--- title: "Przychodnia wybiera AI: porównaj zużycie energii i wody" description: Porównaj zużycie energii i wody przez AI w przychodni. Poznaj pytania do dostawcy, wspólną jednostkę pracy i warunek ponownej oceny po wzroście użycia. image: "https://ai4med.pl/img/energia-ai-dostawca.jpg" date: 2026-10-03 author: Jacek Wyderka category: Narzędzia i wdrożenia tags: zużycie energii, wybór dostawcy, zrównoważona AI url: "https://ai4med.pl/narzedzia-i-wdrozenia/energia-ai-dostawca" inLanguage: pl --- # Przychodnia wybiera AI: porównaj zużycie energii i wody Manager polskiej przychodni wybierający AI (sztuczną inteligencję) potrzebuje danych o zasobach zużywanych przez planowane zastosowanie. **Porównuj dostawców dla tego samego zadania i przewidywanej liczby użyć** — poniżej pokazujemy, co sprawdzić przed zakupem oraz kiedy wrócić do oceny. Gdy narzędzie działa w chmurze, obliczenia wykonują serwery dostawcy poza placówką. **Energia zasila obliczenia i chłodzenie**, a część centrów danych wykorzystuje do chłodzenia również wodę. Poproś dostawcę o zakres pomiaru i założenia dla miesięcznego użycia w przychodni. ## Porównaj dostawców przy takim samym zadaniu 25 września 2026 roku MobiHealthNews opublikował rozmowę z Chethanem Sarabu z Cornell Tech. Jej [opis wskazuje na energię i wodę potrzebne centrom danych](https://www.mobihealthnews.com/video/weighing-healthcare-ai-adoptions-environmental-impact) oraz ważenie tego wpływu obok korzyści klinicznych. **To głos w debacie**, bez pomiaru dla konkretnej placówki. Do porównania przyjmij **gotowy szkic odpowiedzi rejestracji**, sprawdzony przez uprawnionego pracownika. Każdy dostawca dostaje jednakowy zakres zadania, podobną długość materiału i wymagania jakościowe. Podaj liczbę szkiców miesięcznie oraz prognozę po rozszerzeniu usługi. Taki opis, ułatwia rozmowę. Badanie zespołu Google z 2025 roku pokazuje znaczenie **granicy pomiaru**, czyli zakresu uwzględnionych urządzeń i czynności. Obejmuje zapasowe serwery i chłodzenie; wyłącza trening modelu (wcześniejsze uczenie AI na danych) oraz urządzenia użytkownika. Wynik dotyczy usługi Google. Opłaty omawiamy osobno w tekście o [modelach rozliczeń AI](/narzedzia-i-wdrozenia/modele-rozliczen-ai). ## Rosnąca liczba użyć może zwiększyć całkowite zużycie Prześledźmy przygotowanie szkicu odpowiedzi. Narzędzie może wyszukać informacje, napisać tekst, a po odrzuceniu wersji wygenerować go ponownie. **Jedno zakończone zadanie może wymagać kilku uruchomień modelu**. Pomiar pierwszej odpowiedzi pomija poprawki. Dostawca może zmniejszyć zużycie energii na szkic, ale przychodnia zacznie tworzyć ich znacznie więcej. **Łączne zużycie może wtedy wzrosnąć**. Przegląd Alzoubi i Mishry z kwietnia 2026 roku opisuje tę możliwość, wskazując potrzebę dalszego zbadania jej w ochronie zdrowia. Oszacowanie miesięczne to średnie zużycie na gotowy szkic, z ponowieniami, pomnożone przez liczbę szkiców — jeśli dostawca ma porównywalne dane. Oceń też **czas przygotowania poprawnej odpowiedzi**. Niższe zużycie nie uzasadnia gorszej jakości; wiadomość pacjentowi zatwierdza pracownik. Warto to zapisać zanim przybędzie zastosowań. ## Pytania do dostawcy o energię i wodę Wyślij je z opisem zadania i prognozą liczby użyć. **Energię i wodę porównuj osobno**; wynik emisji gazów cieplarnianych nie zastępuje tych danych. - **Model i miejsce:** jaki model obsługuje zadanie — tekstowy, głosowy czy obrazowy — i w jakim regionie odbywają się obliczenia? - **Zakres:** czy uwzględniono ponowienia, urządzenia pomocnicze, zapasowe serwery, chłodzenie, trening modelu i wytworzenie sprzętu? - **Woda:** czy raport obejmuje chłodzenie i produkcję energii? Czy odróżnia pobór od zużycia? Część pobranej wody wraca do otoczenia; bezpowrotnie zużyta może na przykład odparować podczas chłodzenia. - **Wiarygodność:** co zmierzono, co oszacowano, z jakiego okresu pochodzą dane i jakie mają ograniczenia? **Pierwszy krok:** dopisz do zapytania ofertowego warunek przekazania tych danych dla obecnego i planowanego użycia, z oznaczeniem braków. Warto wybrać rozwiązanie, gdy zapewnia potrzebną jakość i udokumentowaną korzyść. **Gdy dostawca nie wyjaśnia liczb, nie warto przyznawać ofercie przewagi środowiskowej.** Powtórz ocenę po przekroczeniu prognozy miesięcznej lub gdy zmieni się model bądź region obliczeń; rozszerzenie zatwierdza manager. ## Źródła - [MobiHealthNews / HIMSS TV — wpływ środowiskowy AI](https://www.mobihealthnews.com/video/weighing-healthcare-ai-adoptions-environmental-impact) — 25.09.2026; opis rozmowy o energii, wodzie i korzyściach klinicznych. Sprawdzono: 2026-09-27. - [Alzoubi i Mishra — Green artificial intelligence in health applications](https://www.researchgate.net/publication/404409126_Green_artificial_intelligence_in_health_applications) — 28.04.2026; pełny tekst autorów, starsze tło o wzroście użycia. Sprawdzono: 2026-09-27. - [Elsworth i współautorzy z Google — pomiar wpływu AI](https://arxiv.org/html/2508.15734v1) — 21.08.2025; starsze źródło pierwotne wyjaśniające zakres pomiaru. Sprawdzono: 2026-09-27. - Okładka: [Stéf -b. na Pexels](https://www.pexels.com/photo/empty-hospital-room-with-medical-equipment-39459347/)