人工智慧模型的進步帶來了前所未有的運算能力，但也帶來了巨大的能源消耗和環境問題。 OpenAI最新的AI模型o3的能耗及其對環境的影響引發了廣泛的關注和討論。本文將分析o3模型的能源消耗、碳排放以及其對環境的影響，並探討相關領域的專家學者對此問題的看法和應對策略。
隨著人工智慧的不斷進步，創新與永續發展之間的平衡成為了一項重要挑戰。最近，OpenAI 推出了其最新的AI 模型o3，這是迄今為止最強大的模型。然而，除了運行這些模型的成本外，其對環境的影響也引起了廣泛關注。
一項研究顯示，每個o3任務大約消耗1，785千瓦時的電能，這相當於一個美國普通家庭在兩個月內的用電量。根據Salesforce 的AI 永續發展負責人Boris Gamazaychikov 的分析，這項電能消耗大約對應684公斤的二氧化碳當量排放，這與五箱滿油的汽油的碳排放量相當。
o3的高運算版本在ARC-AGI 框架下進行基準測試，計算是基於標準GPU 的能耗和電網排放因子。 Gamazaychikov 表示:「隨著技術的不斷擴展和整合，我們需要更加關注這些權衡。」他也提到，這項計算並未考慮到隱含碳，僅關注GPU 的能耗，因此實際排放量可能被低估。
此外，資料科學家Kasper Groes Albin Ludvigsen 表示，一台配備8塊Nvidia H100顯示卡的HGX 伺服器的能耗在11到12千瓦之間，遠遠超過每塊顯示卡的0.7千瓦。
在任務定義方面，Pleias 的共同創辦人Pierre-Carl Langlais 提出了對模型設計的擔憂，特別是如果模型設計不能迅速縮減的話。 「在解決複雜數學問題時，需要大量的草稿、中間測試和推理，」 他說。
今年早些時候，有研究顯示，ChatGPT 在一次對話中消耗了平均人類日常飲水的10%，幾乎是半公升水。雖然這個數字看起來不多，但當數以百萬計的人每天使用這個聊天機器人時，水資源的總消耗量就顯得相當可觀。
Salesforce 的負責人工責AI 技術的首席架構師Kathy Baxter 警告說，像OpenAI 的o3模型這樣的AI 進步可能會出現傑文斯悖論。 「雖然所需的能量可能會減少，但用水量可能會增加，」 她說。
針對AI 資料中心面臨的挑戰，如高能耗、複雜的冷卻需求以及龐大的實體基礎設施，Synaptics 和embedUR 等公司正試圖透過邊緣AI 來解決這些問題，以減少對資料中心的依賴，降低延遲和能耗，使得在設備層級即時做出決策成為可能。
劃重點:
每個o3任務的電能消耗相當於一個家庭兩個月的用電量。
每個任務排放的二氧化碳相當於五箱滿油汽油的排放量。
ChatGPT 的對話中消耗的水量達到平均人類日常飲水的10%。
總而言之，人工智慧模型的高能耗和環境影響不容忽視。我們需要在追求技術進步的同時，積極探索更環保、更永續的AI發展路徑，平衡創新與環境保護之間的關係，才能實現人工智慧的永續發展。