近期，OpenAI的首席執行官薩姆·奧特曼在一篇探討“奇點”的文章中，不經意間披露了ChatGPT運行能耗的一個小細節：單個ChatGPT請求平均僅消耗0.34瓦時電力及0.000085加侖水資源。這一數據初看之下似乎微不足道，與2009年谷歌搜索的能耗水平相仿。然而，奧特曼在強調這一“節能”特點時，卻未充分考慮一個關鍵因素：用戶通過ChatGPT處理的請求頻次，可能遠超昔日谷歌搜索的平均水平。
奧特曼的此番“詩意”描繪，本意或許在于凸顯技術迭代帶來的能效躍升。然而，隨著人工智能領域多模態系統、智能代理以及高級推理引擎等新興模型對計算能力需求的急劇膨脹，數據中心的迅速擴張已成為一個不爭的現實。這些龐然大物的建設與運維，無疑預示著人工智能體系整體的能耗需求將持續上揚。
將ChatGPT的單次查詢能耗與昔日谷歌搜索簡單類比，顯然忽略了當前人工智能應用所承載的巨大任務量與復雜性。無論是文本創作、圖像辨識，還是更為復雜的決策輔助，每一步操作都離不開高強度計算的鼎力支持。這種對算力的近乎貪婪的需求，不僅推動了數據中心的不斷擴建，同時也使其面臨前所未有的能源考驗。
因此，奧特曼提及的ChatGPT能耗數據，與其說是令人寬慰的信息，不如說是一記警鐘。它促使我們深刻反思：在探索人工智能無限潛能的征途中，如何有效管控并削減其日益增長的能耗，已成為未來科技發展進程中無法回避的關鍵議題。這不僅是技術層面的棘手問題，更是關乎可持續發展戰略與全球能源布局的重大挑戰。
