The Verge 探討 AI 能耗問題：巨頭排放超標，但耗電的不止大模型

AI 是個不折不扣的電老虎，很多人也順理成章地把氣候惡化的焦慮投射到大模型身上。

但在科技圈裡，真要算起這筆能耗賬，事情並沒有一句「關掉資料中心」那麼簡單。

The Verge 旗下播客節目 Decoder 最近專門找來資深科學記者 Justine Calma，聊了聊 AI 爆發給氣候帶來的真實衝擊。

這檔節目討論的核心矛盾很直接：一方面是越來越吃緊的電網和不斷飆升的碳排放，另一方面是全行業對算力近乎狂熱的追求。

減排承諾撞上算力軍備競賽

為了跑起大規模 AI，科技巨頭們只能拼命新建資料中心，並在機房裡塞滿功耗驚人的 GPU。

現實很殘酷。像微軟、Google 和亞馬遜這類巨頭，過去幾年裡一直在和全球多國政府合作，制定了相當激進的減排與可持續能源目標，原本打算把氣候變化控制在「尚可承受」的區間。

但生成式 AI 一來，這些承諾瞬間被撕開了口子。

眼下的現狀是，這些巨頭的碳排放量不僅大幅超過了預設目標，而且隨著模型訓練和推理規模的膨脹，情況還在持續惡化。

這引發了雙重質疑：現實層面上，老舊脆弱的電網到底扛不扛得住；道德層面上，有人甚至認為這種破壞地球生態的系統根本就不該造。

耗電的從來不止大模型

但把無數臺電腦塞進機房、拉滿功率晝夜運轉，其實已經是整個現代科技產業的底層運作邏輯。

如果單單因為能耗高就在道德上全盤否定 AI，那麼很多人每天離不開的其他娛樂可能也站不住腳。

比如 TikTok 和 YouTube，每時每刻都在後臺接收並轉碼數百萬小時的高畫質影片；又比如大型網路遊戲，既需要玩家家裡高功耗顯示卡全力輸出，又需要資料中心提供龐大的多人聯機算力；更不用說爭議更大的加密貨幣挖礦。

節目的主持人指出了一個很有意思的硬體事實：AI 領域的標杆晶片輝達 H100，在功耗上其實和高階遊戲玩家用的消費級顯示卡 RTX 4090 差不多。

如果兩張卡的耗電水平相差無幾，我們究竟該用什麼樣的標準，去評判哪一種算力消耗更有價值、更具正當性？

為什麼重要

我們認為，這場討論最有價值的地方，在於把圍繞 AI 的氣候辯論從情緒化的道德指責，拉回到了更理性的價值權衡上。

對使用者和普通人來說，單純呼籲大家不用 AI 既不現實，也解決不了根本問題。把算力拿來寫程式碼、做科研，還是用來給短影片轉碼、打遊戲，本質上是社會在給不同技術標價。

對行業而言，這場危機其實逼著科技巨頭不得不去重新審視自己的基礎設施。單靠購買綠電憑證的表面文章已經撐不住了，老舊電網的承載極限遲早會變成算力擴張的物理天花板。

與其把 AI 樹立成氣候危機的唯一元兇，不如借這個機會倒逼資料中心提升能效、推動電網升級。畢竟在現代社會裡，關掉算力不可能，學會怎麼更聰明地用電才是唯一的出路。