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随着AI应用的爆炸式增长，相关的能源消耗和环境影响引起了广泛关注。一项未经同行评审的研究显示，生成式AI的能源消耗远超过人们的普遍预期。从生成图像到创建文本提示，都依赖服务器的存储信息，而这些机器堆叠在数据中心中，需要大量能源来运行和维护。
这项由Hugging Face和卡内基梅隆大学研究人员团队发起的研究使用了一个名为Code Carbon的工具，比较了开源HuggingFace Hub上16个最流行模型的能源消耗和碳排放。
研究发现，生成图像的能源消耗惊人，甚至每生成一张图片，所消耗的电量足以让一部普通智能手机充电两次。
根据研究，生成式AI在生成1000张图像时消耗的电量在0.06-2.9 kWh之间，中位数约为1.35 kWh。相较之下，普通智能手机的充电仅需0.012 kWh。这意味着仅需大约九张AI生成的图像，就可消耗与充满电的手机相同的电量。在效率最低的模型情况下，每生成一张图片的能耗甚至足以为手机充电两次。
此外，每张图像的碳排放量介于0.1至0.5g之间，个别情况甚至达到2g。而生成1000张图片的总排放量相当于普通汽车行驶6.5km所产生的排放。
相比之下，生成文本的能耗要低得多，平均每1000次文本生成消耗0.042kWh电量。这相当于普通汽车行驶0.0009km的碳排放量。
研究团队发现，通用AI模型通常比专为特定任务设计的模型消耗更多能源。例如，使用生成模型对电影评论进行分类的能耗比专门为此任务创建的微调模型多30倍。
研究团队指出，这些数据旨在让公众更加了解AI与环境之间的关系，并希望能够促进更低能耗模型的创造。同时，他们强调，尽管这些数据令人震惊，但也不应过度惊慌，因为互联网创新通常伴随着高能耗。
过去，Google每次在线搜索的平均电量消耗是0.3瓦时，而比特币挖矿每年消耗的电量高达127TWh。
随着AI的流行，或许大家可以考虑像节约用水一样，克制使用生成式AI，以实现节能减排。
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