4月19日，据外媒Tom’s Hardware报道，最新研究显示生成式人工智能的实际环境成本远高于人们的认知。这项由《华盛顿邮报》和加州大学河滨分校联合开展的研究发现，即使只是简单地生成文本内容，也需要消耗大量水资源用于冷却数据中心的服务器，并伴随着巨大的电力需求。
研究团队指出，具体耗水量会因数据中心所在州以及与用户地理位置的距离而有所不同：耗水越少通常意味着更高的电力消耗，反之亦然。以撰写一封包含100个单词的电子信件为例，在得克萨斯州的数据中心，平均用水量约为235毫升，而在华盛顿州，则需要高达1408毫升的水量，这相当于三瓶标准矿泉水的总量。
更令人担忧的是，如果个人每周甚至每天多次调用GPT-4等AI服务，即使是生成简短文字，累积的水耗也会迅速增加。
研究还强调，数据中心对水电资源的过度消耗正在显著提高周边居民的生活成本，直接推高了用水和用电账单。例如，Meta在训练其LLaMA-3模型时，总共消耗了2200万升水。这一数字相当于种植4439磅大米所需的水量，或164名美国人一年的总用水量。
除了水资源消耗，在电力需求方面，GPT-4的表现同样惊人。研究估计，如果全美国在职员工中约有1%的人（即约1700万人）每人每周调用一次GPT-4，持续一年时间（人均查询52次），所需的总电量将达到惊人的121,517兆瓦时，相当于华盛顿特区所有家庭20天的用电量。这一数据是在极为保守的假设下得出的结果，实际消耗可能远高于此。
针对这一问题，《华盛顿邮报》引用了OpenAI、Meta、谷歌和微软等主要科技公司的回应。这些公司均表示将努力减少AI技术对环境的影响，但目前尚未提供具体的实施方案。
微软发言人Craig Cincotta表示，该公司正致力于研发无需消耗水资源的数据中心冷却技术。尽管这一愿景听起来极具前景，但由于缺乏具体细节，研究人员提醒应持谨慎态度。”企业的环保承诺往往可能受到盈利目标的影响”，报道中指出。
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