联合国大学称，到2030年，人工智能的用电量可能会增加一倍以上。
联合国大学的研究人员周三表示，预计到2030年，为人工智能提供支持的全球数据中心将消耗945太瓦时（TWh）的电力，是2025年448太瓦时消耗量的两倍多。 该大学的一项分析指出，“数据中心正在成为国家级的电力、水和土地消耗者”，并表示到2025年，数据中心基础设施将成为全球第11大电力消耗者，排在法国之后，沙特阿拉伯之前。 研究人员预测，到2030年，数据中心的用水量将达到9.3万亿升，主要来自冷却和发电。相关的土地占用量估计超过14500平方公里，主要来自能源基础设施和供应链。 该报告强调，人工智能的环境成本“被系统性地错误衡量”，因为目前的关注点仅限于碳排放。 联合国大学研究员米里亚姆·阿克塞尔表示：“如果我们仅仅以碳排放量来衡量人工智能的可持续性，我们可能会认为可再生能源能够使人工智能基础设施变得清洁，但这实际上是在解决一个问题的同时，又制造了其他问题，而且这些问题往往出现在那些原本并不需要的地方。” 报告指出，仅 ChatGPT 一项，每天就要处理约 25 亿条提示信息，相当于每年消耗约 383 吉瓦时的电力。 报告称：“每次查询的能耗会因任务的不同而产生数量级的差异。”典型的对话式聊天查询所需的能耗是基本文本分类的 200 倍。而处理一张人工智能图像所需的能耗则约为基本文本分类的 1450 倍。 分析还强调，人工智能计算在地理上高度集中，只有 32 个国家拥有专门的人工智能数据中心，其中 90% 的数据中心集中在两个国家。另一方面，超过 150 个国家几乎或完全无法获得人工智能计算资源。 据报道，由于电力需求激增，爱尔兰国家电网运营商已暂停在都柏林周边地区审批新的人工智能基础设施项目，直至2028年。2023年，数据中心用电量占爱尔兰总计量用电量的21%。 在墨西哥和乌拉圭，由于数据中心用水量巨大，恰逢干旱，引发了供水方面的担忧。 研究人员表示，到2030年，人工智能基础设施产生的电子垃圾总量可能达到每年250万吨，其中大部分将由低收入经济体处理，因为这些国家缺乏相关限制。 报告指出，与此同时，关键矿产资源却在环境监管薄弱的地区开采。