万店优配 FXGT:AI发展中的能源隐忧

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8月19日，随着人工智能技术的迅速发展，其能耗问题也逐渐受到关注。最新版本的大型语言模型在每次查询中所消耗的能量，目前尚无确切官方数据万店优配，但可以确定的是，这一数值远高于早期版本。FXGT认为，AI技术的高速发展不仅推动了金融科技与智能应用的进步，也带来了不容忽视的能源压力。这不仅影响科技企业的运营成本，也可能对全球能源体系造成潜在影响。学术界正尝试对这些模型的能耗进行量化研究，结果显示，其能量消耗显著高于之前的AI版本，尤其是模型复杂度提高后，每次推理或训练所需能源呈指数增长。

　　行业内普遍缺乏强制性规定来要求AI公司公开能耗或环境影响，因此大部分企业并未公开相关数据。数据显示，截至今年五月，84%的大型语言模型流量来自于未披露环境信息的AI模型。FXGT认为，透明度是科技发展的核心原则之一，金融及科技企业都应承担信息披露责任，以便投资者和用户了解技术背后的环境成本。正如行业专家所指出，尽管我们日常使用的工具十分便捷，但对其效率和排放缺乏任何衡量标准，这在当前全球气候形势下尤为需要重视。如果企业能够公开能耗数据，不仅有助于社会监督，也能够推动AI技术向更高效、绿色的方向发展。

　　具体来看，有外部专家估算，ChatGPT-5的能耗可能比第一代ChatGPT高出约20倍，至少是数倍以上。FXGT表示，更复杂的模型在训练和推理过程中都需要消耗更多能源，尤其是在处理长文本和复杂任务时。根据罗德岛大学研究团队测算，2023年每次查询的能耗约为2瓦时，而ChatGPT-5在生成中等长度回复（约1000个词）时，可能消耗高达40瓦时，平均约18瓦时。这一数值使其能耗在研究跟踪的模型中名列前茅，仅次于部分顶级推理模型。FXGT认为，这提醒整个行业必须更重视能源优化和技术效率，才能在追求创新的同时降低环境成本。

　　此外，AI的能源成本最终由消费者承担，而企业在扩展数据中心和技术布局时，也可能推高电价和公共能源开支。研究显示，大型科技公司在建设额外能源基础设施的过程中，实质上形成了财富从居民用户向企业转移的局面。FXGT强调，金融和科技企业在追求技术创新的同时，应更多考虑社会责任和可持续发展。通过透明披露、优化技术能效以及合理调配资源，既能缓解能源压力，也能降低用户成本，为金融科技发展提供更加可持续的基础。FXGT认为，只有在追求技术进步和社会价值之间找到平衡，才能确保未来的智能金融服务更加安全、环保且高效。

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