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语言：中文 更新：2025/09/08 06:30:59 等级：
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建议高马尾不要绑太紧

樊振东收获德甲两连胜

建议高马尾不要绑太紧赵涛撕奖能力 2025/09/08 06:30:59

    • 编辑：admin

    2025/09/08 06:30:59

    胡（hu）寒（han）笑】
为什么现在结节的人越来越多

女子在泰被沉尸胸部假体印中文

为什么千万不要跟AI说“谢谢”？

你跟AI说过谢谢吗？

几个月前，OpenAI的CEO山姆·奥特曼（Sam Altman）在推文中提及，对AI说“请”和“谢谢”或许让他们花掉了“数千万美元”电费。巨额电费也意味着，AI因为人类的礼貌而消耗了大量的电力资源，变得更不环保了。

OpenAI的CEO山姆·奥特曼（Sam Altman）在推文中提及，对AI说“请”和“谢谢”或许让他们花掉了“数千万美元”电费。

AI作为工具，可以助力环保研究和环保事业，但这个工具的研发和运营却相当耗能。 更严重的问题是，我们说不清AI会造成多少碳排放。

要让AI变得更环保，也绝不仅仅是人类不说“请”和“谢谢”那么简单。

用一次AI有多少碳排放？

AI工具到底会消耗多少电能，又会造成多少碳排放，这其实是一个很难回答的问题。

最主要的困难在于 信息不透明 。提供AI服务的大公司往往不会公布详细的能耗数据，研究者经常只能通过间接估算进行分析——例如，他们有时会通过英伟达服务器的需求量对AI能耗规模进行计算。

这些估算存在很多假设，其结果的可靠程度也比较有限。有时， 不同来源的估算会得出差异较大的结论 ：例如一项估算认为，每使用一次ChatGPT平均会消耗2.9 瓦时的电力[1]，而另一项估算则认为每次查询平均仅需要0.3瓦时电力[2]，二者相差了将近10倍。

一项估算认为，每次用ChatGPT查询平均会消耗2.9瓦时电力，耗电量是使用搜索引擎的10倍——但我们很难判断这些数字有多准确 | pexels

除此之外，研究者还有另一种方法获得数据：他们可以亲自下载并运行AI模型，让它们执行标准化的任务，然后测量由此产生的电能消耗。结合当地电网中火力发电的占比，人们还可以进一步计算出耗电背后的碳排放。这样得出的数据更加准确，但它 只适用于开源模型 ，依然不足以揭示AI环境影响的全貌。

在最近发表的研究中，德国科学家就对14个开源大语言模型进行了这样的分析[3]。研究发现， 不同模型在回答相同问题时的能耗与碳排放差异极大 ，最大与最小的数据之间甚至相差了50倍以上。

扩大参数规模、采用逐步推理可以提升AI的表现，但这些因素也增加了运算量，导致碳排放大幅增加。在这项研究的测试范围内，碳排放最多的AI模型是 Deepseek R1 70B ，让它回答60万个问题所产生的碳排放，相当于乘飞机在伦敦与纽约之间往返一次[4]。

目前仍有较大比例的电能来自火力发电，因此运行AI模型在耗电的同时也会产生间接的二氧化碳排放 | Wikipedia

单次使用AI的碳排放并不算大，但考虑到热门AI工具有着 上亿规模的访问量 ，相关碳排放总数依然相当可观。在此之外，AI模型的训练、硬件生产、服务器冷却等环节还有很多额外的环境成本——但由于数据不足，这些成本的总和究竟有多大同样是个谜。

整体不高，但局部影响大

AI模型的计算工作通常在大型数据中心完成。随着AI的迅速扩张，近几年数据中心用电需求快速增长，不过它在全球能源消耗和碳排放中的占比还比较小。

根据国际能源署（IEA）的统计，2024年数据中心的用电总量约为415太瓦时（TWh）， 占到全球用电总量的1.5% 。供应这些电力产生的二氧化碳排放约为1.8亿吨， 约占燃烧排放总量的0.5% [5]。

根据该机构的估计，到2030年，数据中心的用电量可能会翻一番，达到约945太瓦时。虽然涨幅惊人，但在全球电力消耗总量中， 它依然只占了大约3% [5]。

不过，数据中心有“扎堆”的特性，因此哪怕总量看起来不高， 局部地区受到的影响仍可能会非常显著 。企业往往倾向于将数据中心建设得非常密集，这样有利于高效传输信息，还可以共享电力与冷却设施。这样做非常方便，但可能会给局部供电带来巨大的压力。

与炼钢厂等传统的高耗能设施相比，数据中心在空间上更加密集 | cisco

在一些地方，数据中心的影响比全球平均值要高得多。例如，美国弗吉尼亚州目前已有340个数据中心。据研究机构统计，这些数据中心的用电量占到了该州电力消耗总量的四分之一以上[6]。

在这里，数据中心的建设仍在快速推进，电力不足的迹象也开始显现。AI带来的电力需求缺口可能要靠 新建大型燃气发电厂 才能解决——而这样一来，碳排放自然也会随之增加。

为AI减碳，不说谢谢有用吗？

在谈论减少AI碳排放时，不少人都会提议从不对AI说“谢谢”做起，这种说法确实有些道理。

大语言模型在接到用户输入指令时，会将文字拆分成许多基本的“词元”（token）来分析。需要处理的词元数量决定了AI的工作量，因此也与能耗和碳排放密切相关。如果能减少“谢谢”这样可有可无的文字， 就能让词元量减少一点 ，让AI在执行任务时少费一点电。

不过，比起一句客套话，对碳排放影响更大的可能还是 AI的推理模式 。上面提到的新研究发现：启用逐步推理的大语言模型，碳排放达到了其他模型的4-6倍[3]。这是因为，在展现逐步“思考”过程时，AI模型会生成额外的文字，它们需要处理的词元数量也会大幅增加。

精简提问、谨慎地选择AI模型，这对减少碳排放有些帮助；不过，这个问题终归不能只靠约束使用者来解决。 提升AI效率、更多使用清洁能源发电、合理布局数据中心 才是解决AI环境危机的根本途径，而这些措施都需要企业与政府的共同努力。

参考文献

[1]https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2542435123003653

[2]https://epoch.ai/gradient-updates/how-much-energy-does-chatgpt-use

[3]https://www.frontiersin.org/journals/communication/articles/10.3389/fcomm.2025.1572947/full

[4]https://www.eurekalert.org/news-releases/1086116

[5]https://www.iea.org/reports/energy-and-ai

[6]https://www.nature.com/articles/d41586-025-00616-z

作者：窗敲雨

编辑：麦麦

题图来源：pexels

本文来自果壳自然（ID：GuokrNature）

如需转载请联系sns@guokr.com

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这些估算存在很多假设，其结果的可靠程度也比较有限。有时， 不同来源的估算会得出差异较大的结论 ：例如一项估算认为，每使用一次ChatGPT平均会消耗2.9 瓦时的电力[1]，而另一项估算则认为每次查询平均仅需要0.3瓦时电力[2]，二者相差了将近10倍。

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在最近发表的研究中，德国科学家就对14个开源大语言模型进行了这样的分析[3]。研究发现， 不同模型在回答相同问题时的能耗与碳排放差异极大 ，最大与最小的数据之间甚至相差了50倍以上。

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根据国际能源署（IEA）的统计，2024年数据中心的用电总量约为415太瓦时（TWh）， 占到全球用电总量的1.5% 。供应这些电力产生的二氧化碳排放约为1.8亿吨， 约占燃烧排放总量的0.5% [5]。

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参考文献

[1]https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2542435123003653

[2]https://epoch.ai/gradient-updates/how-much-energy-does-chatgpt-use

[3]https://www.frontiersin.org/journals/communication/articles/10.3389/fcomm.2025.1572947/full

[4]https://www.eurekalert.org/news-releases/1086116

[5]https://www.iea.org/reports/energy-and-ai

[6]https://www.nature.com/articles/d41586-025-00616-z

作者：窗敲雨

编辑：麦麦

题图来源：pexels

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