法国Mistral AI发布模型环境审计报告 揭示大模型生态代价

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　　此次审计由第三方机构参与，为业界提供了一个相对透明的参照。Mistral的举措反映了AI行业对自身可持续发展责任的日益重视。随着生成式AI应用的普及，其背后庞大的算力需求对能源和水资源的压力持续增加。大型模型的训练和日常服务依赖于高能耗的数据中心，冷却系统更是水资源消耗的主要环节。

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　　报告显示，“Large 2”模型的环境成本主要集中于训练和推理阶段的电力消耗。超过85%的碳排放和超过90%的水资源使用均源于数据中心为支撑模型运行所消耗的电能。在整个评估周期内，该模型累计产生约20400吨二氧化碳当量排放，相当于4,500辆燃油汽车一年的排放量。同时，其运营过程消耗了高达28.1万立方米的水资源，足以填满超过100个标准奥林匹克游泳池。

　　尽管单次用户请求的环境影响相对较小——Mistral指出，一次生成400个文本标记（token）的查询平均仅产生1.14克二氧化碳和45毫升水耗，与在线观看十秒视频的碳足迹相当——但当全球范围内数以百万计的请求持续运行时，累积效应不容忽视。作为对比，科技媒体Ars Technica曾报道，OpenAI的ChatGPT单次查询碳排放约为2.2克，而GPT-3在美国数据中心运行时，每次提示消耗约17毫升水。

　　【CNMO科技消息】法国人工智能公司Mistral近日发布了一份关于其语言模型“Large 2”的环境影响审计报告，此举旨在提升生成式人工智能对环境影响这一日益受关注议题的透明度。该公司联合咨询机构Carbone 4及法国生态转型署，对“Large 2”模型在上线前18个月内的温室气体排放、水资源消耗及整体资源使用情况进行了全面评估。

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