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问一次ChatGPT，，地球要支付几多价钱？？？？？？这份白皮书首次给出“南方谜底”

【文/视察者网郑乐欢小婷】

当你每一次点开ChatGPT时，，千里之外的数据中心就在消耗资源——冷却水、电力、算力。。单次AI请求的消耗微缺乏道，，但乘上天天数十亿次的使用量，，数字将触目惊心。。

2024年，，全球数据中心耗电415太瓦时，，占全球用电量的1.5%。。到2030年，，这一数字将翻倍，，相当于日本天下一年的用电量。。再加上芯片里的有数矿物、群集如山的电子垃圾、一直攀升的水消耗——AI的能耗事实会对情形爆发多大影响？？？？？？这个问题亟须正视。。

高盛展望数据中心的能源需求泉源：高盛

与此同时，，AI生长也带来了重大的情形效益。。AI手艺可资助优化电网调理、提升可再生能源展望精度，，推动古板高耗能行业的生产流程升级，，还能为天气转变建模、极端灾难预警提供更为精准的手艺支持。。这种“双刃剑”属性，，让AI的情形影响讨论变得越发重大。。

另一个禁止忽视的问题是，，在AI治理的讨论中，，美欧恒久占有主导：硅谷定调，，布鲁塞尔立法，，全球随着走。。全球南方国家作为AI工业链的资源提供者、新兴市场，，却很少能发声回应AI给自己国家带来的情形影响，，更难以加入到全球AI情形规则的制订历程中。。

今年7月在日内瓦举行的联合国AI治理全球对话开幕式上，，一份白皮书突破了这种单声道叙事，，最先郑重回覆人工智能与情形之间的关系。。

这份由金砖国家三个大国的主要智库----国家高端智库复旦大学中国研究院、俄罗斯自然与人民基金会、印度帕勒基金会联合撰写，，联合国互联网治理论坛情形动态同盟支持，，并在这次联合国对话中宣布的《人工智能与情形白皮书》，，把人工智能的情形足迹与情形效益纳入统一剖析框架、系统探讨人工智能与国际可一连生长的关系，，也是金砖国家智库首次联手，，把“全球南方”的视角带入了AI情形治理的讨论桌。。著名经济学家杰弗里·萨克斯教授为《白皮书》作序时，，称之为“具有里程碑意义的文件”。。

7月18日，，在2026天下人工智能大会时代，，由复旦大学中国研究院主理的《人工智能与情形白皮书》国际钻研会上，，来自俄罗斯、印度和中国的专家，，继续探讨人工智能与情形的关系。。

7月18日，，由复旦大学中国研究院主理的《人工智能与情形白皮书》国际钻研会在上海召开

那么，，这份白皮书详细展现了什么？？？？？？

8930吨碳、66亿立方米水、6200万吨电子垃圾

它首先算了一笔账：AI的情形本钱，，究竟有多大？？？？？？

2012年的时间，，训练一次AlexNet会排放0.01吨二氧化碳，，这个量险些可以忽略不计。。2020年，，训练一次GPT-3，，排放量抵达588吨。。2023年的GPT-4，，这个数字来到了5184吨。。2024年的Llama 3.1 405B，，数字酿成了8930吨……很难想象，，2030年我们面临的AI能耗会到什么田地？？？？？？

但训练AI只是这个问题的冰山一角。。Facebook的实测数据显示：在已安排的AI系统中，，推理孝顺了约65%的碳排放，，训练只占35%。。随着AI走向亿级用户，，这个比例只会更悬殊。。

这张图展示了训练差别AI模子爆发的碳排放量。。斯坦福AI指数报告2026

Mistral AI第一次把单次盘问的账单摊开：一个400-token的回复，，会排放1.14克的二氧化碳，，消耗45毫升的水——水，，可能是AI账本里最被忽视的一行。。

OECD展望，，到2027年，，AI相关用水量可达66亿立方米，，这相当于英国半年的用水总量。。更值得小心的是：数据中心往往建在水资源最主要的地方。。以印度为例，，印度有6亿人面临高至极端水压力，，班加罗尔作为印度的科技中心、数据枢纽，，却面临着地下水枯竭、未来净可用水量归零的严肃风险。。中国“东数西算”把算力往西部赶，，某种水平上是对这种矛盾的回应，，但全球规模内，，AI的水消耗仍在以一种近乎不可见的方式加剧区域资源竞争。。

除了水以外，，硬件自己的价钱，，同样惊人。。

一台2公斤的电脑，，生产需要约800公斤原质料——稀土、锂、钴、镓、铜。。这些矿产的开采和冶炼，，不但涉及栖息地破损、水污染和恒久生态毒性，，其情形影响还不可比例地集中在全球南方。。

等这些原质料被制成GPU后，，在数据中心里通常只有3到5年的寿命。。更新周期越短，，镌汰越快，，废弃的硬件群集成山——2022年全球电子垃圾已达6200万吨，，而AI专用装备爆发的废物尚未被单独统计。。算力越强，，硬件迭代越快，，电子垃圾的增添曲线只会更陡。。

因此，，AI的碳足迹，，不是“模子越大越糟糕”这么简朴。。

Google的GLaM有1.2万亿参数，，比GPT-3大近7倍，，训练能耗却只有后者的三分之一——要害在于架构设计和硬件效率。。DeepSeek也证实，，优化手艺可以把训练本钱降低20倍。。唬；；；痪浠八，，手艺上有步伐让AI变得更清洁。。

但设计权在谁手里？？？？？？不在羁系者手上，，也不在公众手上。。GPU制造商不宣布情形产品声明；；；；；科技公司不把AI专用排放从数据中心账单里单独列出来；；；；；欧盟AI法案甚至在最终文本中删掉了碳排放透明度条款。。在“由谁认真把AI变清洁”这件事上，，至今没有明确的制度谜底。。这些“看不见”的机制，，恰恰是问题的焦点。。

AI赋能，，让地球变得越来越美

与此同时，，作为情形解决方案的工具，，AI在应对情形挑战上也展现出重大潜力。。

在天气转变领域，，AI能提升天气建模与天气预告的精度和效率。。谷歌DeepMind的GraphCast可在单块TPU上用不到一分钟天生十天全球预告，，精度凌驾依赖数千处理器、耗时数小时的古板数值模式。。2024年6月中国气象局宣布的“风顺”大模子，，关于全球天气异常展望技巧显著优于古板数值预告模式

在生物多样性保唬；；；し矫，，由于其更具地方性和异质性，，监测难度也更大。。AI通过图像识别、声学剖析和情形DNA手艺，，极大地提升了物种监测的效率，，好比江苏省，，在20个生物多样性视察站周边布设的100台鸟类声纹识别装备，，自2023年以来屎厕数据逾40万条，，笼罩240余个物种，，AI鸟类识别镌汰了90%的劳动力本钱。。

针对荒原化和土地退化，，联合国防治荒原化条约（UNCCD）正在开发的国际抗旱视察站（IDRO）是首个全球AI驱动的抗旱平台，，把遥感数据与人工智能连系，，对社会与情形两类抗旱韧性指标举行剖析与可视化，，为政府部分、土地治理者与水资源治理者提供可直接行动的信息。。

在水资源治理方面，，谷歌的洪水展望平台Flood Hub已能为80多个国家提供长达7天的预告，，同时AI在精准浇灌和都会管网漏损检测上也效果显著。。中国在甘肃疏勒河流域以地理信息系统与修建信息模子构建河流、渠系、水库与水闸的虚拟模子，，通过大模子仿真优化调理、自动控制闸门；；；；；天下已完成94项数字孪生水利建设使命，，生态流量监测预警平台搜集283个断面数据，，为165条重点河湖的235个控制断面提供实时预警。。

可以看到，，AI不是天生的情形破损者，，也不是自然的救世主，，它对情形的最终影响，，取决于工业规则怎样设计、治理制度怎样约束、手艺盈利怎样分配。。而在目今全球AI工业分工中，，全球南方恰恰遭受了不可比例的情形价钱，，却没有获得响应的话语权。。

六个国家，，六个羁系盲区

手艺在跑，，制度在走。。面临AI与情形这个重大议题，，各国羁系在做什么？？？？？？

首先看欧盟，，制度成熟但碎片化。。凭证欧盟《能效指令》，，500kW以上的数据中心必需披露其能耗和水耗。。其中，，德国最为严酷。。德国要求，，2027年前数据中心必需100%用绿电，，还得接纳废热。。但欧盟AI法案呢？？？？？？谈判桌上情形条款被逐条削弱，，最终只保存了基础模子的能耗披露。。效果就是，，水、质料、电子垃圾这些一切没提。。

中国方面则把情形要求嵌进工业政策。。东数西算将新建数据中心指导至西部；；；；；2025年发改委宣布的指南则更进一步，，要求指定区域的数据中心直接采购绿电。。这些海内政策主要通过行政指导推进，，虽非立法强制，，但在项目审批和工业指导中具有实质约束力。。在国际层面，，2025年全球AI治理行动妄想首次明确提出建设AI能效和水效标准——但这仍属于建议性框架，，缺乏法定约束力。。总体来说，，中国的政策舷笼罩多个层面，，也是现在较靠近将AI与情形治理整合的国家框架之一。。

东数西算结构图

美国则基本靠企业自觉。。联邦层面临AI数据中心的羁系主要是行政下令和自愿框架，，执法上并无强制力，，仅有的强制性划定来自州一级的零星立法——弗吉尼亚以税收优惠换取PUE达标，，俄勒冈2025年6月成为全美第一个立法要求数据中心报告用水量的州——二者均属孤例。。企业允许听起来很漂亮，，数据却足够忠实：谷歌四年间排放涨了48%，，微软涨了29%。。

印度大型企业中已有59%起劲安排了AI，，数据中心容量预计两年内增添85%，，但情形影响评估系统仍停留在为工厂和矿山设计的旧框架，，不笼罩数据中心。。与此同时，，约50%的数据中心扎在班加罗尔、孟买等极端缺水地区。？？？？？？梢运凳桥艿米羁，，规则最空。。

俄罗斯走的是另一条路：用核电支持AI算力，，妄想20年内新建38座核电机组。。在工具层面，，Sber和AIRI开发了Eco2AI和Eco4cast——全球少数源自金砖国家的开源碳监测工具——但AI与情形治理之间，，同样缺少执法层面的毗连。。

金砖框架呢？？？？？？AI相助同盟已建设，，50亿美元的数字主权基金也已设立，，但情形条款显然还在路上……

六张答卷，，六处空缺。。

第一，，看不见AI专用的情形数据，，没有一家科技公司单独披露。。

第二，，所有人盯着训练，，没人盯着推理，，而推理才是已安排系统的排放大头。。

第三，，水是隐形变量——66亿立方米的消耗展望挂在报告里，，没有人要求数据中心在缺水地区开工前做水影响评估。。

第四，，本钱转嫁全球南方——采矿在刚果，，制造在东南亚，，电子垃圾在加纳，，收益在硅谷。。

第五，，收益算不清账——AI减了几多碳、省了几多水，，没有统一的核算要领。。

第六，，决议无法追责——AI越来越多地决议土地怎么用、水怎么分，，但公众看不到决议依据。。

更要害的问题在于，，目今主流的AI情形治理方案大多围绕美欧的工业生长情形设计，，很少思量全球南方的生长需求：不少西方提出的减排规则，，实质上是限制生长中国家AI工业的生长空间，，却对头部科技巨头在全球扩张中的高消耗无动于衷，，更没有解决情形本钱错配的焦点矛盾。。

AI全球治理规则应该由各人配合誊写

关于这些问题，，事实该怎么办？？？？？？

7月17日，，习近平主席在2026年人工智能大会开幕式的主旨演讲中提到的：“人工智能生长不应该是某个国家的独奏，，而应当是全球相助的交响。。在各方配合起劲下，，天下人工智能相助组织在上海应运而生，，一年前的构想已经转化为现实效果。。这是中方响应全球南方呼声、团结国际社会起劲推感人工智能生长和治理的重放肆措，，将成为人工智能生长史上的一个主要里程碑。。”

对此，，《人工智能与情形白皮书》也给了一张分工表：

政府，，认真设规则：强制披露AI专用情形数据，，把情形条款写进AI立法，，把绿色标准嵌进公共采购，，把选址政策卡在缺水地带。。

企业，，认真摊账本：宣布全生命周期情形评估，，从训练到推理都算清晰。。用标准化指标——PUE、WUE、CUE——并且必需区分AI与非AI负载。。

硬件制造商，，认真开门。。英伟达、AMD、英特尔至今不宣布AI加速器的情形产品声明。。谷歌对其自研TPU举行的生命周期评估已证实——这件事手艺上完全可行，，他们只是不肯意做。。

国际组织，，认真架桥梁：推动标准落地，，建设AI与情形治理的系统性交汇机制——IGF情形动态同盟就是为了这个而保存的。。

这四类行动者，，配合绘就一张蹊径图。。

正如经济学家杰弗里·萨克斯在为白皮书撰写的序言中指出的，，AI对情形的影响不是手艺问题，，而是治理问题。。在一个多极化的天下里，，若是AI规则只由硅谷和布鲁塞尔来定，，真正受伤的，，可能是那些连讲话席都没有的国家。。

在7月18日的钻研会现场，，复旦大学中国研究院院长张维为也提到，，“在人工智能这一新兴领域，，我们坚决阻挡将手艺作为钻营霸权、修建壁垒的工具，，阻挡把少数国家的家法帮规包装成国际规则。。我们主张国际规则应由各人配合誊写，，各国无论巨细强弱，，都有一律生长和使用人工智能的权力。。我们要坚定地维护联合国在全球人工智能治理中的主要作用，，坚持以人为本，，智能向善，，配合筑牢人工智能的清静防线。。”

复旦大学中国研究院院长张维为在钻研会上讲话

而《人工智能与情形白皮书》的宣布，，则从金砖国家和全球南方视角填补了研究空缺。。人工智能的全球治理，，必需是一场“全球行动”。。全球南方不应只是人工智能浪潮的旁观者，，更应成为新规则的配合起草者与新福祉的配合受益者。。智能向善，，始于共商；；；；；运气与共，，成于共建。。这份白皮书是第一步，，而脚下的路，，需要我们所有人携手偕行。。

本文系视察者网独家稿件，，未经授权，，不得转载。。

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