你跟AI說過謝謝嗎？

幾個月前，OpenAI的CEO山姆·奧特曼（Sam Altman）在推文中提及，對AI說“請”和“謝謝”或許讓他們花掉了“數千萬美元”電費。巨額電費也意味著，AI因為人類的禮貌而消耗了大量的電力資源，變得更不環保了。

OpenAI的CEO山姆·奧特曼（Sam Altman）在推文中提及，對AI說“請”和“謝謝”或許讓他們花掉了“數千萬美元”電費。

AI作為工具，可以助力環保研究和環保事業，但這個工具的研發和運營卻相當耗能。更嚴重的問題是，我們說不清AI會造成多少碳排放。

要讓AI變得更環保，也絕不僅僅是人類不說“請”和“謝謝”那么簡單。

用一次AI有多少碳排放？

AI工具到底會消耗多少電能，又會造成多少碳排放，這其實是一個很難回答的問題。

最主要的困難在于信息不透明。提供AI服務的大公司往往不會公布詳細的能耗數據，研究者經常只能通過間接估算進行分析——例如，他們有時會通過英偉達服務器的需求量對AI能耗規模進行計算。

這些估算存在很多假設，其結果的可靠程度也比較有限。有時，不同來源的估算會得出差異較大的結論：例如一項估算認為，每使用一次ChatGPT平均會消耗2.9 瓦時的電力[1]，而另一項估算則認為每次查詢平均僅需要0.3瓦時電力[2]，二者相差了將近10倍。

一項估算認為，每次用ChatGPT查詢平均會消耗2.9瓦時電力，耗電量是使用搜索引擎的10倍——但我們很難判斷這些數字有多準確 | pexels

除此之外，研究者還有另一種方法獲得數據：他們可以親自下載并運行AI模型，讓它們執行標準化的任務，然后測量由此產生的電能消耗。結合當地電網中火力發電的占比，人們還可以進一步計算出耗電背后的碳排放。這樣得出的數據更加準確，但它只適用于開源模型，依然不足以揭示AI環境影響的全貌。

在最近發表的研究中，德國科學家就對14個開源大語言模型進行了這樣的分析[3]。研究發現，不同模型在回答相同問題時的能耗與碳排放差異極大，最大與最小的數據之間甚至相差了50倍以上。

擴大參數規模、采用逐步推理可以提升AI的表現，但這些因素也增加了運算量，導致碳排放大幅增加。在這項研究的測試范圍內，碳排放最多的AI模型是Deepseek R1 70B，讓它回答60萬個問題所產生的碳排放，相當于乘飛機在倫敦與紐約之間往返一次[4]。

目前仍有較大比例的電能來自火力發電，因此運行AI模型在耗電的同時也會產生間接的二氧化碳排放 | Wikipedia

單次使用AI的碳排放并不算大，但考慮到熱門AI工具有著上億規模的訪問量，相關碳排放總數依然相當可觀。在此之外，AI模型的訓練、硬件生產、服務器冷卻等環節還有很多額外的環境成本——但由于數據不足，這些成本的總和究竟有多大同樣是個謎。

整體不高，但局部影響大

AI模型的計算工作通常在大型數據中心完成。隨著AI的迅速擴張，近幾年數據中心用電需求快速增長，不過它在全球能源消耗和碳排放中的占比還比較小。

根據國際能源署（IEA）的統計，2024年數據中心的用電總量約為415太瓦時（TWh），占到全球用電總量的1.5%。供應這些電力產生的二氧化碳排放約為1.8億噸，約占燃燒排放總量的0.5%[5]。

根據該機構的估計，到2030年，數據中心的用電量可能會翻一番，達到約945太瓦時。雖然漲幅驚人，但在全球電力消耗總量中，它依然只占了大約3%[5]。

不過，數據中心有“扎堆”的特性，因此哪怕總量看起來不高，局部地區受到的影響仍可能會非常顯著。企業往往傾向于將數據中心建設得非常密集，這樣有利于高效傳輸信息，還可以共享電力與冷卻設施。這樣做非常方便，但可能會給局部供電帶來巨大的壓力。

與煉鋼廠等傳統的高耗能設施相比，數據中心在空間上更加密集 | cisco

在一些地方，數據中心的影響比全球平均值要高得多。例如，美國弗吉尼亞州目前已有340個數據中心。據研究機構統計，這些數據中心的用電量占到了該州電力消耗總量的四分之一以上[6]。

在這里，數據中心的建設仍在快速推進，電力不足的跡象也開始顯現。AI帶來的電力需求缺口可能要靠新建大型燃氣發電廠才能解決——而這樣一來，碳排放自然也會隨之增加。

為AI減碳，不說謝謝有用嗎？

在談論減少AI碳排放時，不少人都會提議從不對AI說“謝謝”做起，這種說法確實有些道理。

大語言模型在接到用戶輸入指令時，會將文字拆分成許多基本的“詞元”（token）來分析。需要處理的詞元數量決定了AI的工作量，因此也與能耗和碳排放密切相關。如果能減少“謝謝”這樣可有可無的文字，就能讓詞元量減少一點，讓AI在執行任務時少費一點電。

不過，比起一句客套話，對碳排放影響更大的可能還是AI的推理模式。上面提到的新研究發現：啟用逐步推理的大語言模型，碳排放達到了其他模型的4-6倍[3]。這是因為，在展現逐步“思考”過程時，AI模型會生成額外的文字，它們需要處理的詞元數量也會大幅增加。

精簡提問、謹慎地選擇AI模型，這對減少碳排放有些幫助；不過，這個問題終歸不能只靠約束使用者來解決。提升AI效率、更多使用清潔能源發電、合理布局數據中心才是解決AI環境危機的根本途徑，而這些措施都需要企業與政府的共同努力。

參考文獻

[1]https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2542435123003653

[2]https://epoch.ai/gradient-updates/how-much-energy-does-chatgpt-use

[3]https://www.frontiersin.org/journals/communication/articles/10.3389/fcomm.2025.1572947/full

[4]https://www.eurekalert.org/news-releases/1086116

[5]https://www.iea.org/reports/energy-and-ai

[6]https://www.nature.com/articles/d41586-025-00616-z

作者：窗敲雨

編輯：麥麥

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本文來自果殼自然（ID：GuokrNature）

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