ChatGPT的推出引起了全球的关注，人们对其能力和便利性感到好奇，但很少有人知道它需要多少资源才能运作。据数据显示，仅在2023年1月，OpenAI的用电量就相当于17.5万个丹麦家庭一年的用电量。

专家指出，和加密货币刚出现时一样，人们都在讨论新技术带来的利润，而忽略了其背后消耗的巨大能量。生成式AI需要大量的训练才能获得“智能”，而且需要不断改进。也就是说，AI处理能力的提升，背后总伴随着资源的大量消耗。

据加拿大数字基础设施公司QScale的创办人Martin Bouchard表示，生成式AI的每一次查询都需要普通搜索引擎4至5倍的计算能力。OpenAI在2023年1月的用电量，估计相当于17.5万个丹麦家庭一年的用电量，如果未来应用的层面更广，消耗规模可能达到数百万人的等效用电量。

AI专家、牛津大学互联网研究所的Sandra Wachter指出，讯息和通讯技术对气候变化的影响远大于航空业。光是AI需要的能源，在2012至2018年间就增加了30万倍。每训练一次ChatGPT，就要花费能供126个丹麦家庭使用1年的能源。如果ChatGPT被大规模商业化，并在经济生活中占据关键地位，一旦OpenAI的计算中心停电，后果将不堪设想。

除了用电量外，AI对水的需求量也相当大，因为在运作时需要水来冷却数据中心。一份论文指出，ChatGPT的上一代模型“GPT-3”的训练就消耗了约70万升的水，足以生产370辆BMW汽车。ChatGPT每和用户交流25至50个问题，就要“喝”500毫升的水，这可能会给当地的水资源供给带来极大的负担。

此外，该研究还指出，为了保持OpenAI超级电脑的正常运转，需要提供冷却设备来应对其中1万张显卡和超过28.5万个处理器内核的热量。为了冷却这些设备，需要用大量的水，相当于生产320辆特斯拉的电池。而且，这些水必须是干净的淡水，以避免腐蚀和细菌滋生的问题。

专家们担心，这些数据仅仅是针对“GPT-3”模型的估算，未来“GPT-4”预计将消耗更多的能源和水资源。因此，为了使人工智能能够真正落地于现实世界，企业们不仅需要在技术革新方面进行努力，还需要考虑如何降低这些难以承受的成本。