

根据皮尤研究中心(Pew Research Center)的数据,自聊天机器人2022年发布以来,大约有四分之一的美国人使用过ChatGPT,而每次查询都要付出代价。
聊天机器人使用巨大的能量来回答用户的问题,仅仅保持机器人的服务器足够凉爽,以便在数据中心运行,就会对环境造成损害。虽然确切的工作量几乎无法量化,但《华盛顿邮报》与加州大学河滨分校的研究人员合作,了解OpenAI的ChatGPT使用2023年3月发布的GPT-4语言模型,平均编写100字的电子邮件需要消耗多少水和电力。
让我们先看看水。
ChatGPT上的每个提示都流经一个服务器,该服务器运行数千个计算,以确定在响应中使用的最佳单词。
在完成这些计算的过程中,这些通常位于数据中心的服务器会产生热量。通常,水系统用于冷却设备并保持其运行。加州大学河滨分校(UC Riverside)副教授任少雷(Shaolei Ren)表示,水将数据中心产生的热量输送到冷却塔,帮助热量从建筑物中逸出,这与人体利用汗水保持凉爽的方式类似。
他说,在电力较便宜或水相对短缺的地方,电力通常用来给这些仓库降温,这些仓库有类似空调的大型设备。这意味着单个查询所需的水量和电量可能取决于数据中心的位置,并且差异很大。
环保人士说,即使在理想的条件下,数据中心往往也是其所在城镇用水量最大的地方之一。但配备电力冷却系统的数据中心也引起了人们的担忧,因为它推高了居民的电费账单,并对电网造成了负担。
以下是查询所消耗的电量。
任说,数据中心还需要大量的能源来支持其他活动,比如云计算,而人工智能只会增加这种负荷。如果数据中心位于炎热地区,并依赖空调降温,则需要大量电力来保持服务器处于低温。如果依赖水冷却的数据中心位于干旱易发地区,就有可能耗尽该地区宝贵的自然资源。
在世界上数据中心最集中的弗吉尼亚州北部,公民团体抗议这些建筑的建设,称它们不仅是巨大的能源消耗,不能带来足够的长期就业机会,而且还会损害房屋价值。在爱荷华州的西得梅因(West Des Moines),一个新兴的数据中心温床,水务部门的记录显示,由微软等公司运营的设施使用了该地区约6%的水。经过一场漫长的法庭斗争,这家俄勒冈州的报纸迫使谷歌披露其位于波特兰以东约80英里的达拉斯的数据中心使用了多少数据;文件显示,这些水几乎占了该镇所有可用水的四分之一。
在聊天机器人完成一个请求之前,需要花费大量的精力来训练它们。允许像ChatGPT这样的聊天机器人生成逼真响应的大型语言模型都需要服务器分析数百万条数据。(《华盛顿邮报》创建了一个名为“气候答案”的工具,让ChatGPT总结《华盛顿邮报》的气候报道。因为它搜索的信息范围有限,所以它的查询被设计成较少的资源密集型。)
根据人工智能专家和研究论文的说法,训练这些先进的计算机模型可能需要几个月的时间,谷歌(Google)、meta和微软(Microsoft)等科技公司正在争先恐后地建立数据中心。
每一个都不断地产生热量。
大型科技公司已经做出了许多承诺,要通过使用新的冷却方法来使他们的数据中心更加环保。这些气候承诺往往得不到兑现。
今年7月,谷歌发布了最新的环境报告,显示其碳排放足迹上升了48%,主要原因是人工智能和数据中心。它也只补充了18%的耗水量——与它设定的到2030年达到120%的目标相去甚远。谷歌发言人玛拉·哈里斯说:“谷歌长期致力于可持续发展,以我们雄心勃勃的目标为指导,其中包括到2030年实现净零排放。”
“人工智能可能是能源密集型的,这就是为什么我们一直在努力提高效率,”OpenAI发言人凯拉·伍德(Kayla Wood)说。meta发言人阿什利·塞特尔(Ashley Settle)在一份声明中表示,该公司优先考虑的是“可持续、高效地运营我们的数据中心,同时确保人们可以依赖我们的服务”。微软总经理克雷格·辛科塔(Craig Cincotta)表示,该公司“仍然致力于降低我们回收资源的强度”,并补充说,微软正在努力安装“将完全消除水消耗”的数据中心冷却方法。
专家表示,像英伟达这样的科技公司将继续制造每台服务器产生更多千瓦功率的计算机芯片,以完成更多的计算。任说,人工智能正在对数据中心产生前所未有的需求,远远超过近期历史上的任何需求。
“人工智能的迅速崛起极大地改变了这一轨迹,”任说,“并提出了行业从未遇到过的新挑战。”
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Ren为ChatGPT-4计算了美国一个普通数据中心的水电费。完整的方法可以在他们的论文《让人工智能不那么“口渴”:揭示和解决人工智能模型的秘密水足迹》中找到。
根据美国能源情报署2023年各州能源报告计算的直流电力消耗数据。来自国家环境教育基金会的罗德岛每日用水量。牛肉和大米的人均消费量来自美国农业部食品供应数据和经合组织的农业展望。水足迹估计数据来源于:畜牧科学的“评估畜牧业生产中的水资源利用:方法综述”和科学的“通过生产者和消费者减少食品对环境的影响”。











