AI 迅速發展,一般民眾和企業從中受益,但 AI 背後的資料中心運作消耗大量電力和水,對環境造成長遠影響。
Google 22 日發表一篇論文,詳細說明用於衡量 Gemini 對能源、碳排放及水資源影響的綜合方法。Google 進而估算出 Gemini 應用程式對於文字提示的平均耗能 0.24 瓦時(Wh)、相當於運轉一台微波爐約 1 秒鐘,排放 0.03 克二氧化碳當量(gCO2e),並且需要消耗水來冷卻,消耗 0.26 毫升的水、相當於 5 滴水。每次文字提示所消耗的能源中位數,相當於觀看電視不到 9 秒鐘。
Google 在提升模型的效率有所進展,過去 12 個月內,Gemini 應用程式的文字提示提供高品質回應的同時,能源消耗和碳足跡的中位數分別降低 33 倍和 44 倍,顯示其 AI 系統透過研究創新和軟硬體效率提升變得更加高效。
Google 這次研究重點關注其 AI 的能源需求,包括運行模型的 AI 晶片所使用的電力,以及支援 AI 晶片的所有基礎設施所使用的電力。
這次研究顯示,專為 AI 量身打造的加速器 TPU(Tensor Processing Unit)僅占平均耗能 0.24 瓦時的 58%。其他能源消耗來自支援 AI 專用硬體所需的設備,像是主機的 CPU 和記憶體占了 25%,為防故障所設置的備用設備占了 10%,剩下來自資料中心運作如電源轉換和散熱冷卻等。
這次研究是目前市場上,對於擁有熱門 AI 產品的科技公司所發表最新、最透明的資源消耗估算,也讓人們了解實際情況。
AI efficiency is important. Today, Google is sharing a technical paper detailing our comprehensive methodology for measuring the environmental impact of Gemini inference. We estimate that the median Gemini Apps text prompt uses 0.24 watt-hours of energy (equivalent to watching an… pic.twitter.com/86v42LLkrW
— Jeff Dean (@JeffDean) August 21, 2025
▲ 提升 AI 能源效率上,Google 發表最新研究成果。
Google 願意公開自家 AI 資源使用情況值得肯定,然而研究 AI 能源需求的加州大學河濱分校副教授 Shaolei Ren 認為,Google 研究遺漏了關鍵數據,導致其 AI 對環境影響的理解並不完整。
Shaolei Ren 指其中一大問題是,Google 的估算忽略了間接用水量。這次研究包括資料中心的冷卻系統用水以防止伺服器過熱,然而不斷增加的電力需求帶動一系列建設天然氣、核能發電的新計畫,這些電廠本身的冷卻系統需要大量用水,Google 這次研究忽略了這一環。
Gemini 應用程式對於文字提示平均消耗 0.26 毫升的水,而 Shaolei Ren 過去研究提出消耗約 50 毫升的水,是考量資料中心的直接和間接耗水總量,與 Google 這次研究差了好幾個量級。
而在電力消耗和污染方面,這次研究僅分享一個「以市場為基礎 」的碳排放衡量標準,但更全面的做法應納入「以所在位置為基礎 」的碳排放衡量指標,即綜合考慮當地電網的潔淨能源和非潔淨能源組合,更能深入了解資料中心所在位置的環境影響。
(首圖來源:Google 資料中心)
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