谁是隐形能源巨兽，同样写下300字，AI和人脑，谁消耗的能量多？

抖音推荐 2025年10月05日 04:41 1 cc

谷歌说Gemini处理一条请求才用0.24瓦时，听着跟节能灯泡闪一下似的，特省电。

可你知道吗？到2030年，全球AI数据中心耗的电，能顶整个日本一年用的。

刚开始我也被那“0.24瓦时”骗了，觉得AI多环保，后来算总账才发现，这玩意儿根本是隐形的能源巨兽。

咱先聊聊人脑，这“生物计算机”是真能省。

人脑才占体重2%，功率就20到30瓦，却能想事儿、辨情绪、搞创作。

就说马克·吐温，巅峰时一小时写300个词，脑子耗的电也才20瓦时。

对比之下，AI那点“单次低耗”就有点像障眼法了，它真正费电的，是背后撑着这些交互的庞大设施。

人脑vs AI：能耗差得不是一点半点

2024年全球数据中心总共耗了415太瓦时电，其中AI就占了62太瓦时。

更吓人的是，从2017年开始，数据中心耗电涨得特别快，是全球总电力消耗增速的4倍，以后AI优化的数据中心，耗电量还得翻4倍多。

本来想觉得AI单次交互省，后来发现支撑它的那些数据中心才是吞电大户。

就拿GPT-4来说，训练一个这级别的模型，要耗5460万度电，够十万个家庭用两个月。

有人说“分摊到亿次交互就少了”，可现在模型更新越来越快，训练成本跟着涨，这分摊的账根本算不下去。

而且AI还在搞新场景，云端渲染、实时语音识别、做图文视频，哪样都得大量算力撑着。

Gartner还预测，到2027年，40%的AI数据中心会缺电，到时候怕是要拖AI发展的后腿。

聊完这些具体数据，再回头看人脑，你会发现它的能效是真没法比。

不是说AI不如人脑，而是AI现在的能耗模式，完全没走“省”的路子，光顾着堆算力了。

现在的AI特别像19世纪的蒸汽机，当年蒸汽机效率提上去了，结果煤炭耗得更多，这就是杰文斯悖论。

现在AI也这样，工具越好用、越便宜，用的地方就越多，从自动回邮件、写社交媒体内容，到个性化推荐、实时翻译，以前没用到的场景全占了，能耗自然就炸了。

ChatGPT一天处理10亿次请求，看着多，其实只是冰山一角。

真正费电的是那些看不见的AI应用，比如企业做数据分析、金融搞算法交易、智能城市做实时决策。

我查过，全球金融行业的AI能耗，占了企业级AI总能耗的三分之一还多，而且涨得比个人用的还快。

这些场景平时没人提，可耗起电来一点不含糊。

越高效越费电？这悖论在AI身上应验了

国际货币基金组织说了，2025到2030年，AI能让全球温室气体多排17亿吨，这相当于意大利五年的能源相关排放量。

本来技术进步该帮着省资源，结果倒好，AI反而可能让环境更差。

科技巨头的动作也能说明问题。

谷歌2024年能耗比前一年多了7太瓦时，从25太瓦时涨到32太瓦时。

微软、Meta也没闲着，一个劲建数据中心，还买电厂。

谷歌去年在挪威、冰岛新盖了3个数据中心，选那儿就是因为水电多，能供上电。

他们可不是做慈善，是真知道以后AI要吞多少电，提前囤能源呢。

当然，也不是没解决办法。

现在流行的端侧计算就挺靠谱，在手机、平板这些终端上处理AI任务，比放云端省99%到99.9%的电。

比如苹果iPhone 15的A17 Pro芯片，Siri离线语音理解、本地做图片，耗的电比放云端少太多；高通新出的骁龙8 Gen3芯片，AI算力涨了30%，但处理一个任务耗的电还少了25%。

这方向比一味堆数据中心靠谱多了。

可再生能源也是条路。

谷歌说自己数据中心全用可再生能源，微软承诺2030年要碳负排放。

但问题是，风电、光伏不是随时都有，数据中心却得24小时转。

不过现在也有办法，比如微软在华盛顿的数据中心，用特斯拉的大储能电池，能存4小时满负荷的电，没电的时候就用存的，也算解决了一部分问题。

政策上也有动作。

欧盟在搞《AI法案》，高耗能的AI系统得交能耗评估报告；美国能源部计划2026年起，给数据中心定能效标准，要求PUE值低于1.2。

还有个好想法，就像食品标营养成分那样，AI服务也标能耗，用户一看就知道用这玩意儿要耗多少电，企业也会更在意优化能耗。

AI是个好东西，能帮咱们做事，但不能让它把能源霍霍完了。

人脑的低耗摆在那儿，AI要是能往“省”的方向多琢磨琢磨，再配上可再生能源和政策管着，肯定能平衡好便利和环保。

毕竟技术进步是为了让日子更好，不是为了让地球遭罪，你说对吧？

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