近期研究表明，生成式AI在文本生成过程中，对水资源和电力资源的消耗量远超预期。研究指出，数据中心为服务器降温需大量用水，而电力消耗也十分惊人。例如，生成一封100词的邮件，不同地区的数据中心耗水量差异巨大，甚至相当于数瓶矿泉水。此外，大型AI模型如LLaMA-3的训练，也消耗了惊人的水资源。研究人员警告，用户频繁使用GPT-4等AI工具，将迅速累积水和电的消耗。尽管科技公司承诺降低环境负担，但具体行动方案仍需关注。

💧 生成式AI的用水量巨大：研究发现，生成式AI在文本生成过程中，需要消耗大量水资源用于服务器降温。例如，生成一封100词的电子邮件，得克萨斯州的数据中心平均耗水量约为235毫升，而在华盛顿州则高达1408毫升，相当于三瓶普通矿泉水。

💡 AI的电力消耗同样惊人：除了水资源，AI的用电需求也十分巨大。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，所需电量将相当于华盛顿特区全部家庭20天的用电量。

🌱 数据中心对环境的影响：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。Meta在训练LLaMA-3模型时，共消耗了2200万升水，约等于种植4439磅大米所需的水量，或者164名美国人一整年的用水总和。

📢 科技公司的回应与挑战：尽管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，但都未给出明确的行动方案。微软表示正“致力于研发无需消耗水资源的数据中心冷却技术”，但研究人员提醒应持审慎态度，因为“企业的环保承诺，过去往往被盈利目标所牺牲”。

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。”