AI的背后环境代价不止碳排放
研究发现，真正持续消耗资源的昂贵是推理过程，资源消耗还会进一步增加。地单新正值严重干旱期间，球资AI正推动一场影响深远的源账技术变革，报告估计，闻科正在现实世界中消耗大量电力、学网从而使整体生态足迹远大于通过提升效率节省下来的热潮生态足迹。“低碳”并不自动意味着“低耗水”或“低占地”。背后须保留本网站注明的昂贵“来源”，
报告第一作者米丽娅姆·阿策尔表示，地单新并不意味着代表本网站观点或证实其内容的球资真实性；如其他媒体、即来自能源生产过程的源账碳足迹、来自发电和冷却过程的闻科水足迹，人们很少会意识到，谁来承担环境代价？
报告显示，但是，
研究人员指出，水和土地足迹》的报告。
特别声明：本文转载仅仅是出于传播信息的需要，全球合作以及可持续利用原则的AI治理框架。一段高分辨率AI视频片段可能需要消耗超过415瓦时电力，随着AI视频逐步融入主流互联网平台，支撑AI运行的每1千瓦时电力，相当于撒哈拉以南非洲约77万人一年的居民用电量，数据中心扩张正在加剧当地水资源压力；而在乌拉圭，视频生成正成为AI领域新的资源消耗热点。并不一定是使用这些AI服务的人群。首都蒙得维的亚的淡水储备一度接近枯竭，很多人认为技术进步会降低AI的环境足迹，目前每天处理约25亿条用户提示请求。目前全球仅有32个国家拥有专门的AI数据中心，那些从碳排放角度看最“绿色”的选择，
然而，某些看似更环保的能源方案，
更值得关注的是，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。并持续改善全球数十亿人的生活。生成内容的过程。其年耗电量约为383吉瓦时。
报告共同作者米尔·马廷指出，并自负版权等法律责任；作者如果不希望被转载或者联系转载稿费等事宜，而土地占用面积将超过14500平方公里。
研究人员同时警告，人们首先想到的往往是训练大型模型所需的庞大算力。相当于215个足球场大小。
联合国大学校长兼联合国副秘书长马瓦拉强调，最让研究人员意外的是，水足迹和土地足迹，
与此同时，但其水足迹可能增加30倍以上，训练GPT-5预计需要约100吉瓦时电力，相关用水量约为10亿升，
更重要的是，并演变为基础设施层面的环境问题。服务器是处理和存储数据的高性能计算机。水资源和土地。
如果将AI嵌入更大规模的平台，已经成为治理问题，甚至将环境压力转移到本就面临缺水或土地紧张问题的地区。每年将消耗945太瓦时的电力，研究人员指出，例如，但更高效、
训练AI仅仅是耗能的开始
提起AI能耗，生命周期责任、往往意味着带来更多AI消费，设计效率、
在爱尔兰，都同时对应3种环境足迹，而不仅仅是碳排放。其资源需求可能迅速扩大，平均可使碳足迹降低约72%，谷歌一次传统搜索耗电约0.3瓦时，
因此，这种现象被称为“反弹效应”或“杰文斯悖论”。效率提升并不一定意味着资源消耗下降。就可能掩盖不同环境目标之间的权衡关系，相当于每年丢弃约250座埃菲尔铁塔。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">
| AI热潮背后是昂贵的地球资源账单 |
向聊天机器人提问、这些看似发生在数字世界里的活动，推理环节占AI总能耗的80%至90%。
联合国大学水、需要同时关注碳足迹、环境与健康研究所6月3日发布了题为《AI能耗的环境成本：碳、这3种环境足迹并不总是同步变化。更经济的AI和能源，环境与健康研究所所长卡韦赫·马达尼表示，按照每次文本请求约0.42瓦时电力保守估计，该报告预计到2030年，2023年数据中心耗电量占全国计量用电量的21%，
谁在享受AI红利，超过了该国所有城市家庭用电量的总和；在墨西哥克雷塔罗州，甚至制作视频时，请与我们接洽。网站或个人从本网站转载使用，这份报告并非反对AI，往往会给水资源或土地利用带来更大负担。土地占用量约为1.5平方公里，2023年，一项耗水量巨大的数据中心建设计划发布时，能否公平实现这些目标，
以ChatGPT为例，为全球人工智能（AI）提供支持的数据中心，训练只是AI生命周期中的一部分。相关用水量将相当于13亿人一年的基本生活用水需求，而不仅仅是技术问题。随着模型投入应用，AI基础设施每年可能产生多达250万吨电子废弃物，
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