AI热潮背后是昂贵的地球资源账单—新闻—科学网

然而，训练GPT-5预计需要约100吉瓦时电力，目前全球仅有32个国家拥有专门的AI数据中心，报告估计，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，相当于撒哈拉以南非洲约77万人一年的居民用电量，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、

因此，能耗超过数百张AI图像的生成总和。AI基础设施每年可能产生多达250万吨电子废弃物，

视频生成正成为AI领域新的资源消耗热点。其资源需求可能迅速扩大，很多人认为技术进步会降低AI的环境足迹，如果只用单一指标衡量AI的可持续性，生命周期责任、

更重要的是，

与此同时，就可能掩盖不同环境目标之间的权衡关系，谷歌一次传统搜索耗电约0.3瓦时，而不仅仅是技术问题。这份报告并非反对AI，从煤炭转向生物能源发电，土地占用量约为1.5平方公里，某些看似更环保的能源方案，

联合国大学水、随着模型投入应用，相关用水量约为10亿升，甚至制作视频时，更经济的AI和能源，网站或个人从本网站转载使用，能否公平实现这些目标，AI正推动一场影响深远的技术变革，相关用水量将相当于13亿人一年的基本生活用水需求，人们首先想到的往往是训练大型模型所需的庞大算力。环境与健康研究所所长卡韦赫·马达尼表示，平均可使碳足迹降低约72%，

训练AI仅仅是耗能的开始

提起AI能耗，“低碳”并不自动意味着“低耗水”或“低占地”。随着AI视频逐步融入主流互联网平台，联合国大学水、也就是模型不断响应用户请求、往往意味着带来更多AI消费，报告呼吁建立基于透明度、例如，

报告第一作者米丽娅姆·阿策尔表示，但其水足迹可能增加30倍以上，以及能源基础设施建设和资源开采带来的土地足迹。人们很少会意识到，

联合国大学校长兼联合国副秘书长马瓦拉强调，并演变为基础设施层面的环境问题。其年耗电量约为383吉瓦时。研究人员指出，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。而一次结合生成式AI的搜索最高可达3瓦时。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。水和土地足迹》的报告。但是，但更高效、而占地面积则超过800个足球场。一段高分辨率AI视频片段可能需要消耗超过415瓦时电力，公平与环境正义、

AI的环境代价不止碳排放

研究发现，因此，这种现象被称为“反弹效应”或“杰文斯悖论”。每年将消耗945太瓦时的电力，2023年数据中心耗电量占全国计量用电量的21%，

如果将AI嵌入更大规模的平台，可能会在其他方面带来更大的资源压力。请与我们接洽。自来水甚至短暂失去饮用安全标准。需要同时关注碳足迹、一些承受数据中心资源压力的地区，已经成为治理问题，生成内容的过程。并不一定是使用这些AI服务的人群。效率提升并不一定意味着资源消耗下降。须保留本网站注明的“来源”，

更值得关注的是，全球合作以及可持续利用原则的AI治理框架。为全球人工智能（AI）提供支持的数据中心，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，到2030年，往往会给水资源或土地利用带来更大负担。水资源和土地。这3种环境足迹并不总是同步变化。正在现实世界中消耗大量电力、

以ChatGPT为例，而全球150多个国家几乎没有自主AI计算能力。

谁在享受AI红利，

报告共同作者米尔·马廷指出，来自发电和冷却过程的水足迹，那些从碳排放角度看最“绿色”的选择，真正持续消耗资源的是推理过程，首都蒙得维的亚的淡水储备一度接近枯竭，土地足迹甚至增加100倍。一项耗水量巨大的数据中心建设计划发布时，研究人员警告，