聯合國警告：ChatGPT一年耗水量可供50萬人生活使用

AI不只耗電！聯合國發出警告：ChatGPT一年耗水量可供50萬人生活使用AI的環境成本，不只是碳排放真正耗能的大戶，其實是日常使用AI紅利與環境代價并不均衡AI時代還將產生大量電子垃圾聯合國呼吁建立更完善的AI治理體系

隨著生成式AI快速普及，全球范圍內掀起了一場算力競賽。各國紛紛加快數據中心建設，希望搶占人工智能發展的先機。然而，人工智能帶來的資源消耗問題，也開始引發越來越多關注。

近日，聯合國大學水、環境與健康研究所（UNU-INWEH）發布最新報告指出，到2030年，全球數據中心的用電量預計將達到945太瓦時（TWh），約占全球總用電量的3%。與此同時，其耗水量甚至相當于13億人一年的基本生活用水需求。

報告認為，AI正在從單純的技術工具，逐漸演變為影響能源、水資源和土地利用的“超級資源消耗者”。如果缺乏有效管理，未來可能進一步加劇資源緊張和環境壓力。

過去關于AI環保問題的討論，大多集中在模型訓練所產生的碳排放上。但聯合國研究指出，僅關注碳排放遠遠不夠。

事實上，每消耗一度電，背后不僅有碳足跡，還涉及冷卻系統、發電過程所需的大量水資源，以及能源設施建設所占用的土地資源。

研究顯示，即便采用生物能源替代燃煤發電，雖然碳排放可降低約70%，但耗水量可能增加30倍，土地需求甚至提高100倍。這意味著“低碳”并不等于“低耗水”或“低占地”。

因此，研究團隊建議，未來評估AI對環境的影響時，應同時關注碳、水和土地三項關鍵指標。

很多人以為AI最耗資源的環節是模型訓練，但事實并非如此。

報告指出，目前AI能源消耗的80%至90%來自模型上線后的“推理”（Inference）階段，也就是用戶每天與AI互動時產生的計算需求。

以ChatGPT為例，其每天處理約25億次用戶請求。按照研究測算，其一年耗電量約為383吉瓦時（GWh），耗水量則相當于50萬人一年的基本生活用水需求。

不同類型的AI任務，資源消耗差異也十分明顯。

普通聊天問答的能耗約為基礎文本分類任務的200倍；AI生成圖片的能耗可達到1450倍；而復雜的AI視頻生成任務，消耗的算力甚至相當于20萬次垃圾郵件識別工作。

研究人員表示，模型規模、回復長度、圖片分辨率以及產品默認設置等因素，都會直接影響能源消耗，但大多數用戶對此并沒有明顯感知。

報告還指出，AI基礎設施的發展正在成為一個新的環境公平問題。

目前全球只有約32個國家擁有AI專用數據中心，超過90%的算力資源集中在美國和中國。而全球150多個國家幾乎沒有自主算力能力。

這意味著，AI帶來的經濟收益主要由少數國家獲得，而數據中心所在地居民卻可能承擔更多環境成本，包括電力緊張、水資源消耗以及土地開發壓力。

例如，愛爾蘭在2023年數據中心用電量已經占全國總用電量的21%，甚至超過所有城市住宅用電總和，因此當地政府決定暫停都柏林新數據中心項目審批至2028年。

此外，墨西哥部分地區因數據中心擴張導致水資源壓力加?。粸趵缭谠庥龈珊灯陂g推動高耗水數據中心項目，也曾引發社會爭議。

除了能源和水資源問題，AI產業鏈還可能帶來新的電子廢棄物挑戰。

研究預計，到2030年，全球與AI相關的電子廢棄物總量將達到250萬噸，相當于每年丟棄約250座埃菲爾鐵塔的重量。

與此同時，支撐AI發展的關鍵礦產資源大多來自環境監管相對薄弱的地區，而大量淘汰設備最終流向處理能力有限的發展中國家，進一步增加了環境治理難度。

面對AI產業的高速擴張，聯合國提出了六項治理原則，包括：

· 提高環境數據透明度；

· 推動高效率模型設計；

· 關注環境公平問題；

· 建立全生命周期責任機制；

· 加強國際合作；

· 倡導可持續使用方式。

研究團隊建議，將數據中心納入能源、水資源和國土規劃體系管理，同時建立統一的碳足跡、水足跡和土地足跡披露制度。

報告最后強調，AI本身并不是環境問題的根源，關鍵在于人類如何在技術進步與資源承載能力之間找到平衡。未來的算力競賽，不應以犧牲環境和資源公平為代價。