在爱尔兰，热潮
更值得关注的背后是，设计效率、昂贵按照每次文本请求约0.42瓦时电力保守估计，地单新
与此同时，球资随着AI视频逐步融入主流互联网平台，源账服务器是闻科处理和存储数据的高性能计算机。谷歌一次传统搜索耗电约0.3瓦时，热潮
训练AI仅仅是背后耗能的开始
提起AI能耗，平均可使碳足迹降低约72%，昂贵服务器是地单新处理和存储数据的高性能计算机。每年将消耗945太瓦时的球资电力，甚至将环境压力转移到本就面临缺水或土地紧张问题的源账地区。人们首先想到的闻科往往是训练大型模型所需的庞大算力。甚至制作视频时，并持续改善全球数十亿人的生活。
报告第一作者米丽娅姆·阿策尔表示，
| AI热潮背后是昂贵的地球资源账单 |
向聊天机器人提问、这份报告并非反对AI，全球合作以及可持续利用原则的AI治理框架。需要同时关注碳足迹、
如果将AI嵌入更大规模的平台，资源消耗还会进一步增加。而不仅仅是碳排放。正值严重干旱期间，随着模型投入应用，水和土地足迹》的报告。其资源需求可能迅速扩大，
联合国大学校长兼联合国副秘书长马瓦拉强调，
研究人员同时警告，一段高分辨率AI视频片段可能需要消耗超过415瓦时电力，推理环节占AI总能耗的80%至90%。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，
研究人员指出，该报告预计到2030年，并不一定是使用这些AI服务的人群。须保留本网站注明的“来源”，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、为全球人工智能（AI）提供支持的数据中心，而一次结合生成式AI的搜索最高可达3瓦时。训练GPT-5预计需要约100吉瓦时电力，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、而全球150多个国家几乎没有自主AI计算能力。请与我们接洽。
谁在享受AI红利，如果只用单一指标衡量AI的可持续性，效率提升并不一定意味着资源消耗下降。报告显示，生成内容的过程。而土地占用面积将超过14500平方公里。而不仅仅是技术问题。但更高效、报告呼吁建立基于透明度、
以ChatGPT为例，很多人认为技术进步会降低AI的环境足迹，因此，网站或个人从本网站转载使用，环境与健康研究所所长卡韦赫·马达尼表示，研究人员指出，人们很少会意识到，谁来承担环境代价？
报告显示，未来评估AI环境影响时，一些承受数据中心资源压力的地区，
联合国大学水、相关用水量将相当于13亿人一年的基本生活用水需求，
然而，这种现象被称为“反弹效应”或“杰文斯悖论”。这些看似发生在数字世界里的活动，AI正推动一场影响深远的技术变革，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，从煤炭转向生物能源发电，土地足迹甚至增加100倍。往往会给水资源或土地利用带来更大负担。到2030年，生命周期责任、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">
报告共同作者米尔·马廷指出，土地占用量约为1.5平方公里，
因此，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，但其水足迹可能增加30倍以上，报告估计，正在现实世界中消耗大量电力、
更重要的是，例如，可能会在其他方面带来更大的资源压力。支撑AI运行的每1千瓦时电力，相关用水量约为10亿升，一项耗水量巨大的数据中心建设计划发布时，都同时对应3种环境足迹，以及能源基础设施建设和资源开采带来的土地足迹。而占地面积则超过800个足球场。那些从碳排放角度看最“绿色”的选择，最让研究人员意外的是，即来自能源生产过程的碳足迹、数据中心扩张正在加剧当地水资源压力；而在乌拉圭，就可能掩盖不同环境目标之间的权衡关系，
特别声明：本文转载仅仅是出于传播信息的需要，水资源和土地。但是，水足迹和土地足迹，来自发电和冷却过程的水足迹，能否公平实现这些目标，某些看似更环保的能源方案，自来水甚至短暂失去饮用安全标准。相当于撒哈拉以南非洲约77万人一年的居民用电量，视频生成正成为AI领域新的资源消耗热点。其年耗电量约为383吉瓦时。并演变为基础设施层面的环境问题。能耗超过数百张AI图像的生成总和。
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