OpenAI CEO 阿爾特曼稱 38000 次 ChatGPT 查詢耗水量等於一顆杏仁 引發爭議
OpenAI CEO 山姆·阿爾特曼近日在播客中表示,38000 次 ChatGPT 查詢的耗水量相當於生產一顆加州杏仁,試圖回應外界對 AI 環境影響的批評。但這一類比迅速引發爭議:資料與其早前估算不符,且完全迴避了碳排放問題。網友質疑,AI 基礎設施的能源消耗和訓練成本遠超杏仁種植,而每日數十億次查詢的累積影響才是真正的環境代價。

一顆杏仁引發的AI環境成本大論戰
OpenAI CEO山姆·阿爾特曼(Sam Altman)最近因為一個奇葩比喻翻車了——他在播客裡說:"3.8萬次ChatGPT查詢的耗水量,差不多就是種一顆加州杏仁"。這波操作直接讓網友炸鍋,資料靠譜嗎?碳排放算了嗎?AI這玩意兒到底有多費資源?
阿爾特曼的"杏仁演算法"翻車現場
在Alex Heath的播客上,阿爾特曼想給ChatGPT的耗水量洗白。他吐槽網傳"用一次ChatGPT等於開6小時淋浴"太誇張,然後搬出了杏仁當參照物:"那些一次吃12顆杏仁的人,也沒覺得自己在犯罪吧?"
但資料直接打臉!加州杏仁委員會實錘:種一顆杏仁要1加侖水(約3.8升)。而老薩自己之前說過,ChatGPT單次查詢耗水0.3毫升。按這演算法,1加侖水應該對應12600次查詢,根本不是他說的38000次——差出三倍去!
老薩在節目裡承認"沒帶計算器",這波操作直接把可信度拉胯。業內人士都懂,AI耗水計算本來就有不同演算法:是隻算資料中心冷卻用水,還是連發電耗水一起算?但不管怎麼算,資料對不上就是硬傷啊!
資料中心用水:過氣老梗還是真問題?
阿爾特曼還想給資料中心用水洗地,說蒸發冷卻都是"上古技術"了,現在大型資料中心的用水量"跟寫字樓上廁所沖水差不多"。他把網上討論直接蓋章成"網路老梗",覺得根本不值一駁。
但懂行的立刻開懟:問題根本不只在冷卻水!推特網友@AI_Truth直接點破:"給資料中心供電的發電廠耗的水才是大頭好嗎?"這波屬於真相了——AI的環境成本得算總賬,電力供應鏈上的水耗才是隱藏BOSS,但科技巨頭們從來不愛提這茬。
碳排放:被杏仁帶偏的重點
最狠的質疑還是碳排放。網友@GreenGPT直接開噴:"碳排放呢?種杏仁又不用新建燃氣輪機!誰不知道大模型訓練比推理費電幾百倍?"
這就是"杏仁比喻"最雞賊的地方——只聊水耗,不講碳排!訓練一個大語言模型的碳排放,抵得上幾百趟跨大西洋航班。跟種杏仁那點碳足跡比?簡直降維打擊。
有網友算了一筆狠賬:"種一顆杏仁要12升水。ChatGPT一天處理25億次查詢,相當於每天6500萬顆杏仁,也就是8億升水——夠2到4億人喝一天。而這還只是ChatGPT一家!"
規模效應:一次不貴,天天血虧
阿爾特曼這招挺妙——把AI耗能拆成單次查詢,看起來毛毛雨啦~但AI玩的就是規模效應!誰用ChatGPT只問一次?每天幾十億次請求砸下來,再小的數字乘上去都是天文數字。
印度網友@ThinkDeep的評論扎心了:"水和糧食是拿來活命的,不是養AI的。"這話直接捅破窗戶紙——當科技開始和生存搶資源,到底該優先保哪個?
給中國AI圈的三個提醒
這場杏仁鬧劇給國內AI玩家敲了警鐘:
- 算總賬:別光盯著推理耗能,訓練、供電、硬體製造全鏈條都得算
- 別學老薩:資料打架最敗路人緣,咱們披露環境資料得經得起扒皮
- 綠電是王道:全球都在盯AI碳足跡,用風電光伏的雲端計算中心才是版本答案。阿里雲、騰訊雲在西部搞的風光電站,這波在大氣層!
用杏仁打比方,本質就是科技公司想糊弄事。AI的環境賬本,可比一顆堅果複雜多了去了。
常見問題
阿爾特曼說的 38000 次查詢等於一顆杏仁,資料可信嗎?
存在明顯矛盾。按他此前估算的單次查詢 0.3 毫升耗水量,1 加侖水(約 3.8 升,生產一顆杏仁所需)對應約 12600 次查詢,而非 38000 次。差異可能源於統計口徑不同(如是否包含電力生產環節的間接耗水),但阿爾特曼未提供詳細計算依據,可信度存疑。
AI 耗水主要在哪個環節?資料中心冷卻還是發電?
兩者都有,但發電環節往往被忽視。現代資料中心可能不再大量使用蒸發冷卻,但為其供電的火電廠、天然氣電廠仍需大量冷卻水。業內普遍認為,間接耗水(電力生產鏈)可能大於直接耗水(資料中心本身),但科技公司通常只披露後者。
為什麼碳排放比耗水更受關注?
因為 AI 訓練和推理的主要環境成本是電力消耗,而電力往往來自化石能源,產生大量碳排放。大模型訓練階段的能耗可能是推理階段的數百倍,且碳排放具有全球氣候影響。相比之下,耗水主要是區域性問題(如加州乾旱),但碳排放關乎全球氣候目標,因此更受政策和公眾關注。
中國 AI 企業如何應對環境成本質疑?
建議三方面行動:一是披露全生命週期環境資料(包括訓練、推理、硬體製造),提升透明度;二是優先使用可再生能源資料中心,如西部風光電算力基地;三是最佳化模型效率,降低單位算力的能耗(如通過模型蒸餾、稀疏化等技術)。隨著歐盟 AI 法案等監管趨嚴,綠色算力可能成為出海合規的必要條件。
本文基於 GNews:Times of India 報道, 由 AiDuo123 AI 編輯翻譯改寫。原文連結: https://timesofindia.indiatimes.com/etimes/trending/chatgpt-vs-almond-sam-altman-says-chatgpt-uses-as-much-water-as-an-almond-the-internet-isnt-buying-it/articleshow/133823779.cms
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