市場對人工智能(AI)技術的發展持續關注,其快速演進在帶來創新應用之餘,亦引發了對其營運模式及整體成本效益的廣泛討論。其中,圍繞AI模型常見的詞元(token)計量收費模式,有分析指出其在實現收支平衡方面正面臨挑戰。 業界普遍關注相關模式能否持續具備經濟效益,特別是考量到AI技術背後龐大的資源消耗。此前,學術界及研究機構已多番探討人工智能發展所衍生的潛在問題。聯合國大學水、環境與健康研究近日便發表了一份重要報告,題為《人工智能能源使用的環境成本:碳足跡、水足跡和土地足跡》(Environmental Cost of AI's Energy Use︰ Carbon, Water and Land)。 該報告深入剖析了人工智能技術,特別是大型語言模型(LLM)等在訓練與運行過程中對環境造成的影響。報告具體審視了這些活動所產生的碳足跡、水足跡以及所需的土地資源。隨著AI應用日益普及,其對能源及其他資源的需求呈現指數級增長,這不僅直接推高了AI服務的營運成本,亦加劇了全球在可持續發展方面的壓力。投資者及業界正密切關注,如何在追求AI創新的同時,有效平衡其經濟效益與環境責任,確保技術發展能夠持續並符合社會的長遠利益。
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