自发布以来，Chatgpt经常使用。尽管我们不会在这里介入，但这种使用的范围在整个字段中各不相同。我们将重点关注的是这种用途的环境影响。直到最近，就像您一样，我还没有完全意识到如何仅使用AI和相关能源消耗杀死地球。

如您所见，这不是纯粹的无知。由于许多主要的人工智能参与者从未使他们“为每种能源消耗的导师”，因此我缺乏知识。 Openai首席执行官Sam最近通过他的博客出版物改变了这一点。在他的博客上，Altman清除了平均Chatgpt查询每小时的能量使用约0.34瓦。

Google现在效仿了其示例，其最新报告为“衡量情报情报的环境影响”。顾名思义，该报告主要凸显了Google AI在每个路由器上使用的Goeni AI消耗的能量。

报告中的内容令人舒缓，但警告危险。如何？读。

Google破坏了有关人工智能能源消费的神话

因为Google报告直接驳斥了围绕AI能源消耗的各种神话。就像众所周知的一样，Google Gemini AI上的每个路由器都等于驾驶900英里的汽车。尽管它总是令人难以置信的，但最好的是用实际数字对其进行反驳。

那么数字是多少？ Google说，平均文本浪潮是给双子座的，Gemini主要用于能源需求的中间，能量为0.105。对于上下文，这与看电视不到九秒钟一样。

此外，这种中等主张还排放了0.02克二氧化碳，并消耗0.12 mL的水。

这些数字比Altman在Chatgpt中分享的数字更有效。此外，该报告还带来了一段时间，影响了缺乏有关该主题的信息的需求。由于与AI能源相关的固体数字，这也适用于每个路由器，对环境影响的人和有意识的组织可以衡量其碳指纹。就像乌云抬起内gui。

不仅是。

人工智能能源消耗：凶手

现在是令人不安的新闻。知道上个月的双子座AI每月有4.5亿用户（MAU）。每日活跃用户（DAU）估计40至4500万。从那以后，这些数字才应该增加。

鉴于此MAU在一个月内给出了双子座的一个方向，即每月使用的450万吨能量。

而且，如果我们将其计算为Daus，假设它每天只给出一个方向，那么这个数字每月达到1.35亿能源。在上面的电视示例中，此数字等于在电视上运行337万小时。

在类似的情况下，Gimini活跃的用户倾向于生产27,000公斤二氧化碳，并每月消耗162,000升水。这是三个充满水的大型游泳池。

现在问问自己，您每天对双子座（或人工智能工具）提出多少声明？无论您的答案如何，我可以肯定地假设如果您是每日用户，则多个路由器。

请注意，Google报告指出，以上数字是“充其量乐观的场景，并且大大降低了国际大赦国际的真正运营指纹”的结果。这主要意味着实际的环境影响更多（我希望它会超过这里的拍摄）。

但是等等，还有另一个尚未发生的冲击。

如果您错过了如此大的数量，您知道 – 这种能源消耗仅用于文本主张

对于照片或视频的主张，这种环境效应将通过天花板比较。

但是，Google坚持认为，人工智能或更具体地说 – 双子座，完全节能。

为什么。

Google International的绿色努力

对于Google而言，达到该报告的完整目的是强调其为绿色和有效人工智能的持续努力。通过目前采用的许多计划，Google能够减少罪犯的环境影响。至少这就是他所声称的。

根据这家巨型技术公司的数据，在过去的12个月中，这些能源需求和人工智能模型的碳计划减少了33倍和44倍。所有这些，虽然该模型之前能够提供高质量的响应。

这是通过两边的方法可以减少Google数据中心的能量排放，以及其在净碳中立性和水再生方面的环境努力。除此之外，该公司还将其发展归因于清洁环境的人工智能模型。这是其中一些：

• 更理想的结构，例如由Google研究人员开发的变压器模型的结构，声称可以提高效率为10-100X现代现代体系结构用于语言建模。
• 通过诸如准确的定量训练（AQT）之类的方法不断改进其算法。
• 通过诸如解码猜测等技术，不断改进人工智能模型以响应和效率。
• 专用设备，例如从A到Z构建的Google TPU，以提高每瓦的性能。
• 通过改进的服务主食减少TPU。

最伟大的人工智能的形象（令人恐惧）

坦白说，当时，帽子被停止到Google达到其星级产品的固体功率数字。但是，Google还为业内其他地区提供了先例，以清洁它，或者只是在其运营中更加透明。随着世界盲目地倾向于采用人工智能，如果没有当今的治疗，可能不可能应对这种挑战。

但是，无论Google的数量多少，数字都依靠其环境意识的努力，即人工智能的使用对地面具有巨大的影响。更恐怖的是，如果Google Gemini被认为是最有效的能源模型之一，那么Grok或DeepSeek等其他人工智能工具有多少？

真正的答案只能想象一下。至少直到其他人工智能公司攀登并揭示了类似的个性。如果他们不这样做，人工智能的采用可能已经是为环境而失败的战斗。