在人工智慧的浪潮中，OpenAI 的服務無疑引領了技術的前沿，但背後的能耗問題卻不容忽視。一項引人註目的數據揭示了 OpenAI 背後的巨大電力消耗：GPT-3 的單次訓練耗電量高達 1287 百萬瓦時，換算成更直觀的數位，這相當於 127.8 萬度電。為了形象地理解這一電量，我們可以將其與特斯拉汽車的電量消耗相比較——這相當於 3000 輛特斯拉從新車開到報廢所需的電量總和。
然而，這僅僅是訓練階段的能耗。當使用者開始享受 OpenAI 提供的服務時，如與 ChatGPT 進行對話，其耗電也在不經意間累積。每生成 1000 個英文單詞，大約消耗 0.125 千瓦時的電量，這意味著每進行 8 次對話，就會消耗 1 度電。考慮到 ChatGPT 擁有的龐大使用者群——接近 2 億使用者，其單日耗電量至少超 50 萬千瓦時，一年下來電費就近 2 億美元。
但電力消耗僅僅是問題的一部份。由於當前電力生產中的大部份仍依賴於火電、天然氣和核能，這些能源的生產過程需要消耗大量的水資源。同時，服務於 AI 的數據中心在散熱過程中也需要大量用水。以 GPT-3 為例，其訓練期間耗水量近 700 噸，這足夠生產 370 輛寶馬汽車或 320 輛特斯拉電動汽車。每當我們與 GPT-3 進行簡單的對話，AI 回答 10 至 50 個問題，就在無形中消耗了 500 毫升的水資源。
微軟作為全球科技巨頭，其從 2021 年到 2022 年全球用水量的飆升也凸顯了這一問題。短短一年內，用水量增長了 34%，相當於 2500 個奧運規格遊泳池的大小。而 Meta 在 2022 年的數據中心用水量更是高達 260 萬立方米。
綜上所述，OpenAI 提供的服務背後隱藏著驚人的電力和水資源消耗。隨著 AI 技術的快速發展和廣泛套用，這一問題將變得愈發嚴峻。如何在享受 AI 帶來的便利的同時，降低其對環境的影響，成為了擺在我們面前的重要課題。
