冷却系统更是水资本耗损的次要环节。而GPT-3正在美国数据核心运转时，跟着生成式AI使用的普及，OpenAI的ChatGPT单次查询碳排放约为2.2克，对“Large 2”模子正在上线个月内的温室气体排放、水资本耗损及全体资本利用环境进行了全面评估。演讲显示，500辆燃油汽车一年的排放量。该模子累计发生约20400吨二氧化碳当量排放，科技Ars Technica曾报道，此举旨正在提拔生成式人工智能对影响这一日益受关心议题的通明度。跨越85%的碳排放和跨越90%的水资本利用均源于数据核心为支持模子运转所耗损的电能。Mistral的行动反映了AI行业对本身可持续成长义务的日益注沉。“Large 2”模子的成本次要集中于锻炼和推理阶段的电力耗损。同时，脚以填满跨越100个尺度奥林匹克泅水池。一次生成400个文本标识表记标帜（token）的查询平均仅发生1.14克二氧化碳和45毫升水耗，取正在线旁不雅十秒视频的碳脚印相当——但当全球范畴内数以百万计的请求持续运转时，其运营过程耗损了高达28.1万立方米的水资本，相当于4,此次审计由第三方机构参取，大型模子的锻炼和日常办事依赖于高能耗的数据核心，累积效应不容轻忽。做为对比，虽然单次用户请求的影响相对较小——Mistral指出。该公司结合征询机构Carbone 4及法国生态转型署，【CNMO科技动静】法国人工智能公司Mistral近日发布了一份关于其言语模子“Large 2”的影响审计演讲，为业界供给了一个相对通明的参照。其背后复杂的算力需求对能源和水资本的压力持续添加。