研究指出，AI 的用水量因州和数据中心位置的不同而有所差异，但总体而言，水耗与电费成反比。IT之家注意到，得州的水耗最低，生成一封 100 字的电子邮件仅需 235 毫升水，而华盛顿则高达 1,408 毫升，相当于三瓶 16.9 盎司的矿泉水。此外，数据中心本身就是水电的消耗大户，这也推高了所在地区居民的水电费...
有趣的是,报告还提出,直接用水强度(每千瓦时的水用量)预计将从2023年的约0.38L/kWh增加至2028年的约0.45-0.48L/kWh。巴克莱假设这反映了水冷却冷却器的比例变化——用以应对AI数据中心日益增长的能量密度。 值得注意的是,报告的预测未包括近800亿升的间接用水量,间接用水是用来生产电力的水,例如用于核能、煤电...
【#研究称生成式AI耗水量巨大#:#GPT4生成100字文本需消耗3瓶水#】IT之家 9 月 19 日消息,据《华盛顿邮报》报道,美国加州大学河滨分校的一项新研究揭示了生成式 AI 的惊人环境成本,尤其是其对水资源的消耗。研究发现,即使只是生成文本,AI 也需要大量的水来冷却服务器。再加上其对电网的巨大压力,进一步凸显...
在美国,平均每千瓦时发电需要 43.8 升水。 此外,制造 AI 芯片的过程中也需要用水。这个过程每天可能消耗数百万升的水,特别是在需要超纯水的工艺中,如水制造工艺。 AI 对水资源的需求似乎正在上升 关于数据中心经济影响的一项研究指出,将数据中心设立在监管不太严格的地区具有优势。这有助于更快、更高效地发展,因为...
财联社9月11日讯（编辑 周子意）你能想象吗？构建大型语言模型实际是一项庞大的耗水工程，每年可能要消耗掉数百万吨水资源，所以像ChatGPT这样的人工智能（AI）产品的成本可能很难衡量。AI模型需要海量的计算，而不断运作的超级计算机需要大量的水用于冷却。例如，OpenAI公司最先进的大型语言模型GPT-4技术，需要从...
想象一下，我们每天都在用手机或电脑和 AI 互动，虽然交流时水耗不及一杯水，但当数以百万计的人在使用时，这个数字就会惊人地增加。依靠 A. Shaji George 的研究发现，和 AI 聊天一次，就相当于煮一包方便面的水量，而这看似不起眼的水耗，汇聚起来却成了庞大的水足迹。这样的冷知识，确实让人很震惊。根据...
不过这种方式虽然可以大幅度减少耗电量，但代价就是用水量猛增。③AI 发展的推波助澜 此外，AI的加入，也让这场“水仗”更加热闹。随着AI技术的普及，越来越多的人工智能模型需要训练和使用。而训练这些模型需要大量的计算资源，这又导致了数据中心的耗水量的增加。而且，训练出的AI模型在实际应用中也会产生大量的...
在AI 技术进步的道路上,水资源不幸成了牺牲品。 近日Google 发布了《2023 年环境报告》,数据显示其 2022 年总共消耗了 56 亿加仑的水,其中约 52 亿加仑用于公司的数据中心,比往年增加了 20%。 可能很多人对这个用水量没有多大概念。先科普一下,一加仑水等于 3.7854 升,因此 56 亿加仑水约等于 212.079 亿升...
然而,随着AI竞赛的日益激烈,一个不可忽视的问题逐渐浮出水面:数据中心的能耗问题。尤其是耗水量的激增,已成为制约AI发展的一大难题。 传统的数据中心通常采用集中式的冷却系统,以维持设备在适宜的温度下运行。这种冷却方式不仅能耗高,而且需要大量的水资源。随着AI技术的普及,数据中心的规模不断扩大,耗水量也呈现出...