Mistral AI，一家专注于开源大型语言模型的巴黎科技公司，发布了其最新模型Mistral Large 2的生命周期环境影响分析报告。该研究由Carbone 4和法国生态转型机构合作完成，并经过同行评审，重点评估了模型在温室气体排放、水资源使用和材料消耗方面的环境足迹。报告指出，模型开发和用户交互（训练和推理）是环境影响最大的阶段，占温室气体排放的85.5%和水消耗的91%。具体数据显示，截至2025年1月，Large 2模型已产生20.4千吨二氧化碳排放，消耗28.1万立方米水。尽管单次查询影响微乎其微，但大规模用户互动将显著加剧环境挑战。Mistral AI呼吁行业提高透明度，并致力于推动AI行业实现全球气候目标。

💡 **LLM的训练和推理是环境影响的关键环节**：Mistral AI的研究表明，大型语言模型（LLM）的温室气体排放和水资源消耗主要发生在模型开发（训练）和用户交互（推理）阶段，分别占总量的85.5%和91%。这意味着模型的部署和使用过程是造成环境负担的主要原因，而非模型本身的设计。

🌍 **量化AI模型环境足迹的重要性**：随着AI技术日益普及，Mistral AI强调了理解和评估AI系统环境足迹的紧迫性。报告通过分析Mistral Large 2模型，为AI行业提供了一个量化环境影响的案例，旨在提醒业界关注并采取措施，以应对AI技术可能带来的巨大环境挑战。

📊 **Mistral Large 2模型的具体环境数据**：截至2025年1月，经过18个月的运行，Mistral Large 2模型已产生20.4千吨二氧化碳排放，相当于大量汽车的年排放量；同时消耗了28.1万立方米的水，这引起了对AI技术资源消耗的关注。即使是单次查询（400个令牌响应）的边际影响，也相当于观看10秒流媒体视频产生的温室气体排放。

📈 **呼吁行业透明与合作**：Mistral AI计划发布该环境报告的更新版本，并倡导整个AI行业提高透明度，共同致力于实现全球气候目标。这表明该公司认识到解决AI环境影响需要行业内的集体努力和公开数据共享，以促进可持续发展。

⚠️ **AI环境影响的挑战与局限**：报告也承认在量化LLM工作负载对GPU和数据中心硬件性能下降方面存在挑战。尽管如此，其数据结果与其他研究机构的评估基本一致，为理解AI的环境影响提供了有价值的参考，但也提示了进一步研究的必要性。

Mistral AI 是一家总部位于巴黎的科技公司，专注于开发开放式、开源的大型语言模型。目前，该公司正对其一款模型进行全面的生命周期分析，为人工智能领域做出贡献。分析的指导原则与其工作的开放性相同。

Mistral 最近发布了其大型语言模型之一的环境影响分析。随着聊天机器人和其他人工智能技术日益融入全球经济，Mistral 强调了了解（或至少评估）这些系统的环境足迹的重要性。该公司警告称，这些影响可能非常巨大。

为了开展这项研究，Mistral 与可持续发展咨询公司 Carbone 4 和法国生态转型机构合作。研究结果也经过了环境咨询公司 Resilio 和 Hubblo 的同行评审。分析重点关注 Mistral AI Large 2 模型的整个生命周期，评估其在三个关键领域的影响：温室气体排放、水资源使用和消耗以及材料消耗。

不出所料，这项研究证实，人工智能模型生命周期中最耗费环境的阶段是训练和推理。据 Mistral 称，该模型 85.5% 的温室气体排放和 91% 的水消耗发生在模型开发和用户交互期间。

截至2025年1月，经过18个月的运行，Mistral的Large 2型机组已产生20.4千吨二氧化碳排放量，消耗了28.1万立方米水。推理的边际影响（通过用户向“Le Chat”聊天机器人发出400个令牌的响应来衡量）估计为1.14克二氧化碳和45毫升水。

这大致相当于美国人观看10秒流媒体视频产生的温室气体排放量。简单来说，单个聊天机器人的查询不会融化南极洲，但数百万甚至数十亿用户在数周甚至数月内与这些系统互动，无疑会加剧地球的环境挑战。

Mistral 承认其研究存在一些局限性，尤其是难以准确量化 LLM 工作负载对 GPU 和数据中心基础设施造成的硬件性能下降。即便如此，报告的数据与其他研究机构和机构对环境影响的评估结果基本一致。

这家法国人工智能公司计划未来发布该环境报告的更新版本，并呼吁提高整个人工智能行业的透明度。该公司声称的目标是帮助该行业朝着全球气候目标迈进，但该公司指出，特朗普政府目前正在推行与该目标背道而驰的政策。

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