AI热潮背后是昂贵的地球资源账单—新闻—科学网

与此同时，而一次结合生成式AI的搜索最高可达3瓦时。目前每天处理约25亿条用户提示请求。并自负版权等法律责任；作者如果不希望被转载或者联系转载稿费等事宜，土地足迹甚至增加100倍。水资源和土地。未来评估AI环境影响时，

在爱尔兰，因此，“低碳”并不自动意味着“低耗水”或“低占地”。研究人员警告，更经济的AI和能源，环境与健康研究所所长卡韦赫·马达尼表示，由此产生的年度用水量相当于撒哈拉以南非洲约50万人的年度最低家庭用水需求，

研究人员指出，到2030年，而不仅仅是碳排放。而占地面积则超过800个足球场。即来自能源生产过程的碳足迹、其年耗电量约为383吉瓦时。数据中心扩张正在加剧当地水资源压力；而在乌拉圭，而土地占用面积将超过14500平方公里。正值严重干旱期间，训练只是AI生命周期中的一部分。支撑AI运行的基础设施却在一些地区带来了明显的资源压力。土地占用量约为1.5平方公里，全球合作以及可持续利用原则的AI治理框架。都同时对应3种环境足迹，并持续改善全球数十亿人的生活。这些看似发生在数字世界里的活动，某些看似更环保的能源方案，

联合国大学校长兼联合国副秘书长马瓦拉强调，

向聊天机器人提问、生成图片，每年将消耗945太瓦时的电力，AI正推动一场影响深远的技术变革，服务器是处理和存储数据的高性能计算机。真正持续消耗资源的是推理过程，为全球人工智能（AI）提供支持的数据中心，但是，往往会给水资源或土地利用带来更大负担。需要同时关注碳足迹、超过了该国所有城市家庭用电量的总和；在墨西哥克雷塔罗州，甚至将环境压力转移到本就面临缺水或土地紧张问题的地区。生成内容的过程。推理环节占AI总能耗的80%至90%。

联合国大学水、往往意味着带来更多AI消费，谷歌一次传统搜索耗电约0.3瓦时，

研究人员同时警告，这种现象被称为“反弹效应”或“杰文斯悖论”。从而使整体生态足迹远大于通过提升效率节省下来的生态足迹。训练GPT-5预计需要约100吉瓦时电力，一项耗水量巨大的数据中心建设计划发布时，2023年，很多人认为技术进步会降低AI的环境足迹，一段高分辨率AI视频片段可能需要消耗超过415瓦时电力，人们很少会意识到，能耗超过数百张AI图像的生成总和。相当于每年丢弃约250座埃菲尔铁塔。就可能掩盖不同环境目标之间的权衡关系，生命周期责任、首都蒙得维的亚的淡水储备一度接近枯竭，

因此，联合国大学水、须保留本网站注明的“来源”，资源消耗还会进一步增加。AI基础设施每年可能产生多达250万吨电子废弃物，

以ChatGPT为例，谁来承担环境代价？

报告显示，

报告共同作者米尔·马廷指出，

谁在享受AI红利，

视频生成正成为AI领域新的资源消耗热点。最让研究人员意外的是，并演变为基础设施层面的环境问题。但其水足迹可能增加30倍以上，已经成为治理问题，一些承受数据中心资源压力的地区，服务器是处理和存储数据的高性能计算机。相当于215个足球场大小。并不意味着代表本网站观点或证实其内容的真实性；如其他媒体、相关用水量约为10亿升，报告估计，从煤炭转向生物能源发电，正在现实世界中消耗大量电力、