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2025年5月21日，随着人工智能（AI）的广泛采用，大型科技公司对能源的需求正迅速增长。但即便是单一的AI查询，究竟会消耗多少能源？这又对气候意味着什么？《MIT Technology Review》主编Mat Honan、高级气候记者Casey Crownhart和AI记者James展开了一场圆桌讨论，深入探讨这一议题。
讨论中涉及了AI数据训练中心的能耗现状、新型算法优化在节能方面的潜力，以及科技行业在环保承诺与实际操作之间的技术伦理争议。例如，训练大型语言模型时，单次迭代可能消耗的电力相当于普通家庭一个月的用电量。此外，与会专家还对比了不同AI平台在能耗透明度上的差异，并呼吁建立行业标准以量化AI的碳足迹。
科技领域英文高频短语及讲解：
1. Energy appetite（能源需求）：指对能源需求的规模，常用于描述企业或技术的能源消耗趋势。
2. AI adoption（AI的采用）：指将人工智能技术整合到商业或生产流程中的过程。
3. Carbon footprint（碳足迹）：衡量个人、产品或企业产生的温室气体排放量的指标。
4. Energy-efficient algorithms（节能算法）：设计用于减少计算资源消耗的算法，是当前AI研究的热点。
5. Training data center（训练数据中心）：为AI模型提供大规模计算支持的设施，能耗远高于普通数据中心。
6. Scalability challenge（可扩展性挑战）：指技术在扩大应用规模时面临的能源或计算能力瓶颈。
7. Green computing（绿色计算）：通过技术创新减少IT系统能耗的领域。
8. Energy consumption transparency（能源消耗透明度）：要求企业公开其技术的能源使用数据。
9. Climate impact（气候影响）：定量分析技术或行为对全球气候变化的贡献。
10. Industry benchmark（行业基准）：制定统一标准以衡量和比较不同企业的能源效率。
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#人工智能能源消耗 #科技企业气候影响