你或許每天都在使用 ChatGPT、Google、YouTube 或各種 AI 工具，但你可曾想過，這些「雲端智慧」其實並非無形？每一次看似輕巧的 AI 對話，背後都需要龐大的伺服器運算與能源支撐。根據多項研究顯示——一次 ChatGPT 查詢的能源消耗，約為 Google 搜尋的十倍。這不僅令人驚訝，也揭示了人工智能背後的巨大能源足跡。
為何 AI 這麼耗電？
傳統的搜尋引擎主要依靠關鍵字比對與索引資料，運算量相對有限；而 ChatGPT 這類大型語言模型（LLM），則需要同時啟動數以千計的 GPU（圖形處理器）進行即時推理。當你輸入一句問題時，模型會同時進行數億次數學運算，從龐大的參數資料庫中「預測」出最合適的回應。這種過程遠比搜尋網頁複雜得多，也因此更耗能。
麻省理工學院（MIT）的能源研究員估算，大型 AI 模型每生成 1000 次回應，可能消耗相當於一部手機充滿 16,000 次的電量。而且伺服器必須長期保持冷卻，以防止 GPU 過熱，這又進一步增加了電力需求。
AI 的碳足跡有多大？
一項由加州大學伯克利分校與 Google 聯合發表的報告指出，訓練一個像 ChatGPT-3 規模的語言模型，其碳排放量約等於一輛汽車行駛 70 萬公里。這些數據讓人意識到，人工智能雖是科技進步的象徵，但同時也是能源消耗的新巨頭。然而，科技界亦在積極改善這一問題。例如，微軟與 OpenAI 均已宣布投資再生能源數據中心，嘗試以太陽能、風能取代傳統燃煤電力，以減少 AI 的「環境代價」。
未來的方向：讓智慧更「綠」
為了讓人工智能的發展更具永續性，研究人員正開發更節能的模型架構與晶片設計。Google 的 TPU（Tensor Processing Unit）及 NVIDIA 的低功耗 GPU，便是為降低 AI 運算能耗而誕生的技術創新。此外，AI 平台亦開始引入「智慧運算分配」機制，只有在必要時才全力啟動運算資源，藉此減少無謂耗能。
