据《华盛顿邮报》报道，美国加州大学河滨分校的一项新研究揭示了生成式 AI 的惊人环境成本，尤其是其对水资源的消耗。研究发现，即使只是生成文本，AI 也需要大量的水来冷却服务器。再加上其对电网的巨大压力，进一步凸显了 AI 发展的环境挑战。
图源 Pexels
研究指出，AI 的用水量因州和数据中心位置的不同而有所差异，但总体而言，水耗与电费成反比。IT之家注意到，得州的水耗最低，生成一封 100 字的电子邮件仅需 235 毫升水，而华盛顿则高达 1,408 毫升，相当于三瓶 16.9 盎司的矿泉水。
此外，数据中心本身就是水电的消耗大户，这也推高了所在地区居民的水电费用。例如，Meta 训练其 LLaMA-3 模型就使用了 2200 万升水，相当于种植 4439 磅（IT之家备注：约 2013.5 千克）大米所需的水量，或 164 名美国人一年的用水量。
GPT-4 的电力成本也非常高，如果十分之一的美国上班族每周使用一次 GPT-4，一年下来，其电力需求将相当于整个华盛顿特区（约 671,803 人）20 天的用电量。
OpenAI、Meta、谷歌和微软的代表对此进行了回应，大多数只是重申了致力于减少环境需求的承诺，并未给出具体的行动方案。微软代表 Craig Cincotta 表示，公司致力于开发完全不耗水的冷却方法，但没有提供具体的细节。
据《华盛顿邮报》报道，美国加州大学河滨分校的一项新研究揭示了生成式 AI 的惊人环境成本，尤其是其对水资源的消耗。研究发现，即使只是生成文本，AI 也需要大量的水来冷却服务器。再加上其对电网的巨大压力，进一步凸显了 AI 发展的环境挑战。
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研究指出，AI 的用水量因州和数据中心位置的不同而有所差异，但总体而言，水耗与电费成反比。IT之家注意到，得州的水耗最低，生成一封 100 字的电子邮件仅需 235 毫升水，而华盛顿则高达 1,408 毫升，相当于三瓶 16.9 盎司的矿泉水。
此外，数据中心本身就是水电的消耗大户，这也推高了所在地区居民的水电费用。例如，Meta 训练其 LLaMA-3 模型就使用了 2200 万升水，相当于种植 4439 磅（IT之家备注：约 2013.5 千克）大米所需的水量，或 164 名美国人一年的用水量。
GPT-4 的电力成本也非常高，如果十分之一的美国上班族每周使用一次 GPT-4，一年下来，其电力需求将相当于整个华盛顿特区（约 671,803 人）20 天的用电量。
OpenAI、Meta、谷歌和微软的代表对此进行了回应，大多数只是重申了致力于减少环境需求的承诺，并未给出具体的行动方案。微软代表 Craig Cincotta 表示，公司致力于开发完全不耗水的冷却方法，但没有提供具体的细节。