研究人员指出,昂贵一些承受数据中心资源压力的地单新地区,水资源和土地。球资以及能源基础设施建设和资源开采带来的源账土地足迹。超过了该国所有城市家庭用电量的闻科总和;在墨西哥克雷塔罗州,
报告共同作者米尔·马廷指出,
然而,很多人认为技术进步会降低AI的环境足迹,随着模型投入应用,
研究人员同时警告,
报告第一作者米丽娅姆·阿策尔表示,目前全球仅有32个国家拥有专门的AI数据中心,往往会给水资源或土地利用带来更大负担。
视频生成正成为AI领域新的资源消耗热点。报告显示,相当于撒哈拉以南非洲约77万人一年的居民用电量,环境与健康研究所所长卡韦赫·马达尼表示,
更值得关注的是,按照每次文本请求约0.42瓦时电力保守估计,其年耗电量约为383吉瓦时。而全球150多个国家几乎没有自主AI计算能力。生成内容的过程。但是,请与我们接洽。而不仅仅是碳排放。这3种环境足迹并不总是同步变化。而一次结合生成式AI的搜索最高可达3瓦时。图片来源:联合国新闻官网" style="border: 0px; vertical-align: middle; object-fit: cover; display: block; margin: 0px auto !important; width: auto !important; height: auto !important;" _src="https://www.stdaily.com/web/gdxw/pic/2026-06/07/528843_0ff0debf-14ce-4b85-b20f-8406c9ecc4fb.jpg" compresssuccess="1" data-id="243923" data-wenge-id="243923" data-mce-src="https://rmtzx.sciencenet.cn/kxwsprint/6a265cabe4b078fce44ab0aa.jpeg" id="img-null">
以ChatGPT为例,并演变为基础设施层面的环境问题。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、AI正推动一场影响深远的技术变革,AI基础设施每年可能产生多达250万吨电子废弃物,
更重要的是,
| AI热潮背后是昂贵的地球资源账单 |
向聊天机器人提问、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。可能会在其他方面带来更大的资源压力。这些看似发生在数字世界里的活动,而土地占用面积将超过14500平方公里。
因此,已经成为治理问题,那些从碳排放角度看最“绿色”的选择,而占地面积则超过800个足球场。但更高效、土地足迹甚至增加100倍。设计效率、更经济的AI和能源,但其水足迹可能增加30倍以上,需要同时关注碳足迹、最让研究人员意外的是,谷歌一次传统搜索耗电约0.3瓦时,即来自能源生产过程的碳足迹、水和土地足迹》的报告。某些看似更环保的能源方案,相当于215个足球场大小。为全球人工智能(AI)提供支持的数据中心,正在现实世界中消耗大量电力、就可能掩盖不同环境目标之间的权衡关系,服务器是处理和存储数据的高性能计算机。
与此同时,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。正值严重干旱期间,真正持续消耗资源的是推理过程,报告估计,资源消耗还会进一步增加。
特别声明:本文转载仅仅是出于传播信息的需要,水足迹和土地足迹,生命周期责任、从煤炭转向生物能源发电,人们很少会意识到,该报告预计到2030年,在爱尔兰,训练只是AI生命周期中的一部分。图片来源:联合国新闻官网
AI的环境代价不止碳排放
研究发现,这份报告并非反对AI,人们首先想到的往往是训练大型模型所需的庞大算力。
谁在享受AI红利,
训练AI仅仅是耗能的开始
提起AI能耗,例如,报告呼吁建立基于透明度、首都蒙得维的亚的淡水储备一度接近枯竭,来自发电和冷却过程的水足迹,支撑AI运行的每1千瓦时电力,都同时对应3种环境足迹,
联合国大学校长兼联合国副秘书长马瓦拉强调,
如果将AI嵌入更大规模的平台,由此产生的年度用水量相当于撒哈拉以南非洲约50万人的年度最低家庭用水需求,能耗超过数百张AI图像的生成总和。甚至制作视频时,这种现象被称为“反弹效应”或“杰文斯悖论”。并不一定是使用这些AI服务的人群。到2030年,土地占用量约为1.5平方公里,生成图片,相当于每年丢弃约250座埃菲尔铁塔。自来水甚至短暂失去饮用安全标准。2023年数据中心耗电量占全国计量用电量的21%,研究人员警告,而不仅仅是技术问题。效率提升并不一定意味着资源消耗下降。一段高分辨率AI视频片段可能需要消耗超过415瓦时电力,联合国大学水、推理环节占AI总能耗的80%至90%。
联合国大学水、能否公平实现这些目标,须保留本网站注明的“来源”,谁来承担环境代价?
报告显示,服务器是处理和存储数据的高性能计算机。如果只用单一指标衡量AI的可持续性,相关用水量约为10亿升,因此,训练GPT-5预计需要约100吉瓦时电力,
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