8月22日,科技媒体NeoWin发布报道称,谷歌近日公布了一份关于人工智能环境影响的研究报告。报告特别指出,其Gemini模型在处理单次文本请求时,平均仅消耗约0.26毫升水——相当于5滴水的量,并实现了显著的碳排放降低。
然而,这一说法迅速遭到多位环境领域专家的质疑。他们指出,谷歌所公布的数据存在明显局限,仅统计了数据中心现场的用水,并未将发电等间接环节的水资源消耗纳入考量,可能严重“淡化”了AI运行的真实水足迹。

谷歌在报告中强调,其采用了所谓“全栈”方法进行评估,覆盖了包括设备闲置状态与数据中心管理在内的多项能耗指标。根据其测算:
谷歌还宣称,自2024年5月至2025年5月,单次请求的排放量已降至原来的约四十四分之一。
不过,这些看似亮眼的数据并未得到学界普遍认可。美国加州大学河滨分校副教授Shaolei Ren指出,谷歌忽略了发电厂在电力生产中的大量用水,其统计范围存在明显缺陷。他提到,自己此前的研究显示,训练如GPT-3这类大模型可能消耗高达70万升水;而与ChatGPT进行一段20至50轮的对话,其间接水耗甚至可能达到500毫升。
除了水耗争议,专家还对谷歌采用的“市场基准法”提出批评。该方法允许企业通过购买绿色电力证书来抵扣碳排放,从而呈现更低的排放数据。相比之下,“位置基准法”基于当地电网的实际碳强度进行计算,被认为更能真实反映环境影响。多位专家指出,谷歌的核算方式虽让数据“看起来更优”,却可能掩盖其运行对地区的实际碳影响。
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