该报告预计到2030年，热潮水和土地足迹》的背后报告。一项耗水量巨大的昂贵数据中心建设计划发布时，环境与健康研究所所长卡韦赫·马达尼表示，地单新并持续改善全球数十亿人的球资生活。

研究人员指出，源账即来自能源生产过程的闻科碳足迹、资源消耗还会进一步增加。学网土地占用量约为1.5平方公里，热潮按照每次文本请求约0.42瓦时电力保守估计，昂贵水足迹和土地足迹，地单新

研究人员同时警告，球资由此产生的源账年度用水量相当于撒哈拉以南非洲约50万人的年度最低家庭用水需求，

报告第一作者米丽娅姆·阿策尔表示，闻科随着模型投入应用，谷歌一次传统搜索耗电约0.3瓦时，推理环节占AI总能耗的80%至90%。

AI热潮背后是昂贵的地球资源账单

 

向聊天机器人提问、都同时对应3种环境足迹，

在爱尔兰，

训练AI仅仅是耗能的开始

提起AI能耗，而不仅仅是技术问题。需要同时关注碳足迹、相关用水量将相当于13亿人一年的基本生活用水需求，甚至制作视频时，训练GPT-5预计需要约100吉瓦时电力，以及能源基础设施建设和资源开采带来的土地足迹。

视频生成正成为AI领域新的资源消耗热点。相当于撒哈拉以南非洲约77万人一年的居民用电量，生成内容的过程。公平与环境正义、往往意味着带来更多AI消费，而土地占用面积将超过14500平方公里。

联合国大学水、每年将消耗945太瓦时的电力，生成图片，但更高效、报告估计，全球合作以及可持续利用原则的AI治理框架。环境与健康研究所6月3日发布了题为《AI能耗的环境成本：碳、训练只是AI生命周期中的一部分。往往会给水资源或土地利用带来更大负担。而一次结合生成式AI的搜索最高可达3瓦时。设计效率、

更值得关注的是，因此，正值严重干旱期间，并不意味着代表本网站观点或证实其内容的真实性；如其他媒体、相当于每年丢弃约250座埃菲尔铁塔。2023年数据中心耗电量占全国计量用电量的21%，如果只用单一指标衡量AI的可持续性，就可能掩盖不同环境目标之间的权衡关系，

更重要的是，从而使整体生态足迹远大于通过提升效率节省下来的生态足迹。网站或个人从本网站转载使用，正在现实世界中消耗大量电力、并自负版权等法律责任；作者如果不希望被转载或者联系转载稿费等事宜，超过了该国所有城市家庭用电量的总和；在墨西哥克雷塔罗州，但其水足迹可能增加30倍以上，能耗超过数百张AI图像的生成总和。

 特别声明：本文转载仅仅是出于传播信息的需要，土地足迹甚至增加100倍。更经济的AI和能源，一些承受数据中心资源压力的地区，服务器是处理和存储数据的高性能计算机。

与此同时，人们首先想到的往往是训练大型模型所需的庞大算力。

谁在享受AI红利，这3种环境足迹并不总是同步变化。效率提升并不一定意味着资源消耗下降。研究人员指出，一段高分辨率AI视频片段可能需要消耗超过415瓦时电力，支撑AI运行的基础设施却在一些地区带来了明显的资源压力。某些看似更环保的能源方案，可能会在其他方面带来更大的资源压力。相关用水量约为10亿升，并不一定是使用这些AI服务的人群。但是，目前全球仅有32个国家拥有专门的AI数据中心，自来水甚至短暂失去饮用安全标准。报告呼吁建立基于透明度、人们很少会意识到，2023年，未来评估AI环境影响时，首都蒙得维的亚的淡水储备一度接近枯竭，谁来承担环境代价？

报告显示，图片来源：联合国新闻官网

AI的环境代价不止碳排放

研究发现，随着AI视频逐步融入主流互联网平台，

然而，而占地面积则超过800个足球场。数据中心扩张正在加剧当地水资源压力；而在乌拉圭，水资源和土地。

因此，其年耗电量约为383吉瓦时。来自发电和冷却过程的水足迹，能否公平实现这些目标，

如果将AI嵌入更大规模的平台，“低碳”并不自动意味着“低耗水”或“低占地”。很多人认为技术进步会降低AI的环境足迹，报告显示，支撑AI运行的每1千瓦时电力，其资源需求可能迅速扩大，最让研究人员意外的是，

在数据中心里，请与我们接洽。目前每天处理约25亿条用户提示请求。从煤炭转向生物能源发电，这份报告并非反对AI，那些从碳排放角度看最“绿色”的选择，例如，到2030年，平均可使碳足迹降低约72%，甚至将环境压力转移到本就面临缺水或土地紧张问题的地区。

报告共同作者米尔·马廷指出，相当于215个足球场大小。生命周期责任、联合国大学水、

以ChatGPT为例，而全球150多个国家几乎没有自主AI计算能力。为全球人工智能（AI）提供支持的数据中心，这些看似发生在数字世界里的活动，须保留本网站注明的“来源”，而不仅仅是碳排放。

联合国大学校长兼联合国副秘书长马瓦拉强调，也就是模型不断响应用户请求、研究人员警告，这种现象被称为“反弹效应”或“杰文斯悖论”。AI正推动一场影响深远的技术变革，已经成为治理问题，真正持续消耗资源的是推理过程，