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AI耗能驚人真相？Gemini耗水5滴？專家揭露被忽略的環境成本
人工智慧 (AI) 的快速發展正在改變各行各業，從提升生產力到改善醫療診斷，AI 的應用無處不在。然而，這股浪潮的背後，隱藏著一個不容忽視的議題：AI 的能源消耗。隨著 AI 模型變得越來越複雜，訓練和運行它們所需的電力和水資源也隨之暴增。近期，Google 公布了關於其 Gemini AI 模型能耗的數據，聲稱每次處理文字提示僅消耗 5 滴水，引發了廣泛討論。然而，專家對此數據提出了質疑，認為其忽略了間接用水和更全面的碳排放考量，本文將深入探討 AI 耗能的真相，並分析其對環境的潛在影響。
Gemini 耗能數據爭議：真相並非表面那麼樂觀
Google 的研究指出，Gemini 應用程式處理文字提示平均消耗 0.24 瓦時 (Wh) 的能源，排放 0.03 克二氧化碳當量 (gCO2e)，並消耗 0.26 毫升的水，約等於 5 滴水。這項數據旨在展現 Google 在提升 AI 能源效率方面的努力，並強調其 AI 系統透過創新和軟硬體效率提升變得更加高效。然而，專家認為這些數據可能具有誤導性，因為它們忽略了某些關鍵因素。
加州大學河濱分校副教授 Shaolei Ren 指出，Google 的估算忽略了間接用水量。雖然研究涵蓋了資料中心的冷卻系統用水，但卻忽略了電力需求增加所帶動的新發電計畫 (例如天然氣、核能發電) 的冷卻系統用水。此外，研究僅分享了「以市場為基礎」的碳排放衡量標準，而未納入更全面的「以所在位置為基礎」的碳排放衡量指標，即綜合考慮當地電網的潔淨能源和非潔淨能源組合。
AI 能源消耗：不容忽視的環境成本
AI 模型的訓練和運行需要大量的計算資源，這些資源通常位於大型資料中心。資料中心不僅需要消耗大量的電力來運行伺服器，還需要大量的電力來進行冷卻，以防止伺服器過熱。此外，資料中心的建設和維護也會產生額外的環境成本，例如碳排放和資源消耗。因此，AI 的能源消耗不僅僅是直接的電力消耗，還包括間接的環境影響。
相關實例
除了 Gemini 之外，其他 AI 模型的能源消耗也引起了關注。例如，訓練一個大型語言模型 (LLM) 可能需要消耗數百萬美元的電力，並產生數百噸的碳排放。此外，自動駕駛汽車、醫療影像分析等 AI 應用也需要大量的計算資源，進而增加能源消耗。因此，AI 的能源消耗是一個普遍存在的問題，需要各界共同努力來解決。
優勢和劣勢的影響分析
AI 的發展帶來了諸多優勢，例如提升效率、改善決策、加速創新等。然而，AI 的能源消耗也帶來了潛在的劣勢，例如
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