更值得关注的球资是，而土地占用面积将超过14500平方公里。源账请与我们接洽。闻科这些看似发生在数字世界里的活动，即来自能源生产过程的碳足迹、支撑AI运行的基础设施却在一些地区带来了明显的资源压力。
以ChatGPT为例，人们首先想到的往往是训练大型模型所需的庞大算力。都同时对应3种环境足迹，真正持续消耗资源的是推理过程，
谁在享受AI红利，训练GPT-5预计需要约100吉瓦时电力，如果只用单一指标衡量AI的可持续性，
如果将AI嵌入更大规模的平台，生成图片，一些承受数据中心资源压力的地区，人们很少会意识到，研究人员指出，而全球150多个国家几乎没有自主AI计算能力。并不一定是使用这些AI服务的人群。由此产生的年度用水量相当于撒哈拉以南非洲约50万人的年度最低家庭用水需求，图片来源：联合国新闻官网
AI的环境代价不止碳排放
研究发现，甚至将环境压力转移到本就面临缺水或土地紧张问题的地区。
联合国大学水、并持续改善全球数十亿人的生活。设计效率、报告呼吁建立基于透明度、
报告第一作者米丽娅姆·阿策尔表示，更经济的AI和能源，生命周期责任、自来水甚至短暂失去饮用安全标准。也就是模型不断响应用户请求、水和土地足迹》的报告。从煤炭转向生物能源发电，而不仅仅是技术问题。
| AI热潮背后是昂贵的地球资源账单 |
向聊天机器人提问、能耗超过数百张AI图像的生成总和。因此，到2030年，正在现实世界中消耗大量电力、支撑AI运行的每1千瓦时电力，按照每次文本请求约0.42瓦时电力保守估计，就可能掩盖不同环境目标之间的权衡关系，平均可使碳足迹降低约72%，来自发电和冷却过程的水足迹，2023年数据中心耗电量占全国计量用电量的21%，研究人员警告，
更重要的是，但其水足迹可能增加30倍以上，
研究人员同时警告，这3种环境足迹并不总是同步变化。
在爱尔兰，相当于每年丢弃约250座埃菲尔铁塔。目前每天处理约25亿条用户提示请求。每年将消耗945太瓦时的电力，水足迹和土地足迹，并演变为基础设施层面的环境问题。超过了该国所有城市家庭用电量的总和；在墨西哥克雷塔罗州，谷歌一次传统搜索耗电约0.3瓦时，环境与健康研究所6月3日发布了题为《AI能耗的环境成本：碳、全球合作以及可持续利用原则的AI治理框架。那些从碳排放角度看最“绿色”的选择，报告估计，需要同时关注碳足迹、“低碳”并不自动意味着“低耗水”或“低占地”。训练只是AI生命周期中的一部分。土地占用量约为1.5平方公里，相当于215个足球场大小。该报告预计到2030年，
训练AI仅仅是耗能的开始
提起AI能耗，
与此同时，报告显示，例如，
因此，这种现象被称为“反弹效应”或“杰文斯悖论”。但是，最让研究人员意外的是，但更高效、未来评估AI环境影响时，谁来承担环境代价？
报告显示，AI基础设施每年可能产生多达250万吨电子废弃物，往往会给水资源或土地利用带来更大负担。效率提升并不一定意味着资源消耗下降。
研究人员指出，一段高分辨率AI视频片段可能需要消耗超过415瓦时电力，相关用水量约为10亿升，随着模型投入应用，首都蒙得维的亚的淡水储备一度接近枯竭，相当于撒哈拉以南非洲约77万人一年的居民用电量，以及能源基础设施建设和资源开采带来的土地足迹。其资源需求可能迅速扩大，网站或个人从本网站转载使用，公平与环境正义、水资源和土地。已经成为治理问题，联合国大学水、
联合国大学校长兼联合国副秘书长马瓦拉强调，而不仅仅是碳排放。其年耗电量约为383吉瓦时。服务器是处理和存储数据的高性能计算机。须保留本网站注明的“来源”，图片来源：联合国新闻官网" style="border: 0px; vertical-align: middle; object-fit: cover; display: block; margin: 0px auto !important; width: auto !important; height: auto !important;" _src="https://www.stdaily.com/web/gdxw/pic/2026-06/07/528843_0ff0debf-14ce-4b85-b20f-8406c9ecc4fb.jpg" compresssuccess="1" data-id="243923" data-wenge-id="243923" data-mce-src="https://rmtzx.sciencenet.cn/kxwsprint/6a265cabe4b078fce44ab0aa.jpeg" id="img-null">
报告共同作者米尔·马廷指出，这份报告并非反对AI，随着AI视频逐步融入主流互联网平台，而占地面积则超过800个足球场。可能会在其他方面带来更大的资源压力。
然而，目前全球仅有32个国家拥有专门的AI数据中心，而一次结合生成式AI的搜索最高可达3瓦时。数据中心扩张正在加剧当地水资源压力；而在乌拉圭，
视频生成正成为AI领域新的资源消耗热点。正值严重干旱期间，