Mistral AI 是一家位于巴黎的科技公司，專注于開發(fā)開放式和開源的大型語言模型。近期，該公司對(duì)其一款大型語言模型進(jìn)行了全面的生命周期分析，旨在評(píng)估人工智能技術(shù)的環(huán)境影響。

這項(xiàng)研究由 Mistral 與可持續(xù)發(fā)展咨詢公司 Carbone4及法國生態(tài)轉(zhuǎn)型機(jī)構(gòu)共同開展，分析結(jié)果還經(jīng)過了環(huán)境咨詢公司 Resilio 和 Hubblo 的同行評(píng)審。

該分析主要聚焦于 Mistral AI Large2模型的整個(gè)生命周期，評(píng)估了其在溫室氣體排放、水資源使用和材料消耗等三個(gè)關(guān)鍵領(lǐng)域的影響。研究發(fā)現(xiàn)，人工智能模型的訓(xùn)練和推理階段是環(huán)境影響最大的環(huán)節(jié)，Mistral 表示，該模型85.5% 的溫室氣體排放和91% 的水消耗都發(fā)生在模型的開發(fā)和用戶交互過程中。

截至2025年1月，Mistral 的 Large2模型在運(yùn)行18個(gè)月后已產(chǎn)生20.4千噸的二氧化碳排放量，并消耗了28.1萬立方米的水資源。研究還估算了推理的邊際影響，通過用戶與 “Le Chat” 聊天機(jī)器人進(jìn)行400個(gè)令牌的交互，預(yù)計(jì)每次交互會(huì)產(chǎn)生約1.14克的二氧化碳排放和45毫升的水消耗。這些數(shù)據(jù)表明，單次查詢的環(huán)境影響雖然微小，但在數(shù)百萬乃至數(shù)十億用戶長期交互下，整體的環(huán)境挑戰(zhàn)是不可忽視的。

Mistral 也承認(rèn)其研究存在一些局限性，特別是在準(zhǔn)確量化大型語言模型工作負(fù)載對(duì) GPU 和數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施造成的硬件性能下降方面。

盡管如此，該報(bào)告中的數(shù)據(jù)與其他機(jī)構(gòu)對(duì)人工智能環(huán)境影響的評(píng)估基本一致。Mistral 表示，未來將更新環(huán)境報(bào)告，呼吁整個(gè)人工智能行業(yè)提升透明度，致力于實(shí)現(xiàn)全球氣候目標(biāo)。公司指出，目前的一些政策與這些目標(biāo)存在背道而馳的現(xiàn)象。

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