相比之下，美国家庭平均每天使用约29千瓦时电力。
也就是说，ChatGPT每天用电量是家庭用电量的1.7万多倍。
相关数据显示，光是训练GPT3一次，就要消耗128.7万度电，这电量够我们300个家庭用一年的了。
而且这还仅仅是训练阶段，如果是更先进的GPT4，消耗的电力将会更多，保守估计至少好几千万度电。
也难怪，业界很多大佬对此忧心忡忡。
特斯拉CEO马斯克表示，“一年多以前，短缺的是芯片，明年你会看到电力短缺，无法满足所有芯片的需求。”
OpenAI创始人奥特曼也对外表示，“未来AI技术发展，取决于能源的后勤保障，需要更多的光伏和储能支持AI算力。”
据说，奥特曼更是自掏腰包开电厂，向一家Helion公司注资3.75亿美金，豪赌他们家的可控核聚变技术。
ChatGPT耗电
有人可能不理解，为啥ChatGPT如此耗电?
作为一款大型深度学习语言模型，ChatGPT是需要大量的计算资源，来进行推理和生成文本。
在用户使用ChatGPT的过程中，实际的资源消耗主要集中在服务器端，比如CPU跟GPU。
此外，训练一个大型语言模型可能需要数周或数月的时间，在此期间，数以千计的GPU会持续运行，消耗大量电力。
SemiAnalysis数据显示，OpenAI需要3617台英伟达HGX A100、共28936个GPU来支持ChatGPT推理。
ChatGPT每天需要响应1.95亿次请求，预计每天需要消耗564兆瓦时电力，每个请求大约2.9瓦时。
举个形象的例子，哪怕你只是在ChatGPT随便敲几句话，OpenAI创始人奥特曼就得发愁了，电费账单又变长了!
据美国Uptime Institute的预测，到2025年，人工智能业务在全球数据中心用电量中的占比将从2%猛增到10%。
而随着生成式AI的广泛应用，预计到2027年，整个人工智能行业每年将消耗85至134太瓦时(1太瓦时=10亿千瓦时)的电力。
毫不夸张的是，这种用电量，将与荷兰、瑞典、阿根廷等国的用电量一样。
除了耗电，ChatGPT也会消耗水资源。
这个很好理解，毕竟AI模型旺盛的算力需求，是需要与之匹配的散热能力才行，不然服务器恐怕要冒烟了。