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生成式 AI 不断上升的能源成本影响气候
为什么重要：生成式人工智能不断上升的能源成本影响气候目标；探索影响、数据中心和可持续解决方案。
来源:人工智能+生成式人工智能不断上升的能源成本影响气候
生成式人工智能不断上升的能源成本影响气候，这清楚地提醒我们人工智能技术快速发展带来的环境后果。人工智能应用的激增正在彻底改变行业、激发创新并解决复杂问题。但我们有没有停下来考虑这些发展的环境代价？随着数据中心的扩展和计算需求的增长，生成式人工智能模型的能源消耗正成为一个环境问题。本文探讨了人工智能能源成本与气候变化之间的联系，敦促企业和政策制定者重新评估其可持续技术使用方法。
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生成式人工智能为何需要如此多的能量生成式人工智能模型（例如 GPT、大型语言模型和图像生成器）是计算密集型过程。训练这些模型需要通过数百万甚至数十亿次数学运算来处理大量数据集，这需要 GPU 或 TPU 等高性能硬件。训练后，操作这些模型进行查询（称为推理）也会消耗大量能量。
最先进的人工智能模型需要耗能的神经网络，这些网络使用复杂的算法在很长一段时间内进行训练。例如，据报道，OpenAI 的 GPT-3 模型的开发耗电量估计为 1,287 兆瓦时。这相当于数百户家庭一年的能源消耗量。
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