總部位於加拿大安大略省的聯合國大學水、環境與健康研究所（UNU-INWEH）周三發佈報告警告說，目前人工智能的開發方式已經超出了地球的承載能力。這份題為《人工智能能源消耗的環境成本：碳、水和土地足跡》的報告指出2025 年，包含人工智能運行所需信息的數據中心的電力消耗量達到 448 太瓦時（4480 億千瓦時）。如果把數據中心比作一個國家，那麼它們的用電量將與世界排名第 11 位的法國不相上下。而全球人工智能市場的總投資預計將從 2023 年的 1890 億美元增長到 2033 年的近 5 萬億美元，也就是說在不到 10 年的時間裏增長 25 倍。其所需要的電力以及水資源的消耗量也比將同步增加。
聯合國報告特別強調說，僅訓練 Open AI 開發的人工智能語言模型 GPT-4 就消耗了 50 至 70 吉瓦，相當於撒哈拉以南非洲 46 萬人的年居民用電量。而且，人工智能的巨大能源消耗除了訓練模型之外，還包括日常使用。
報告的主要撰寫者，聯合國大學水、環境與健康研究所所長卡維·馬達尼 （Kaveh Madani）教授向法廣記Juliette PIETRASZEWSKI表示：
人們必須了解的是，我們與人工智能的每一次交動都會消耗一定的能源。 而且，我們必須認識到，分配給人工智能的任務越複雜或要求越高，其能耗就越高。 如果我們比較一下現在常用的人工智能搜索和過去典型的谷歌搜索，就會發現平均能耗增加了十倍。而且今天我們已經開始習慣一些 更複雜的任務。 有時，我們會出於娛樂目的而生成圖像。 一張典型的人工智能生成的圖像，其能耗是人工智能提供的簡短文本答案的60倍。 如今，視頻越來越受歡迎，製作人工智能視頻，尤其是高端人工智能視頻，同樣會消耗大量能源。 這需要的電量將是圖像生成耗電量的150倍，是文本回復耗電量的8000倍。 人們總是談論訓練人工智能模型需要多少能源，卻很少關注我們所有人——包括你我以及全世界所有用戶——的累計用電量，而我們每天都在進行各種查詢， 都在給世界各地的人工智能工具分配任務。 而這佔了人工智能工具訓練階段之後總耗電量的80%到90%。
總部位於加拿大安大略省的聯合國大學水、環境與健康研究所（UNU-INWEH）周三發佈報告警告說，目前人工智能的開發方式已經超出了地球的承載能力。 © DADO RUVIC / ARCHIVES REUTERS
馬達尼教授強調他們並不是反對人工智能的開發，因為人工智能（AI）確實具有巨大的潛力，但其發展需要遵守一定的規則。
聯合國建議尊重六項原則
Miriam Aczel 教授也是報告的撰寫者之一，她強調了人工智能開發的南北差距：
今天人工智能的經濟效益主要集中在少數公司和國家，目前，全球僅有16%的國家擁有人工智能專用計算能力，而其中90%的能力集中在美國和中國這兩個國家。 而與此同時，相當一部分環境成本——無論是能源消耗、水資源使用、採礦還是電子垃圾——卻由其他地方承擔。 因此，報告的目的就是要引導大家思考：究竟誰真正受益於人工智能，誰又承擔了其成本？ 報告最後提出了關於如何更負責任地發展人工智能的建議。這些措施包括提高能源和水資源消耗的透明度、開發更高效的系統、將人工智能納入氣候和能源政策，以及讓受影響的社區參與基礎設施決策。 我們的目標不是扼殺創新，而是確保人工智能的益處得以實現，同時最大限度地減少不必要的環境和社會成本。
具體而言，聯合國報告倡導以下六大人工智能開發的六項「操作原則」：它們分別是透明度、負責任的生命周期管理、公平和環境正義、國際合作以及可持續利用。
事實上，聯合國早已多次對人工智能的環境影響提出警告。
另外，就人工智能的投資回報，美國投資銀行高盛的股票研究主管吉姆·科韋洛日前警告說，人工智能行業的盈利問題日益嚴重。
目前AI產業供應鏈極度不對稱：上游企業旱澇保收，下游企業巨額虧損。 上游的硬件和晶片廠商（如英偉達、台積電以及韓國存儲晶片巨頭）在這場基礎設施狂熱中賺得盆滿缽滿。 然而，處於供應鏈下游的公司，比如超大規模雲服務商（Hyperscalers）以及那些想要將 AI 落地應用的企業，目前他們的收益遠遠不足以支撐如此龐大的資本支出。
