce 2025 vzrostla spotřeba elektřiny všech datových center přibližně o 17 %. U datových center zaměřených především na AI byl růst přibližně 50%.
Do roku 2030 očekává agentura v základním scénáři přibližně zdvojnásobení celosvětové spotřeby datových center na zhruba 950 TWh ročně.
To by představovalo přibližně 3 % veškeré světové spotřeby elektřiny a množství mírně převyšující současnou roční spotřebu celého Japonska. Spotřeba datových center zaměřených na AI by se měla během stejného období přibližně ztrojnásobit.
To zároveň znamená, že tvrzení, podle kterých AI brzy spotřebuje obrovskou část veškeré světové elektřiny, je potřeba vnímat s rezervou. I při prudkém růstu by měla všechna datová centra dohromady na konci desetiletí představovat kolem 3 % globální spotřeby.
Problém může nastat hlavně v místních sítích
Datová centra nejsou rozmístěna rovnoměrně.
Obrovský areál vybudovaný na jednom místě může vyžadovat stovky megawattů až jednotky gigawattů výkonu. Takový odběr může výrazně zatížit místní elektrickou síť, i když na globální úrovni představují datová centra pouze několik procent spotřeby.
Nejvýrazněji je tento trend vidět ve Spojených státech.
Podle IEA mohou datová centra do roku 2030 tvořit téměř polovinu celkového růstu americké poptávky po elektřině. Jejich spotřeba se má proti roku 2024 zvýšit zhruba o 240 TWh.
Technologické společnosti proto řeší nejen nákup dalších čipů, ale stále častěji také to, odkud získají dostatek energie.
Část nové poptávky mají pokrýt obnovitelné zdroje. IEA očekává, že obnovitelné zdroje zajistí přibližně polovinu dodatečné elektřiny potřebné pro růst datových center do poloviny příštího desetiletí. Významnou roli ale bude mít také zemní plyn a postupně jaderná energie.
AI vrací do hry jádro a nové zdroje energie
Právě AI boom přispívá k obnovenému zájmu technologických společností o dlouhodobé kontrakty na elektřinu, nové jaderné projekty i pokročilé zdroje, jako jsou malé modulární reaktory nebo geotermální elektrárny.
Pro provozovatele datových center totiž není důležitá pouze cena elektřiny, ale také její stabilní dostupnost. AI infrastruktura potřebuje energii nepřetržitě, a proto firmy hledají zdroje, které dokážou poskytovat výkon 24 hodin denně.
Současně prudce roste efektivita samotné technologie.
Nové čipy zvládnou stejné množství výpočtů s nižší spotřebou, optimalizují se modely a provozovatelé datových center zlepšují jejich chlazení.
Google například uvedl, že spotřeba jeho datových center v roce 2024 vzrostla meziročně o 27 %, zároveň ale jejich emise spojené s energií klesly o 12 %.
Technologický pokrok tak může část rostoucí spotřeby kompenzovat.
Úspornější AI nemusí znamenat nižší celkovou spotřebu
Má to ale jeden háček.
Pokud se cena provozu AI sníží, může být technologie nasazena do ještě většího množství služeb a počet požadavků může růst rychleji, než klesá spotřeba jednotlivého úkolu.
Úspornější AI tak nemusí automaticky znamenat nižší celkovou spotřebu elektřiny.
Podobný efekt známe i z jiných oblastí technologií – levnější a efektivnější výpočetní výkon často vede k jeho mnohem širšímu využívání.
Kolik tedy AI skutečně spotřebuje?
Na tuto otázku neexistuje jedno jednoduché číslo.
Jeden jednoduchý dotaz do ChatGPT nebo Gemini dnes pravděpodobně spotřebuje jen zlomek watthodiny. Pokročilé reasoning modely, generování obrázků, videa nebo autonomní agenti ale mohou být řádově náročnější.
V globálním měřítku navíc nejde o jeden dotaz, ale o miliardy požadavků, stále větší modely a stovky nových datových center.
Umělá inteligence tak pravděpodobně nebude dominantním spotřebitelem světové elektřiny, její rychlý růst ale může výrazně změnit to, kde, jak rychle a z jakých zdrojů bude potřeba novou elektřinu vyrábět.
