2024-09-18 10:57:01 英文原文
5 分钟
和
让我们先看看水。
AI 聊天机器人使用 GPT-4 生成的 100 字电子邮件
一次需要519毫升水，
1瓶多一点
一年每周一次需要27升，
大约1.43水十分之一的美国人（大约 1600 万人）每年每周一次需要 435,235,476 升水，相当于所有罗德岛州家庭 1.5 小时消耗的水。天
ChatGPT 上的每个提示都会经过一个服务器，该服务器运行数千次计算，以确定在响应中使用的最佳单词。
在完成这些计算时，这些服务器通常位于数据中心，产生热量。通常，水系统用于冷却设备并保持其正常运行。加州大学河滨分校副教授 Shaolei Ren 表示，水将数据中心产生的热量输送到冷却塔中，以帮助其逃离建筑物，类似于人体利用汗水来保持凉爽的方式。
他说，在电力较便宜或水相对匮乏的地方，通常使用电力来冷却这些装有空调等大型设备的仓库。这意味着单个查询所需的水和电的量可能取决于数据中心的位置并且差异很大。
即使在理想的条件下，数据中心也往往是所在城镇中用水量最大的中心之一。环境倡导者说，这些地方都位于。但配备电气冷却系统的数据中心也因增加居民电费和对电网征税而引发担忧。
以下是查询消耗的电力量。
数据中心任正非表示，还需要大量能源来支持云计算等其他活动，而人工智能只会增加这种负载。如果数据中心位于炎热地区并依靠空调进行冷却，则需要大量电力才能使服务器保持低温。如果依靠水冷却的数据中心位于干旱多发地区，则可能会耗尽该地区宝贵的自然资源。
在拥有世界上数据中心最集中的弗吉尼亚州北部，公民团体已抗议这些建筑的建设，称它们不仅消耗大量能源，无法带来足够的长期就业机会，而且碍眼，损害了房屋价值。在爱荷华州的西得梅因，这个新兴的数据中心温床，水务部门的记录显示，微软等公司运营的设施使用了该地区约 6% 的水。经过漫长的法庭斗争，俄勒冈州报纸迫使谷歌披露其位于波特兰以东约 80 英里的达尔斯数据中心的使用量；文件显示，该水量几乎占该镇可用水量的四分之一。
在聊天机器人能够满足请求之前，需要花费大量精力来训练它们。允许 ChatGPT 等聊天机器人生成逼真响应的大型语言模型都需要服务器分析数百万条数据。（《华盛顿邮报》创建了一个名为“气候答案”的工具，要求 ChatGPT 总结《华盛顿邮报》的气候报道。由于它搜索的信息范围有限，因此其查询被设计为不那么占用资源。）
它可以根据人工智能专家和研究论文的说法，训练这些先进的计算机模型需要几个月的时间，谷歌、Meta 和微软等科技公司正在争先恐后地建设数据中心。
每个数据中心都在不断地产生热量。
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大型科技公司做出了许多承诺，通过使用新的冷却方法来使其数据中心变得更加环保。这些气候承诺往往无法兑现。
7 月，Google 发布了最新的环境报告，显示其碳排放足迹增加了 48%，这主要归功于人工智能和数据中心。它还只补充了其消耗水量的 18%，与设定的到 2030 年 120% 的目标相去甚远。Google 在我们雄心勃勃的目标（包括到 2030 年实现净零排放）的指导下，长期致力于可持续发展”，Google 发言人 Mara Harris 说道。
人工智能可能是能源密集型的，这就是我们不断努力提高效率的原因，OpenAI 发言人 Kayla Wood 说道。Meta 发言人 Ashley Settle 在一份声明中表示，公司优先考虑可持续、高效地运营我们的数据中心，同时确保人们可以依赖我们的服务。微软总经理克雷格·辛科塔 (Craig Cincotta) 表示，该公司仍然致力于降低资源回收强度，并补充说，微软正在努力安装数据中心冷却方法，以完全消除水消耗。
专家表示，英伟达等科技公司将继续制造计算机芯片，使每台服务器产生更多千瓦的电力，以完成更多计算。任正非表示，人工智能正在对数据中心提出前所未有的要求，远远超过近代历史上的任何要求。
任正非表示，人工智能的快速崛起极大地改变了这一轨迹，并提出了行业以前从未遇到过的新挑战.
Ren 在美国平均数据中心为 ChatGPT-4 计算了水电成本。完整的方法可以在他们的论文《Making AI Less Thirsty: Uncovering and Addressing the Secret Water Footprint of AI Models》中找到。
D.C.用电量数据根据美国能源信息管理局 2023 年国家能源报告计算得出。罗德岛州每日用水量由国家环境教育基金会提供。牛肉和大米的人均消费量来自美国农业部粮食供应数据和经合组织农业展望。水足迹估计数据来源：畜牧科学评估畜牧生产中的水资源使用：方法和科学回顾通过生产者和消费者减少食品对环境的影响。
关于这个故事由 Kate Rabinowitz、Karly Domb Sadof、Alexis 编辑索贝尔-菲茨和詹姆斯·格拉夫。由 KC Schaper 进行项目编辑。布莱恩·弗伦奇 (Brian French) 进行文字编辑。Jordan Melendrez、Kathleen Floyd 和 Victoria Rossi 的额外支持。关于 Power Grab 系列人工智能行业正在推动全国范围内的数据中心建设热潮。这些庞大的计算基础设施仓库正在对电力、水和其他资源产生爆炸性的需求。Power Grab 调查了人工智能基础设施对美国的影响以及人工智能基础设施给环境和能源转型带来的风险。