AI開發(fā)不但耗水，更加的耗電，近日，荷蘭數(shù)據(jù)科學(xué)家Alex de Vries告訴媒體，他發(fā)現(xiàn)人工智能可能具有與加密貨幣相當(dāng)?shù)暮碾娔芰?，并認(rèn)為有必要提醒人們“AI也是能源密集型技術(shù)”。

目前de Vries供職于荷蘭央行，他在業(yè)余之際運(yùn)營了一個名為“Digiconomist”的博客網(wǎng)站，最初專注于探討數(shù)字貨幣能源消耗以及對環(huán)境的負(fù)面影響，但在去年意識到AI的風(fēng)險后，他在博客中添加了一個新標(biāo)簽——“人工智能的可持續(xù)性”。

去年，de Vries在專門研究可持續(xù)能源的雜志《焦耳》（Joule）上發(fā)表了一篇論文：研究結(jié)果估計(jì)，如果谷歌將生成式人工智能集成到用戶的每次搜索之中，其用電量將升至大約每年290億度。

需要指出的是，許多國家的用電量甚至達(dá)不到這一數(shù)字的水平，包括肯尼亞、危地馬拉和克羅地亞。

眾所周知，人工智能需要大量的電力。以O(shè)penAI的聊天機(jī)器人ChatGPT為例，在訓(xùn)練其背后的大語言模型（LLM）時就需要處理大量的信息，每一次處理都需要電力。

而用戶在使用ChatGPT時，其每次作出回應(yīng)也需要電力。據(jù)估計(jì)，ChatGPT每天要響應(yīng)大約2億個請求，在此過程中消耗超過50萬度電力。與之相比，每一個美國家庭的平均用電量只有29度，相當(dāng)于1.7萬個家庭的用電量。

今年1月，OpenAI的首席執(zhí)行官山姆·奧爾特曼也對人工智能的成本表達(dá)了類似的擔(dān)憂。當(dāng)時奧爾特曼表示，未來的人工智能需要能源方面的突破，因?yàn)锳I消耗的電力將遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過人們的預(yù)期。

上周，國際能源署（IEA）發(fā)布的報告顯示，2023年全球與能源相關(guān)的二氧化碳排放量達(dá)到創(chuàng)紀(jì)錄的374億噸。分析認(rèn)為，即使多國政府都在推進(jìn)凈零排放的政策，但全世界整體的努力程度可能還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠。