最近關於 ChatGPT 耗電量的討論再次浮上檯面，這次的焦點在於重新評估這項 AI 服務對環境的影響。先前不少報告指出，ChatGPT 回答一個問題可能消耗 3 瓦時的電力，相當於 Google 搜尋的十倍，這個數字引起了不少關注。
不過，Epoch AI 近期的一項研究卻挑戰了這個說法。他們發現，使用 OpenAI 最新的預設模型 GPT-4o，平均每次 ChatGPT 查詢僅消耗約 0.3 瓦時。Epoch AI 的數據分析師 Joshua You 認為，相較於家用電器或汽車，AI 的能源消耗其實並不算高。
這個發現相當重要，因為它推翻了一些過時的研究。這些研究可能基於 OpenAI 使用較舊、效率較低的晶片來運作模型的前提。Joshua You 提到，雖然過去的討論正確地預測了 AI 未來會消耗大量能源，但可能沒有準確描述當前 AI 的能源使用情況。例如，先前估計的 3 瓦時/每次查詢是基於較舊的研究，而且從簡單的估算來看，這個數字可能過於誇大。
當然，影響 ChatGPT 耗電量的因素有很多。Epoch AI 強調，0.3 瓦時只是一個近似值，因為 OpenAI 並未公開詳細的計算數據。此外，這項分析也沒有考慮圖像生成或輸入處理等額外功能的能源成本。較長的 ChatGPT 查詢，例如附加長文件的查詢，肯定會消耗更多電力。Joshua You 也承認，如果輸入的資料很長，像是附加檔案，耗電量肯定會增加。這意味著不同的使用情境和模型複雜度都會影響 ChatGPT 的耗電量。
即便目前 ChatGPT 的耗電量可能不如預期，Joshua You 仍然預計，隨著 AI 技術的進步，未來的耗電量可能會上升。他指出，更先進的 AI 需要更多的能源來訓練，並且可能被更密集地使用，處理更複雜的任務。
Rand 的一份報告預測，未來幾年 AI 資料中心可能需要龐大的電力供應，甚至可能達到加州 2022 年的總發電量。OpenAI 和其他公司也正投入數十億美元建設新的 AI 資料中心，以滿足不斷增長的伺服器需求。
值得注意的是，OpenAI 等公司正轉向推理模型，這些模型功能更強大，但也更耗電。與 GPT-4o 等模型幾乎即時回應查詢不同，推理模型在回答之前需要「思考」幾秒甚至幾分鐘，這個過程會消耗更多的計算能力和電力。即使 OpenAI 正在發布更節能的推理模型，例如 o3-mini，但效率的提高可能無法抵消推理模型「思考」過程和全球 AI 使用量增長所帶來的電力需求增長。
那麼，我們該如何降低 AI 的能源足跡呢？Joshua You 建議，可以減少使用 ChatGPT 等應用程式的頻率，或者選擇需要最少計算的模型，例如 OpenAI 的 GPT-4o-mini。此外，他也建議謹慎使用這些模型，避免需要處理或生成大量數據的方式。
總體而言，這篇文章提醒我們，在追求 AI 技術發展的同時，必須關注其對環境的影響。雖然目前的 ChatGPT 耗電量可能不如先前預期，但隨著 AI 技術的不斷進步和應用普及，能源需求仍可能大幅增加。因此，我們需要積極尋找降低 AI 能源足跡的方法，例如開發更節能的模型、優化資料中心的能源效率，以及鼓勵使用者做出更環保的選擇。只有這樣，我們才能確保 AI 的發展能夠與環境保護並行不悖。
這也引發了我們對於如何在 AI 發展的同時，兼顧環境保護的思考。我們是否應該鼓勵開發更節能的 AI 模型？使用者在使用 AI 時，又該如何做出更環保的選擇？這些問題值得我們持續關注與討論。
原始連結：https://techcrunch.com/2025/02/11/chatgpt-may-not-be-as-power-hungry-as-once-assumed/