[微软] 微软为了AI,买了17亿美金的屎?(图
论文里面算出来，一个非常简单的GPT-4o的请求（就是你随便问一句话，然后让它回答一小段），就要消耗掉0.43瓦时（Wh）的电量。
你可能没啥感觉，我帮你换算一下。
平时我们搜个谷歌，查个问题，每次大概是0.3瓦时左右，GPT-4o随便问一下就超过这个40%。
而当你稍微多聊几句，每天大概8次GPT-4o对话下来，总的用电就能达到将近4瓦时，这差不多就是给两部iPhone手机充满电的电量。
你说这也不多啊？问题是，这个数字后面跟着的是庞大的用户群体。
论文里做了个推算，假设全球每天大概有7亿次GPT-4o查询（以OpenAI公布的数据为基础），这么一天跑下来，能耗直接就爆表了。
全年下来，这光是GPT-4o一款模型的电量消耗就达到了惊人的46万兆瓦时（MWh），相当于美国3.5万个普通家庭一整年的用电量。
至于碳排放，这就更夸张了，一年的GPT-4o的碳排放量预计在13.8万到16.3万吨二氧化碳之间，跟3万多辆汽油车开一整年的排放差不多。
如果想要抵消这个排放的话，相当于120万人年饮用水需求的淡水蒸发量，以及需要一个芝加哥大小的森林才能抵消掉。。。
而且这个还只是普通的4o，而像o3、DeepSeek-R1这种推理模型，一次直接爆炸。。。
R1一次平均29瓦时，o3一次平均19瓦时左右。。。
你再回头看看微软花17亿美元买屎封存碳排放这事，是不是突然觉得没那么荒唐了？
其实这背后最大的讽刺在于，AI技术本身明明在效率上比人力高多了，但效率提高的同时，需求也跟着爆炸增长，这就叫经济学里的“杰文斯悖论”。
简单说就是：东西便宜了，人们就会更多、更频繁地用它，最后导致总消耗量反而大幅增加。
比如你以前没啥事儿可能不会找人聊天，但现在AI聊天又便宜又方便，闲着没事儿就聊几句，这不知不觉的，全球的总能耗就一路暴涨。
这种现象在AI领域尤其明显，单个请求的能源消耗小到几乎看不见，但无数请求累积在一起，那能量和资源的需求，就变得极其惊人。
所以你看，资本世界的魔幻就在于，它的每一幕荒诞都透着难以辩驳的合理性。
微软买屎封碳这种听起来离谱的操作，实际上只不过是一个缩影。
当我们拼命往前跑的时候，总要有些什么东西被我们甩到身后。
未来。
我们可能某一天，也会发现。
原来我们一直站在“屎堆”上。
眺望星辰大海。
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而当你稍微多聊几句，每天大概8次GPT-4o对话下来，总的用电就能达到将近4瓦时，这差不多就是给两部iPhone手机充满电的电量。
你说这也不多啊？问题是，这个数字后面跟着的是庞大的用户群体。
论文里做了个推算，假设全球每天大概有7亿次GPT-4o查询（以OpenAI公布的数据为基础），这么一天跑下来，能耗直接就爆表了。
全年下来，这光是GPT-4o一款模型的电量消耗就达到了惊人的46万兆瓦时（MWh），相当于美国3.5万个普通家庭一整年的用电量。
至于碳排放，这就更夸张了，一年的GPT-4o的碳排放量预计在13.8万到16.3万吨二氧化碳之间，跟3万多辆汽油车开一整年的排放差不多。
如果想要抵消这个排放的话，相当于120万人年饮用水需求的淡水蒸发量，以及需要一个芝加哥大小的森林才能抵消掉。。。
而且这个还只是普通的4o，而像o3、DeepSeek-R1这种推理模型，一次直接爆炸。。。
R1一次平均29瓦时，o3一次平均19瓦时左右。。。
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其实这背后最大的讽刺在于，AI技术本身明明在效率上比人力高多了，但效率提高的同时，需求也跟着爆炸增长，这就叫经济学里的“杰文斯悖论”。
简单说就是：东西便宜了，人们就会更多、更频繁地用它，最后导致总消耗量反而大幅增加。
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这种现象在AI领域尤其明显，单个请求的能源消耗小到几乎看不见，但无数请求累积在一起，那能量和资源的需求，就变得极其惊人。
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