当前的人工智能（AI）运行方式非常耗能。研究人员正在寻求更节能的算法和电子元器件。

谁还不会通过用“米德朱尼”或Dall-E等AI生成图片来找乐呢？不过这可代价不菲。AI平台“抱抱脸”（Hugging Face）研究员兼环境问题主管萨莎·卢乔尼表示：“这些算法生成一幅图片，消耗的电力相当于一部智能手机充满电。”专注企业AI转型的咨询公司Saegus联合创始人弗雷德里克·布拉容遗憾地说道：“企业尚未意识到AI在能源消耗上带来如此大的问题。”

AI在环境影响方面的数字令人吃惊。一块英伟达H100型GPU芯片(AI算法最常用芯片之一)，一年消耗的电力比一个中等规模的美国家庭消耗的都要多。据估计，从2027年起，仅AI新增的服务器，一年消耗的电量就相当于荷兰或瑞典这样的国家的总耗电量。

AI可以部分用于遏制全球变暖的说法站不住脚。法国格勒诺布尔-阿尔卑斯大学AI多学科研究院院长德尼·特里斯特朗指出：“最严谨的研究表明，数字技术总体上很难减少我们的碳足迹。”

另外，有必要让AI减少耗能并非只是出于环境考虑。这还影响两种前景广阔的技术：“边缘”AI和嵌入式AI。法国国家科学研究中心驻蒙彼利埃信息、机器人和微电子研究室的研究主管吉勒·萨萨泰利指出：“在边缘设备上，如监测环境的摄像头或智能手机，AI应当尽可能减少耗能。”

第一种方法是将AI运行分成两个阶段：训练和日常使用，后者用信息技术语言来说就是“推理”。萨莎·卢乔尼说道：“推理可能比训练带来的影响更大。一次使用可能并不需要很多计算，但时常更新就不一样了，例如人们熟知的谷歌翻译每天要更新数十亿次。”

然而，推理影响的相关数据并不准确：2021年，元宇宙平台公司(Meta)有三分之一的碳足迹来自云计算内部使用，但2022年谷歌称60%的能耗与语言模型有关。环境战略咨询公司iCare by BearingPoint高管利奥·热南认为：“AI企业应更透明，也应找出一些共同的新方法评估推理带来的影响。”

目前，大学科研人员和企业在尝试研发不需要那么多计算的AI新模型。他们的重点主要是找到不需要那么多参数的算法，而不是一些新形式的AI。他们甚至在研究生物AI模型，例如Emergence计划。该计划在研究神经元刺激网络：就像人脑一样，“神经元”可以传递和接收随后的刺激。