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和聊天機器人用文字訊息對話一次，大約會產生多少碳排？每一次對話、製作圖片、影片，都可能讓地球陷入更大的威脅之中。

請ChatGPT答題、做圖，等於運轉微波爐3小時——AI到底有多衝擊能源與環境？

圖片來源：Shutterstock

編譯田孟心天下Web only
發布時間：2025-05-27

一件簡單，又讓我們愈來愈熟悉的事：向ChatGPT詢問一些問題，並等它做出回應。

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然而，揭開帷幕，會發現每個對ChatGPT或其他聊天機器人的提示，都消耗大量資源。如今，世界各地正在擴建一座又一座的資料中心，我們知道資料中心需要消耗電力、水、土地，但實際數字到底是多少？

為了回答這個問題，《麻省理工科技評論》訪談了20多位測量AI能源需求的專家，並評估不同AI模型和提示，得到有關AI實際耗能的解答——人類普遍難以想像的嚴重程度。

有多耗能？
事實上，在你請AI模型幫忙制定旅行計畫或產生影片之前，模型就已經在資料中心裡了。

全美大約有3,000棟資料中心建築，裡面裝有伺服器和冷卻系統。

伺服器連續運轉數月，訓練資料、處理數字，並執行計算。這是一個耗時且昂貴的過程，訓練OpenAI的GPT-4就花費了超過1億美元，消耗了50千兆瓦時的能源——足以為舊金山供電三天。

當你對AI模型提出指示或查詢時，你的問題會被送到資料中心去處理。

密西根大學是評估AI能源需求的領先團隊之一，由博士生Jae-Won Chung和副教授喬赫利（Mosharaf Chowdhury）領導的團隊分析Meta的Llama 3.1 405B發現，AI模型平均每次對文字訊息的反應需要3,353焦耳，足以讓電動自行車載人行駛約120公尺，或讓微波爐運轉8秒鐘。

而複雜的文字提示，例如編寫創意故事，所消耗的能源還會多達9倍。

產生影像和影片的AI模型則採用不同的架構，稱為「擴散」，它不是預測和生成單詞，而是學習如何將雜訊影像轉換成照片。

研究發現，領先的開源影像產生器Stable Diffusion 3 Medium產生標準品質的圖片（1024x1024像素）需要大約1,141焦耳的GPU能量，相當於電動自行車行駛約75公尺，或微波爐運行約五秒半——比文字訊息略少一些。

接下來是影片。Hugging Face的AI和氣候研究員路西歐尼（Sasha Luccioni）使用名為Code Carbon的工具測試了中國CogVideoX模型——目前業界認為品質最佳的影片製作模型——生成5秒影片所需的能量，相當於騎電動自行車61公里，或運轉微波爐一個多小時。

總體而言，對於一個「有使用AI習慣」的普通人來說，一天會消耗多少能源呢？

《麻省理工科技評論》假設一名用戶作為慈善跑者參加馬拉松比賽，並組織募款活動。該用戶向AI模型詢問了15個關於最佳募款方式的問題。

接著，用戶為傳單嘗試製作10次圖片，直到得到一張滿意的版本。最後，又嘗試3次製作5秒鐘的影片以發佈到社群媒體。

根據專家評估，光是上述這樣的行動，就會使用大約2.9千瓦小時的電力——足以讓電動自行車行駛超過160公里，或運轉微波爐超過三個半小時。

由於OpenAI拒絕受訪談論供電消耗問題，因此專家的預估，不能完全代表ChatGPT耗電量，然而他們都以業界最先進、最接近ChatGPT 4o的模型去模擬。

隱藏的代價
資料中心並不是AI時期獨有的，早在2010年代就有臉書和Netflix等線上服務需要大量新資料中心。然而，近年AI熱潮後，2023年，資料中心的電力消耗就翻倍上升。

「人工智慧資料中心需要全年365天、每天24小時的持續供電，」司負責建置和維護AI高能耗數據中心的Mawson Infrastructure Group執行長美瓦瓦拉（Rahul Mewawalla）說道。

這代表資料中心不能依賴風能和太陽能等會中斷的技術，而是傾向於使用更不清潔的電力。

哈佛大學的一項研究發現，資料中心使用的電力的碳強度比美國平均高出48%。

Meta、亞馬遜和Google等科技公司已宣布將使用更多核能作為應對化石燃料問題的目標。這三家公司都承諾到2050年，將世界核能容量增加兩倍。但目前，核能僅占美國電力供應的20%，並且只為一小部分AI資料中心的運作提供動力。

核能還沒準備好怎麼辦？只好先鑽漏洞。今年四月，衛星影像發現，馬斯克位於曼非斯附近的X超級計算中心正在使用數十台甲烷氣體發生器，南方環境法律中心稱這些發生器未經能源監管機構批准，並違反了《清潔空氣法》。

誰來買單？
根據OpenAI，ChatGPT每天收到10億條訊息，人們每天使用它產生7,800萬張圖片，像是吉卜力風格的大頭貼。未來，人們還不只是問聊天機器人一兩個問題，或請他們生出圖片而已，領先的AI實驗室希望「AI代理」能代替人們執行複雜任務——絕對比單獨查詢消耗更多能源。

美國勞倫斯伯克利國家實驗室去年底發布了一份報告，試圖衡量人工智慧的普及對能源需求意味著什麼。這個實驗室由美國能源部資助，曾獲得16項諾貝爾獎。

該份報告裡，研究人員發現，2024年，美國的資料中心消耗了約200太瓦小時的電力，大致相當於泰國這個國家一整年的用電量。

勞倫斯伯克利國家實驗室的研究人員批評科技公司、資料中心營運商、公共事業公司和硬體製造商，稱他們披露的資訊，根本不足以對未來的能源需求做出合理預測，也不足以估計其將產生的排放量。

「這種缺乏透明度的情況，除了限制了本報告的範圍，還凸顯了數據中心的擴增，很少考慮如何與社區發展相結合，」研究人員寫道。

更糟的是，個人最終可能要為資料中心的超預算買單。

維吉尼亞州立法機構2024年的一份報告就預估，該州普通住宅納稅人每月可能要額外支付37.50美元的資料中心能源費用，以彌補公共能源公司不足的部分。

哈佛大學環境與能源法計畫法律研究員馬丁（Eliza Martin）表示：「我們不清楚這些數據中心的收益是否大於成本，為什麼要為這些基礎設施買單？我們為什麼要為他們的電費付錢？」

然而，AI發展正頭也不回地往前奔去。

軟銀、OpenAI、甲骨文和阿聯酋投資公司MGX，計劃在未來四年內在美國投資5,000億美元建造新的資料中心。AI公司還計劃到海外建造數千兆瓦的資料中心，包括正在成為東南亞資料中心樞紐的馬來西亞。

每天，當你要求人工智慧模型為你寫一個笑話或製作小狗的影片時，都會產生少量的能量消耗，並向大氣中釋出相應的碳排。

每一筆碳排雖然不多，可能比用廚房電器還少，但當愈來愈多人轉向AI工具，累積的影響將前所未見。但科技巨頭大多選擇對這樣的細節保持沈默。

（資料來源：MIT Technology Review, Bloomberg, UNEP, IEA）

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