AI运行耗电超过微波炉？时间一长能耗涨四倍，难怪电费悄悄增加

AI科技 2025年09月28日 16:32 2 aa

文 | 金锐点

编辑 | 金锐点

明明没多开几样家电，月底电费却悄悄涨了一截？或许你没注意，自己随手用AI生成的几条短视频，背后藏着远超想象的耗电真相。

生成一段5秒的AI视频，消耗的电量居然相当于微波炉连续加热1个多小时，更离谱的是，要是把视频时长从3秒拉长到6秒，耗电量不是翻两倍，而是直接涨四倍！

这到底是怎么回事？AI的“电老虎”属性，已经悄悄影响到我们的生活和地球的能源负担了。

最近开源AI平台Hugging Face做了项研究，结果让不少人惊掉下巴，生成式AI，尤其是视频生成工具，耗电量根本不是按常理增长的。

一般人觉得，视频时长翻倍，耗电顶多翻两倍，可实际数据却是6秒的AI视频能耗是3秒的4倍。

研究人员直言，现在的视频生成技术就像“没调好的水龙头”，结构效率太低，急需从设计上改一改。

可能有人觉得“AI耗电跟我没关系”，但你想想，现在越来越多人用AI做短视频、剪宣传片，连企业都在靠AI出创意内容，这些分散的耗电量加起来，可不是个小数目。

咱们再拿常见的家电做个对比，更能看清AI有多费电，用AI生成一张1024x1024像素的图片，能耗只相当于微波炉转5秒，热个牛奶的功夫就够了。

可换成生成5秒的AI视频，耗电量得让微波炉连续开1小时以上，赶上炖一锅汤的时间了。

这差距就像骑自行车和开汽车的油耗对比，也难怪现在业内都在说，不同AI应用的资源需求，根本不是一个量级的。

更让人担心的是，AI的耗电潮已经开始压得全球数据中心喘不过气。

有研究显示，现在AI相关的能源消耗，已经占了全球数据中心电力需求的20%，而且这个比例还在往上涨。

要知道，全球数据中心每年的耗电量可不是个小数字，相当于好几个中等国家一年的总用电量，20%就意味着有大量电力被AI“吞掉”。

随着越来越多公司和个人用生成式AI，这种能源压力只会越来越大，最终可能连我们日常用电的稳定性和成本都受影响。

科技巨头们的动作，更是把这种压力推得更高，为了支撑AI计算，各大公司动不动就砸数百亿美元建数据中心，有时候甚至把之前承诺的“减碳目标”都抛到脑后了。

就说谷歌，去年发布的2024年环境影响报告里就承认，公司原本计划2030年实现净零碳排放。

现在看来难度不小，光是碳排放就比前一年涨了13%，主要原因就是大规模部署生成式AI技术。

更直观的例子是谷歌今年初推出的Veo3AI视频生成器，才短短七周，用户就用它做了超过4000万个视频。

虽然谷歌没说这些视频耗了多少电，但按照Hugging Face的研究推算，这些视频的碳足迹，恐怕比谷歌自己和用户想的都要多得多。

其实不光是谷歌，整个行业对AI能耗的认知都有点“糊涂”，麻省理工科技评论最近就指出，大家对人工智能能源消耗的理解，到处都是漏洞。

很多公司推出新的AI视频工具时，根本没算清楚背后的环境成本，只想着技术多先进、用户会不会喜欢，却忘了这些技术运行起来要“吃”多少电。

这种“只看创新、不管代价”的做法，只会让AI的能耗危机越来越严重。

当然，现在已经有研究人员和开发者在想办法给AI“省电”了，Hugging Face的团队就提出了几个挺实用的优化方向。

比如智能缓存技术，简单说就是把AI已经生成过的内容片段存起来，下次用户要生成相似内容，直接调出来用就行，不用从头计算，能省不少电。

还有就是建立AI内容共享库，不同用户可以拿现成的AI素材改一改，不用每次都“从零开始”，就像我们做PPT时套用模板，比自己重新做省时间还省精力。

另外一个方法叫“数据集修剪”，主要是优化AI的“学习资料”，AI训练时会用到大量数据。

但里面难免有低质量、重复的内容，把这些没用的“杂质”删掉，既能让AI学得更快，又能减少计算时的能耗。

不过话说回来，这些技术优化能不能扛住AI耗电的增长势头，现在还不好说。

毕竟AI技术一直在升级，用的人也越来越多，说不定技术省下来的电，还不够新增用户消耗的多。

要真正解决AI能耗问题，光靠技术优化可不够，得从多个方面一起发力。

得有明确的“能耗规矩”，比如要求AI公司公开产品的实际耗电数据，让用户和监管部门都能看明白。

监管机构也该出台环境影响评估要求，确保新AI技术上线前，先算清楚它会消耗多少能源、带来多少碳排放。

现在欧盟已经在计划2026年实施AI工具能耗标签管理，就像家电的能效等级一样，让大家一眼知道哪个AI工具更省电，这种做法值得借鉴。

而且可再生能源得跟上，现在不少科技公司已经开始往清洁能源上砸钱，比如在太阳能丰富的地方建AI数据中心，用风能、太阳能给AI供电。

但即便全用清洁能源，AI大规模运行还是可能给电网添负担，比如用电高峰时，大量AI数据中心同时耗电，可能会影响居民用电的稳定性，这也是需要提前考虑的问题。

其实很多时候，我们多注意一点，就能在不知不觉中减少AI的能耗，既帮自己省电费，也给地球“减负”。

Hugging Face的研究提醒了我们，生成式AI不是“无成本”的技术，它的创新背后，藏着实实在在的能源代价。

现在整个行业面临的考验，不只是怎么把AI做得更先进，更是怎么平衡技术发展和环境可持续性。

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