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分类:单机 / 冒险解谜 | 大小:3.4MB | 授权:免费游戏 |
语言:中文 | 更新:2025-09-07 20:23 | 等级: |
平台:Android | 厂商: 为什么千万不要跟AI说“谢谢”?股份有限公司 | 官网:暂无 |
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为什么千万不要跟AI说“谢谢”?2024更新家族子弟,愿意为观澜星府死战之人不多。
> 厂商新闻《为什么千万不要跟AI说“谢谢”?》特朗普继续对日本施压:日本需要开放市场 时间:2025-09-08 05:51
你跟AI说过谢谢吗?
几个月前,OpenAI的CEO山姆·奥特曼(Sam Altman)在推文中提及,对AI说“请”和“谢谢”或许让他们花掉了“数千万美元”电费。巨额电费也意味着,AI因为人类的礼貌而消耗了大量的电力资源,变得更不环保了。
OpenAI的CEO山姆·奥特曼(Sam Altman)在推文中提及,对AI说“请”和“谢谢”或许让他们花掉了“数千万美元”电费。
AI作为工具,可以助力环保研究和环保事业,但这个工具的研发和运营却相当耗能。更严重的问题是,我们说不清AI会造成多少碳排放。
要让AI变得更环保,也绝不仅仅是人类不说“请”和“谢谢”那么简单。
用一次AI有多少碳排放?
AI工具到底会消耗多少电能,又会造成多少碳排放,这其实是一个很难回答的问题。
最主要的困难在于信息不透明。提供AI服务的大公司往往不会公布详细的能耗数据,研究者经常只能通过间接估算进行分析——例如,他们有时会通过英伟达服务器的需求量对AI能耗规模进行计算。
这些估算存在很多假设,其结果的可靠程度也比较有限。有时,不同来源的估算会得出差异较大的结论:例如一项估算认为,每使用一次ChatGPT平均会消耗2.9 瓦时的电力[1],而另一项估算则认为每次查询平均仅需要0.3瓦时电力[2],二者相差了将近10倍。
一项估算认为,每次用ChatGPT查询平均会消耗2.9瓦时电力,耗电量是使用搜索引擎的10倍——但我们很难判断这些数字有多准确 | pexels
除此之外,研究者还有另一种方法获得数据:他们可以亲自下载并运行AI模型,让它们执行标准化的任务,然后测量由此产生的电能消耗。结合当地电网中火力发电的占比,人们还可以进一步计算出耗电背后的碳排放。这样得出的数据更加准确,但它只适用于开源模型,依然不足以揭示AI环境影响的全貌。
在最近发表的研究中,德国科学家就对14个开源大语言模型进行了这样的分析[3]。研究发现,不同模型在回答相同问题时的能耗与碳排放差异极大,最大与最小的数据之间甚至相差了50倍以上。
扩大参数规模、采用逐步推理可以提升AI的表现,但这些因素也增加了运算量,导致碳排放大幅增加。在这项研究的测试范围内,碳排放最多的AI模型是Deepseek R1 70B,让它回答60万个问题所产生的碳排放,相当于乘飞机在伦敦与纽约之间往返一次[4]。
目前仍有较大比例的电能来自火力发电,因此运行AI模型在耗电的同时也会产生间接的二氧化碳排放 | Wikipedia
单次使用AI的碳排放并不算大,但考虑到热门AI工具有着上亿规模的访问量,相关碳排放总数依然相当可观。在此之外,AI模型的训练、硬件生产、服务器冷却等环节还有很多额外的环境成本——但由于数据不足,这些成本的总和究竟有多大同样是个谜。
整体不高,但局部影响大
AI模型的计算工作通常在大型数据中心完成。随着AI的迅速扩张,近几年数据中心用电需求快速增长,不过它在全球能源消耗和碳排放中的占比还比较小。
根据国际能源署(IEA)的统计,2024年数据中心的用电总量约为415太瓦时(TWh),占到全球用电总量的1.5%。供应这些电力产生的二氧化碳排放约为1.8亿吨,约占燃烧排放总量的0.5%[5]。
根据该机构的估计,到2030年,数据中心的用电量可能会翻一番,达到约945太瓦时。虽然涨幅惊人,但在全球电力消耗总量中,它依然只占了大约3%[5]。
不过,数据中心有“扎堆”的特性,因此哪怕总量看起来不高,局部地区受到的影响仍可能会非常显著。企业往往倾向于将数据中心建设得非常密集,这样有利于高效传输信息,还可以共享电力与冷却设施。这样做非常方便,但可能会给局部供电带来巨大的压力。
与炼钢厂等传统的高耗能设施相比,数据中心在空间上更加密集 | cisco
在一些地方,数据中心的影响比全球平均值要高得多。例如,美国弗吉尼亚州目前已有340个数据中心。据研究机构统计,这些数据中心的用电量占到了该州电力消耗总量的四分之一以上[6]。
在这里,数据中心的建设仍在快速推进,电力不足的迹象也开始显现。AI带来的电力需求缺口可能要靠新建大型燃气发电厂才能解决——而这样一来,碳排放自然也会随之增加。
为AI减碳,不说谢谢有用吗?
在谈论减少AI碳排放时,不少人都会提议从不对AI说“谢谢”做起,这种说法确实有些道理。
大语言模型在接到用户输入指令时,会将文字拆分成许多基本的“词元”(token)来分析。需要处理的词元数量决定了AI的工作量,因此也与能耗和碳排放密切相关。如果能减少“谢谢”这样可有可无的文字,就能让词元量减少一点,让AI在执行任务时少费一点电。
不过,比起一句客套话,对碳排放影响更大的可能还是AI的推理模式。上面提到的新研究发现:启用逐步推理的大语言模型,碳排放达到了其他模型的4-6倍[3]。这是因为,在展现逐步“思考”过程时,AI模型会生成额外的文字,它们需要处理的词元数量也会大幅增加。
精简提问、谨慎地选择AI模型,这对减少碳排放有些帮助;不过,这个问题终归不能只靠约束使用者来解决。提升AI效率、更多使用清洁能源发电、合理布局数据中心才是解决AI环境危机的根本途径,而这些措施都需要企业与政府的共同努力。
参考文献
[1]https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2542435123003653
[2]https://epoch.ai/gradient-updates/how-much-energy-does-chatgpt-use
[3]https://www.frontiersin.org/journals/communication/articles/10.3389/fcomm.2025.1572947/full
[4]https://www.eurekalert.org/news-releases/1086116
[5]https://www.iea.org/reports/energy-and-ai
[6]https://www.nature.com/articles/d41586-025-00616-z
作者:窗敲雨
编辑:麦麦
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