每句「請問」都在增加碳排放 生成式AI環境成本全解析

一問十電 一答百碳

你是否想過，當你問ChatGPT一個問題，背後需要多少電力？根據國際能源署（IEA），一次ChatGPT查詢耗電量是Google搜尋的十倍，平均每次查詢成本約0.36美分。德國慕尼黑大學的研究者Maximilian Dauner在《Frontiers in Communication》期刊中指出，複雜問題的碳排放量可比簡短回答高出六倍，而更「聰明」的語言模型（LLM）甚至可能產生五十倍的碳排放。

這股數位浪潮，仰賴資料中心支撐。這些龐大建築，宛如足球場般寬廣，塞滿伺服器，卻也成為能源怪獸。麻省理工學院氣候與永續聯盟的Noman Bashir表示，新資料中心的能源需求，目前仍無法以永續的方式供應。電力的來源，仍大多是煤與天然氣。根據國際能源署預估，到了2026年資料中心的耗電量將飆升至全球第五，相當於整個日本的用電規模。

從有事問Google到現在有事問ChatGPT，搜尋的方式出現變化，碳排放量也可能跟著暴增十倍。圖片來源／達志影像美聯社

看不見的水 正在蒸發

除了電，水是另一個AI的巨大消耗來源。每度電冷卻約需兩公升水。全球AI相關設施預計在2027年前，將消耗高達6.6億立方公尺水資源，超越整個丹麥的年取水量。

人工智慧平台的氣候研究負責人Sasha Luccioni說，僅僅因為這被稱為「雲端運算」，並不意味著硬體存在於雲端。這些水不在雲端，而是真實地從河流、地下水脈、城市水網中汲取，然後化作熱氣升空，無法回收。這些硬體扎根於現實，更影響當地生態與水資源分配，挑動敏感神經。

AI運算需要耗費大量的水來冷卻，預計到2027年，AI運算消耗的用水，將相當於一整個丹麥的用水量。圖片來源／達志影像美聯社

拆解AI的真實成本

AI的環境代價，遠超你的想像。製造一台2公斤的電腦，需要800公斤的原材料。從稀土金屬開採到電子廢棄物處理，每個環節都留下環境傷痕。聯合國環境計畫署（UNEP）指出，AI的硬體與軟體生命週期，必須全面檢視其環境影響。從資料收集到模型訓練，再到廢棄物管理，每一步都與地球的健康息息相關。

然而AI也能成為解方。Luccioni強調，AI可用於氣候預測與新能源材料研發。例如，NASA與IBM合作，利用AI提升氣候模型精準度，幫助預測風暴路徑。她說：「許多有關氣候的AI應用，並未受到足夠重視。」

與AI相處的永續模式

面對AI的環境挑戰，個人行動至關重要。以下是幾個生活化的永續建議：

簡化提問，減少運算

一個ChatGPT查詢，平均耗電是Google搜尋的好幾倍，若是生成圖片、影片，耗能更是數十倍起跳。而問題越複雜、越客氣，製造的碳足跡越多。Dauner建議：「指定答案長度，限制在一兩句話。」簡短的提問能也能大幅降低能源消耗。少說「請」與「謝謝」，也可以避免AI生成冗長回覆。

選擇節能模型

針對簡單任務，選擇輕量化的AI工具。Luccioni指出：「特定任務模型通常更迷你且更有效率。」像是Ecosia這樣不使用生成式AI的永續搜尋引擎，也是不錯的選擇。

回歸基本工具

對多數人而言，使用AI創作論文標題、幫忙摘要郵件也許方便。但若只是算數或查定義，不妨回歸原始的搜尋方式。對於簡單計算，Luccioni建議：「如果要計算418乘578，就用計算機吧!」也可以減少因為無聊生成的搞笑影片或是笑話，避免不必要的AI使用，就有助於降低碳足跡。

AI運算全靠資料中心，消耗大量水電能源，精簡提問就能減少碳排。圖片來源／達志影像美聯社

永續的AI 是一條可行的路

也許我們無法完全不用AI，也不應該把現代科技妖魔化。但我們可以選擇如何提問、在哪裡使用、什麼時候不要用。不是每一個問題都值得一個大型模型去消耗水電，製造排碳。試著用回基礎工具、簡潔的提出請求，從這個選擇開始，就能讓「雲端」的真相，少一點重量。