henry 发自 凹非寺量子位 | 公众号 QbitAI连续飞踢一台机器人30秒会发生什么？不到半分钟，这台宇树G1就连着挨了十几个飞踢，堪称机生的“...
2025-10-04 0
AI的每一次进步，都在加速地球能源消耗？惊人数据曝光！
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2025年10月04日 18:27 0
admin
AI技术正广泛应用于各类场景，无论是个人办公写作，还是企业进行数据分析，每一次操作都会消耗电力。全球规模的用户与不间断运行的服务器，使得AI的总能耗已经成为一个不容忽视的问题。
值得注意的是，人脑作为高效的“计算系统”，在能耗方面远低于AI。那么，我们该如何解决AI应用与能源消耗之间的矛盾？
1
要理解AI的能耗，我们不妨先从人脑这个“节能冠军”说起。想象一下，你脑袋里这个只占体重2%的器官，它能够进行复杂的思考、创造性的想象、瞬息万变的决策，而它的功率输出，却始终稳定在20到30瓦之间。
这大概相当于一个普通小夜灯的耗电量。即便是像马克·吐温那样的写作大师，每小时输出300个词的巅峰创作状态，大脑的能耗也不过20瓦时。这意味着，我们的大脑可以用极低的能耗，完成极其复杂的认知任务，其能源效率堪称奇迹。
然而，AI的“节能”往往停留在表象。
谷歌曾公布数据，自家Gemini模型处理一条请求，耗电量仅需0.24瓦时。这个数字听起来很诱人，比手机亮屏还省电，很容易让人产生AI非常节能的错觉。但这种比较，却忽略了AI运行的整体生态。
AI的能耗并非单一的，它是一个由训练、推理、基础设施维护等多个环节组成的庞大系统。首先是训练环节。要知道，一个像GPT-4这样的大型语言模型，其训练过程需要消耗惊人的5460万度电。
这相当于十万个普通家庭两个月的用电总量，这仅仅是模型投入使用的“前期成本”。一旦模型训练完成并投入使用，它每天要处理来自全球用户的数十亿次请求。
这每一次请求，虽然单次能耗低，但汇聚起来，便是一个天文数字。
更别提那些我们看不见的AI应用，在企业层面，AI被广泛应用于金融分析、大数据处理、智能推荐、城市管理等领域。这些后台的复杂计算和决策，都需要大量的算力支持，而算力，则直接等同于电力消耗。
2
国际能源署的数据，为我们揭示了AI能耗的真实面貌。2024年，全球数据中心总共消耗了415太瓦时的电力，其中，AI相关应用就占据了62太瓦时。
这62太瓦时，几乎等同于丹麦全国一年的用电量。更令人担忧的是，自2017年以来，数据中心的电力消耗以每年12%的速度增长，这一增速是全球总用电量增速的四倍。
如果这种趋势持续下去，到2030年，全球AI数据中心的电力消耗将飙升至945太瓦时，这大致相当于整个日本一年的总用电量。
为什么AI的效率不断提升，能耗却不降反增？这背后隐藏着一个经典的经济学原理，杰文斯悖论。
19世纪时，经济学家威廉·斯坦利·杰文斯观察到，蒸汽机效率的提升非但没有减少煤炭消耗，反而导致了煤炭需求的爆炸式增长，因为效率的提升使得蒸汽机应用更广，需求激增。
如今，AI也正完美重现着这一悖论。随着AI技术变得越来越强大、易用且成本更低，人们对它的依赖和使用场景也呈几何级数增长。
从自动回复邮件到生成复杂的图像和视频，从个性化推荐到协助撰写工作报告，AI几乎无处不在。新的应用场景不断涌现，使得总能耗不降反升。
国际货币基金组织发出警告，按照现有趋势，2025年至2030年间，AI驱动的电力需求上升，可能导致全球温室气体排放量增加17亿吨，这相当于意大利五年的能源相关排放总量。
科技巨头们的行动也印证了这一趋势，谷歌在2024年的能源消耗比上一年增加了20%，从25太瓦时增至32太瓦时。微软、Meta等公司也在全球范围内疯狂扩建数据中心，甚至直接投资购买电厂。
这些举动并非“人傻钱多”，而是这些科技巨头们深知，在未来AI的版图中，谁掌握了能源，谁就掌握了话语权。他们正在为AI日益增长的“电瘾”做着准备。
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面对AI的“电瘾”，我们并非束手无策。核心思路在于，不是要“弃用AI”，而是要让AI“更省电”。
首先，端侧计算能显著降低能耗。它让AI任务在手机、平板等终端设备上直接完成，无需将数据传到遥远的云端。
据世界经济论坛研究，这种方式最高可降低99.9%的单次任务能耗。目前，苹果A系列芯片、高通骁龙等都已集成专用AI单元，使设备具备更强的本地处理能力。
未来，用手机修图或翻译，可能比刷短视频更省电。
其次，扩大可再生能源使用是关键。谷歌已实现数据中心100%使用可再生能源，微软计划在2030年前达成“碳负排放”。
但太阳能、风能存在间歇性问题，难以保障数据中心24小时稳定供电。解决这一难题，还需依赖储能技术与智能电网的进一步突破。
再次，政策引导与监管同样重要。欧盟正在制定的《AI法案》已将高能耗AI系统纳入监管；美国也在考虑对数据中心设定能效标准。
这些措施虽可能短期增加企业成本，但长期将推动技术向更可持续方向发展，正如汽车排放标准曾推动车企转向更环保的技术路线。
最后，提高透明度有助于公众监督。目前用户很少能了解AI服务背后的具体能耗，如果像食品标签标注营养成分那样，标明每次使用的耗电量和相应碳排放，将有效提升公众认知，并促使企业更注重能效与环境影响。
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AI本身并非问题，它确实为生活带来了显著的便利与新的可能，但这种便利不应建立在过度消耗能源的基础上。人脑仅需约20瓦功率即可高效处理复杂思考，而当前完成类似任务的AI系统，其耗电量往往是人脑的数百甚至上千倍。这一巨大差距，恰恰指明了技术优化的方向与空间。
未来AI的发展，不应仅聚焦于提升算力与功能，更需将能源效率与环境影响作为核心考量。我们需要构建一个既能推动社会进步，又能与地球环境平衡共存的AI生态。
回顾工业革命的历史，蒸汽机与电力技术都曾经历从粗放低效到集约高效的演变。AI技术同样需要走上这条可持续发展的道路，这需要技术创新、政策引导与行业责任的共同推动，确保AI成为人类文明的助力，而非负担。
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