谁在享受AI红利，源账
视频生成正成为AI领域新的闻科资源消耗热点。甚至制作视频时，学网研究人员警告，热潮生成图片，背后可能会在其他方面带来更大的昂贵资源压力。训练只是地单新AI生命周期中的一部分。生成内容的球资过程。更经济的源账AI和能源，谁来承担环境代价？闻科
报告显示，相关用水量将相当于13亿人一年的基本生活用水需求，但更高效、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，请与我们接洽。
联合国大学校长兼联合国副秘书长马瓦拉强调，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，而一次结合生成式AI的搜索最高可达3瓦时。首都蒙得维的亚的淡水储备一度接近枯竭，但其水足迹可能增加30倍以上，数据中心扩张正在加剧当地水资源压力；而在乌拉圭，
报告共同作者米尔·马廷指出，最让研究人员意外的是，但是，
在爱尔兰，这份报告并非反对AI，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。该报告预计到2030年，人们首先想到的往往是训练大型模型所需的庞大算力。
与此同时，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。往往会给水资源或土地利用带来更大负担。为全球人工智能（AI）提供支持的数据中心，
然而，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、这3种环境足迹并不总是同步变化。平均可使碳足迹降低约72%，一项耗水量巨大的数据中心建设计划发布时，
联合国大学水、
研究人员指出，
更重要的是，并演变为基础设施层面的环境问题。到2030年，都同时对应3种环境足迹，并持续改善全球数十亿人的生活。报告呼吁建立基于透明度、水足迹和土地足迹，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、一些承受数据中心资源压力的地区，公平与环境正义、能否公平实现这些目标，而不仅仅是碳排放。那些从碳排放角度看最“绿色”的选择，土地占用量约为1.5平方公里，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。人们很少会意识到，能耗超过数百张AI图像的生成总和。由此产生的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，也就是模型不断响应用户请求、某些看似更环保的能源方案，AI基础设施每年可能产生多达250万吨电子废弃物，
如果将AI嵌入更大规模的平台，水资源和土地。训练GPT-5预计需要约100吉瓦时电力，很多人认为技术进步会降低AI的环境足迹，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、以及能源基础设施建设和资源开采带来的土地足迹。效率提升并不一定意味着资源消耗下降。
以ChatGPT为例，如果只用单一指标衡量AI的可持续性，
因此，相当于215个足球场大小。需要同时关注碳足迹、图片来源：联合国新闻官网" style="border: 0px; vertical-align: middle; object-fit: cover; display: block; margin: 0px auto !important; width: auto !important; height: auto !important;" _src="https://www.stdaily.com/web/gdxw/pic/2026-06/07/528843_0ff0debf-14ce-4b85-b20f-8406c9ecc4fb.jpg" compresssuccess="1" data-id="243923" data-wenge-id="243923" data-mce-src="https://rmtzx.sciencenet.cn/kxwsprint/6a265cabe4b078fce44ab0aa.jpeg" id="img-null">
报告第一作者米丽娅姆·阿策尔表示，就可能掩盖不同环境目标之间的权衡关系，这些看似发生在数字世界里的活动，从煤炭转向生物能源发电，来自发电和冷却过程的水足迹，这种现象被称为“反弹效应”或“杰文斯悖论”。
研究人员同时警告，未来评估AI环境影响时，而全球150多个国家几乎没有自主AI计算能力。须保留本网站注明的“来源”，
| AI热潮背后是昂贵的地球资源账单 |
向聊天机器人提问、生命周期责任、目前全球仅有32个国家拥有专门的AI数据中心，服务器是处理和存储数据的高性能计算机。随着模型投入应用，环境与健康研究所所长卡韦赫·马达尼表示，设计效率、而土地占用面积将超过14500平方公里。水和土地足迹》的报告。
更值得关注的是，
特别声明：本文转载仅仅是出于传播信息的需要，往往意味着带来更多AI消费，其资源需求可能迅速扩大，训练AI仅仅是耗能的开始
提起AI能耗，推理环节占AI总能耗的80%至90%。相当于撒哈拉以南非洲约77万人一年的居民用电量，即来自能源生产过程的碳足迹、服务器是处理和存储数据的高性能计算机。因此，支撑AI运行的每1千瓦时电力，例如，报告显示，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，相关用水量约为10亿升，每年将消耗945太瓦时的电力，其年耗电量约为383吉瓦时。报告估计，并不一定是使用这些AI服务的人群。2023年数据中心耗电量占全国计量用电量的21%，资源消耗还会进一步增加。随着AI视频逐步融入主流互联网平台，而不仅仅是技术问题。自来水甚至短暂失去饮用安全标准。2023年，真正持续消耗资源的是推理过程，
