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姜谷粉丝 2025-04-19 09:30
IT之家 4 月 19 日消息,据外媒 Tom's Hardware 报道,当地时间周三,《华盛顿邮报》和加州大学河滨分校的研究指出,使用生成式 AI 的环境代价远比外界想象的更高。研究发现,AI 即便仅仅是在生成文本时,背后也需要消耗大量水资源用于服务器降温,此外还伴随着庞大的电力消耗。
研究团队指出,AI 的用水量会因所在州及与数据中心的距离而有较大差异:水用得越少,电力消耗往往越多,反之亦然。以生成一封 100 词的电子邮件为例,得克萨斯州的数据中心平均耗水量约为 235 毫升,而在华盛顿州,这一数字则高达 1408 毫升,约相当于三瓶普通矿泉水。

研究提醒,如果用户每周、甚至每天反复调用 GPT-4,哪怕只是生成简单的文字,水的消耗量也会迅速累积。
研究还指出,数据中心对水电资源的消耗正在加剧周边居民的生活成本,直接抬高了用水与用电账单。例如,Meta 在训练 LLaMA-3 模型时,共消耗了 2200 万升水,约等于种植 4439 磅(IT之家注:约 2013.5 千克)大米所需的水量,或者 164 名美国人一整年的用水总和。
除了水,GPT-4 的用电需求同样惊人。研究估算,如果全美约 10 名在职人员中有 1 人每周调用一次 GPT-4,持续一年(人均查询 52 次,总用户约 1700 万),所需电量将达到 121517 兆瓦时,相当于华盛顿特区全部家庭 20 天的用电量。这还是在极其克制的假设条件下,实际使用远可能不止于此。
《华盛顿邮报》还援引了 OpenAI、Meta、谷歌和微软的回应,几家公司均表示将致力于降低 AI 对环境的负担,但都未给出明确的行动方案。
微软发言人 Craig Cincotta 表示,公司正“致力于研发无需消耗水资源的数据中心冷却技术”。报道称,尽管这种说法听起来很有前景,但由于缺乏具体细节,研究人员提醒应持审慎态度,“企业的环保承诺,过去往往被盈利目标所牺牲。”

姜谷粉丝 2025-04-19 09:33
生成式AI的水电消耗对数据中心周边生活成本的影响
生成式AI水电消耗情况
水资源消耗
生成式AI在运行过程中需要大量水资源用于服务器降温。研究发现,AI用水量会因所在州及与数据中心的距离而有较大差异,水用得越少,电力消耗往往越多,反之亦然。例如,以生成一封100词的电子邮件为例,得克萨斯州的数据中心平均耗水量约为235毫升,而在华盛顿州,这一数字则高达1408毫升,约相当于三瓶普通矿泉水。若用户每周、甚至每天反复调用GPT - 4,哪怕只是生成简单的文字,水的消耗量也会迅速累积。Meta在训练LLaMA - 3模型时,共消耗了2200万升水,约等于种植4439磅(约2013.5千克)大米所需的水量,或者164名美国人一整年的用水总和。

电力资源消耗
AI的电力消耗同样惊人。研究估算,如果全美约10名在职人员中有1人每周调用一次GPT - 4,持续一年(人均查询52次,总用户约1700万),所需电量将达到121517兆瓦时,相当于华盛顿特区全部家庭20天的用电量,而这还是在极其克制的假设条件下,实际使用可能远不止于此。像现在爆火的ChatGPT,每日耗电量高达50万度,用于处理约2亿个用户请求,相当于美国家庭每天用电量的1.7万多倍。OpenAI在ChatGPT上每天花费高达70万美元。谷歌每年用于人工智能训练的电量为23亿度,相当于美国一个州首府所有家庭一年的用电量,若每次搜索都使用AIGC,其年耗电量将增至约290亿度。

对数据中心周边生活成本的影响
数据中心对水电资源的大量消耗正在加剧周边居民的生活成本,直接抬高了用水与用电账单。由于数据中心需要消耗大量的水电资源,会使当地水电资源的供需关系发生变化,在供应有限的情况下,需求的增加会导致水电价格上升,进而影响周边居民的日常生活成本。

行业应对措施
微软发言人Craig Cincotta表示,公司正“致力于研发无需消耗水资源的数据中心冷却技术”。此外,为节约宝贵的自来水资源,很多企业尝试用各种方法为数据中心散热,例如,微软曾尝试部署海下数据中心,Facebook数据中心选址北极圈附近,阿里云千岛湖数据中心使用深层湖水制冷

jjybzxw 2025-04-19 11:38
这篇报道揭示了生成式AI在环境影响方面的一些重要问题,以下是对这些发现的总结和分析:

1. 水资源消耗:
   - AI在生成文本时需要消耗大量水资源用于服务器降温。不同地区的数据中心用水量差异显著,例如生成一封100词电子邮件的耗水量在得克萨斯州约为235毫升,而在华盛顿州高达1408毫升。
   - 如果用户频繁调用GPT-4等AI模型,水资源消耗会迅速累积。

2. 电力消耗:
   - 除了水资源消耗外,AI的电力消耗同样惊人。例如,Meta训练LLaMA-3模型消耗了2200万升水,相当于164名美国人一整年的用水量。
   - 如果全美约10名在职人员中有1人每周调用一次GPT-4,持续一年,所需电量将达到121517兆瓦时,相当于华盛顿特区全部家庭20天的用电量。

3. 环境和经济影响:
   - 数据中心对水电资源的消耗正在加剧周边居民的生活成本,直接抬高了用水与用电账单。
   - 这种资源消耗对环境的影响是巨大的,需要引起足够的重视。

4. 企业的环保承诺:
   - OpenAI、Meta、谷歌和微软等公司均表示将致力于降低AI对环境的负担,但目前尚未给出明确的行动方案。
   - 微软表示正在研发无需消耗水资源的数据中心冷却技术,但缺乏具体细节,研究人员提醒应持审慎态度。

总的来说,这篇报道揭示了生成式AI在环境代价方面存在的问题,包括水资源和电力的巨大消耗,以及对周边居民生活成本的影响。这需要引起业界和公众的重视,并推动相关企业和研究机构采取切实有效的措施来降低AI的环境负担。同时,我们也应该对企业的环保承诺持审慎态度,关注其具体行动和效果。


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