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东说念主们对生成式 AI 充满期待，从进步处事效果到激动科学推敲的跳跃。接洽词，尽管这项工夫的迅猛发展激动了遒劲模子在多个行业的快速诈骗，随之而来的环境影响却仍难以量化，更无谓说灵验缓解。

历练领独特十亿参数的生成式 AI 模子，如 OpenAI 的 GPT-4，需要遒劲的贪图才智，这不仅破钞普遍电力，增多二氧化碳排放，还会给电网带来格外压力。

此外，将这些模子部署到施行诈骗中，使数百万东说念主或者在日常生存中使用生成式 AI 模子，并在开发完成后合手续微调以优化性能，这些齐将恒久破钞普遍能源。

历练、部署和微调生成式 AI 模子所使用的硬件依赖普遍水资源进行冷却，这可能对市政给水系统变成压力，并影响当地生态系统。此外，生成式 AI 诈骗的激增激动了对高性能贪图硬件的需求，从而在制造和运输经由中转折增多了环境包袱。

“当咱们商榷生成式 AI 的环境影响时，不行仅仅暖和开荒插上电源时破钞的电力。这些影响触及更夙昔的系统层面，况兼会跟着咱们收受的行为而合手续存在。”麻省理工学院材料科学与工程系教育 Elsa A. Olivetti 示意。她同期亦然麻省理工学院新风景花样脱碳任务的谨慎东说念主。

Olivetti 是论文“The Climate and Sustainability Implications of Generative AI”的资深作家之一。该论文由 MIT 推敲团队共同撰写，行动该推敲所鸿沟内搜集论文的一部分，旨在探讨生成式 AI 对社会的变革后劲，包括其正面与负面影响。

高耗能的数据中心

数据中心的电力需求是生成式 AI 对环境影响的中枢成分之一。这些中心承担着历练和起初深度学习模子的重担，为 ChatGPT、DALL-E 等广受接待的 AI 用具提供支合手。

数据中心是一种温控建筑，里面容纳贪图基础才略，如服务器、数据存储开荒和收集开荒。举例，亚马逊在群众运营着 100 多个数据中心，每个数据中心约包含 50,000 台服务器，用于撑合手其盛大的云贪图服务。

尽管数据中心的主见自 20 世纪 40 年代以来就已存在（1945 年，宾夕法尼亚大学建造了群众首个数据中心，以支合手首台通用数字贪图机 ENIAC）。如今，生成式 AI 的崛起大幅加速了数据中心的确立速率。

“生成式 AI 的独有之处在于其极高的功率密度。骨子上，它仍然是贪图，但一个用于历练生成式 AI 的贪图集群所破钞的能源可能是典型贪图处事负载的七到八倍。”麻省理工学院贪图机科学与东说念主工智能实验室博士后 Noman Bashir 施展说念。他同期是该推敲论文的第一作家。

科学家忖度，北好意思数据中心的电力需求已从 2022 年底的 2,688 兆瓦增长至 2023 年底的 5,341 兆瓦，其中部分增长归因于生成式 AI 的需求。从群众来看，2022 年数据中心的总电力破钞达 460 太瓦时。凭证经济合营与发展组织的数据，这一能耗足以使数据中心成为群众第 11 大用电实体，位列沙特阿拉伯（371 太瓦时）和法国（463 太瓦时）之间。

展望到 2026 年，数据中心的电力破钞将接近 1,050 太瓦时，届时它们将成为群众第五大用电实体，仅次于日本和俄罗斯。

尽管数据中心的贪图任务并非一起触及生成式 AI，但这一工夫已成为能源需求增长的主要驱能源之一。

“新建数据中心的能源需求难以以可合手续的方式得志。各家公司确立数据中心的速渡过快，这意味着其电力供应仍然主要依赖化石燃料发电厂。” Bashir 指出。

历练和部署大型 AI 模子，如 OpenAI 的 GPT-3 所需的电力难以精确估算。接洽词，2021 年的一项推敲标明，谷歌和加州大学伯克利分校的科学家估算仅 GPT-3 的历练经由就破钞了 1,287 兆瓦时的电力，这一用量足以撑合手约 120 户好意思国普通家庭一年的用电需求，并作陪约 552 吨二氧化碳排放。

Bashir 施展说，“尽管系数机器学习模子齐需要经过历练，但生成式 AI 靠近的独有挑战之一在于其历练经由的不同阶段会导致能源破钞剧烈波动。”

电网运营商必须找到应付这些波动的门径以确保电网慎重性。接洽词，通常用于均衡电力负载的门径是使用柴油发电机，这不仅增多了对化石燃料的依赖，还进一步加重了碳排放问题。

推理阶段的能源影响合手续增长

当一个生成式 AI 模子完成历练后，其能源需求并不会随之隐没。

每次使用模子，举例用户恳求 ChatGPT 回想一封电子邮件，实施这些操作的贪图硬件齐会破钞能源。推敲东说念主员忖度，一次 ChatGPT 查询所破钞的电力梗概是一次普通收集搜索的五倍。

“但普通用户不会过多议论这少许。” Bashir 说说念，“生成式 AI 界面的方便性，以及用户对其环境影响缺少融会，意味着咱们不会去念念奈何减少对这项工夫的使用。”

在传统 AI 中，能源破钞相对均匀地漫步在数据惩处、模子历练和推理三个阶段。接洽词，Bashir 展望，生成式 AI 的推理阶段异日将成为能源破钞的主导部分。跟着这些模子在越来越多的诈骗中普及，且异日版块的模子变得更大、更复杂，推理所需的电力破钞也将合手续增多。

尽管数据中心的电力需求在推敲中受到夙昔暖和，但这些才略的水资源破钞一样带来了显耀的环境影响。

冷却数据中心通常需要普遍冷却水来给与贪图开荒产生的热量。据 Bashir 估算，数据中心每破钞 1 千瓦时的能源，通常需要约 2 升水进行冷却。这种高强度的水资源破钞可能加重当地的水资源短缺，并对生态系统变成松弛。

“云贪图这个称呼并不虞味着这些硬件确凿存在于云表。数据中心是现实宇宙中的实体才略，而它们的用水需求对生物千般性有着平直和转折的影响。” Bashir 说说念。

数据中心里面的贪图硬件自己也带来了转折但显耀的环境影响。

尽管难以精确估算制造 GPU 所需的电力，但其能耗无疑高于更浮浅的 CPU，因为 GPU 的制造工艺愈加复杂。此外，GPU 的碳踪影还受到原材料运输和供应链排放的重复影响。

GPU 所使用的原材料开采经由一样带来了严重的环境影响。好多珍稀金属的开采触及高稠浊的采矿功课，况兼在索要经由中可能使用有毒化学品，对生态环境变成恒久松弛。

市集推敲公司 TechInsights 忖度，2023 年，三大主要 GPU 分娩商英伟达、AMD 和英特尔向数据中心出货了 385 万块 GPU，较 2022 年的 267 万块大幅增长。展望 2024 年的增长幅度将更为显耀。

Bashir 指出，现时行业的发展旅途难以恒久合手续，但仍然不错通过激动负职责的生成式 AI 发展来支合手环境筹谋。

他与 Olivetti 相当麻省理工学院的共事们觉得，要终了这一筹谋，需要全面考量生成式 AI 的环境与社会老本，同期深远评估其潜在收益的确切价值。

“咱们需要一种更有针对性的门径，以系统且全面地表露该鸿沟新工夫发展的影响。由于工夫跳跃的速率如斯之快，咱们尚未有饱和的时候来完善斟酌和表露这些量度采选的才智。” Olivetti 回想说念。

原文调治：

https://news.mit.edu/2025/explained-generative-ai-environmental-impact-0117赌钱赚钱app