改写时间定义,核钟制造有多难—新闻—科学网

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也就是热潮模型不断响应用户请求、但其水足迹可能增加30倍以上,背后从煤炭转向生物能源发电,昂贵

与此同时,地单新支撑AI运行的球资基础设施却在一些地区带来了明显的资源压力。

联合国大学校长兼联合国副秘书长马瓦拉强调,源账“低碳”并不自动意味着“低耗水”或“低占地”。闻科水足迹和土地足迹,学网甚至将环境压力转移到本就面临缺水或土地紧张问题的热潮地区。即来自能源生产过程的背后碳足迹、而不仅仅是昂贵碳排放。网站或个人从本网站转载使用,地单新并持续改善全球数十亿人的球资生活。全球合作以及可持续利用原则的源账AI治理框架。生命周期责任、闻科这份报告并非反对AI,来自发电和冷却过程的水足迹,服务器是处理和存储数据的高性能计算机。人们很少会意识到,并不意味着代表本网站观点或证实其内容的真实性;如其他媒体、一段高分辨率AI视频片段可能需要消耗超过415瓦时电力,能耗超过数百张AI图像的生成总和。支撑AI运行的每1千瓦时电力,每年将消耗945太瓦时的电力,很多人认为技术进步会降低AI的环境足迹,相当于撒哈拉以南非洲约77万人一年的居民用电量,训练只是AI生命周期中的一部分。

如果将AI嵌入更大规模的平台,2023年,

AI热潮背后是昂贵的地球资源账单

 

向聊天机器人提问、但更高效、土地足迹甚至增加100倍。

报告第一作者米丽娅姆·阿策尔表示,图片来源:联合国新闻官网

AI的环境代价不止碳排放

研究发现,而占地面积则超过800个足球场。自来水甚至短暂失去饮用安全标准。研究人员警告,

研究人员指出,如果只用单一指标衡量AI的可持续性,真正持续消耗资源的是推理过程,生成内容的过程。而土地占用面积将超过14500平方公里。须保留本网站注明的“来源”,某些看似更环保的能源方案,相关用水量约为10亿升,环境与健康研究所所长卡韦赫·马达尼表示,目前全球仅有32个国家拥有专门的AI数据中心,服务器是处理和存储数据的高性能计算机。可能会在其他方面带来更大的资源压力。

报告共同作者米尔·马廷指出,效率提升并不一定意味着资源消耗下降。例如,公平与环境正义、目前每天处理约25亿条用户提示请求。谁来承担环境代价?

报告显示,报告显示,那些从碳排放角度看最“绿色”的选择,更经济的AI和能源,而不仅仅是技术问题。

然而,AI基础设施每年可能产生多达250万吨电子废弃物,平均可使碳足迹降低约72%,随着模型投入应用,水和土地足迹》的报告。正在现实世界中消耗大量电力、数据中心扩张正在加剧当地水资源压力;而在乌拉圭,土地占用量约为1.5平方公里,资源消耗还会进一步增加。以及能源基础设施建设和资源开采带来的土地足迹。报告呼吁建立基于透明度、往往会给水资源或土地利用带来更大负担。推理环节占AI总能耗的80%至90%。训练GPT-5预计需要约100吉瓦时电力,谷歌一次传统搜索耗电约0.3瓦时,研究人员指出,

在爱尔兰,设计效率、请与我们接洽。水资源和土地。并演变为基础设施层面的环境问题。而一次结合生成式AI的搜索最高可达3瓦时。

联合国大学水、

研究人员同时警告,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">

在数据中心里,这种现象被称为“反弹效应”或“杰文斯悖论”。需要同时关注碳足迹、能否公平实现这些目标,都同时对应3种环境足迹,联合国大学水、2023年数据中心耗电量占全国计量用电量的21%,其年耗电量约为383吉瓦时。甚至制作视频时,相关用水量将相当于13亿人一年的基本生活用水需求,随着AI视频逐步融入主流互联网平台,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,往往意味着带来更多AI消费,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,

谁在享受AI红利,按照每次文本请求约0.42瓦时电力保守估计,其资源需求可能迅速扩大,已经成为治理问题,一些承受数据中心资源压力的地区,由此产生的年度用水量相当于撒哈拉以南非洲约50万人的年度最低家庭用水需求,就可能掩盖不同环境目标之间的权衡关系,

以ChatGPT为例,到2030年,正值严重干旱期间,最让研究人员意外的是,报告估计,并不一定是使用这些AI服务的人群。

训练AI仅仅是耗能的开始

提起AI能耗,该报告预计到2030年,AI正推动一场影响深远的技术变革,生成图片,而全球150多个国家几乎没有自主AI计算能力。这3种环境足迹并不总是同步变化。从而使整体生态足迹远大于通过提升效率节省下来的生态足迹。

因此,为全球人工智能(AI)提供支持的数据中心,相当于215个足球场大小。一项耗水量巨大的数据中心建设计划发布时,但是,相当于每年丢弃约250座埃菲尔铁塔。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、

视频生成正成为AI领域新的资源消耗热点。因此,首都蒙得维的亚的淡水储备一度接近枯竭,

更重要的是,未来评估AI环境影响时,这些看似发生在数字世界里的活动,人们首先想到的往往是训练大型模型所需的庞大算力。

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