Altman 回應 AI 耗水爭議：ChatGPT 用水量「完全不真實」，能源挑戰才是關鍵 

人工智慧的快速發展，讓資料中心耗水與耗電問題成為全球關注焦點。針對外界質疑 AI 系統每次查詢都消耗大量水資源的說法，OpenAI 執行長 Sam Altman 近日公開駁斥為「完全不真實」，強調相關傳言與現實毫無關聯。然而，他也坦言，隨著全球對 AI 的使用量暴增，能源總體消耗確實是一項必須正視的挑戰。

在印度 AI Impact 峰會場邊接受《The Indian Express》專訪時，Altman 針對 AI 的資源使用問題做出完整回應，引發科技圈與社群平台的熱烈討論。

Altman 駁斥「每次查詢耗數加侖水」說法

在訪談中，Altman 直指網路上流傳「ChatGPT 每次查詢都會消耗數加侖水」的說法是「完全不真實、荒謬至極」，並表示這些數據「與現實毫無關聯」。

資料中心確實長期依賴水冷系統來防止電子設備過熱，但隨著冷卻技術進步，不少新一代資料中心已逐步降低對水的依賴，甚至有部分設施完全不使用水冷。

不過，儘管效率提升，整體趨勢仍不容忽視。根據水技術公司 Xylem 與 Global Water Intelligence 上月發布的報告，隨著全球算力需求持續攀升，未來 25 年用於資料中心冷卻的取水量預計將增加三倍以上，勢必對水資源系統帶來壓力。

Altman 的發言顯示，他認為「單次查詢耗水」的說法被過度放大，但對整體基礎設施的資源需求仍需理性評估。

AI 能源消耗才是核心問題

相較於水資源爭議，Altman 更直言，能源消耗才是對 AI 發展較為合理的批評焦點。

他表示：「不是單次查詢，而是總體來說 — 因為世界正在大量使用 AI。我們需要非常快速地轉向核能、風能與太陽能。」

這番話凸顯 AI 產業正在面臨的現實困境：隨著模型規模擴大與應用場景普及，算力需求呈指數型成長，電力供應勢必同步增加。如何在推動創新與達成減碳目標之間取得平衡，成為各國政府與企業必須解決的難題。

根據國際貨幣基金（IMF）今年 5 月的報告，2023 年全球資料中心的電力消耗量，已達到與德國或法國全國用電量相當的水準。而這一數據出現的時間點，正值 OpenAI 推出 ChatGPT 不久之後，顯示生成式 AI 帶動的算力需求成長速度驚人。

AI vs. 人類大腦？Altman 反駁 Bill Gates 觀點

訪談中，Altman 也被問及微軟創辦人 Bill Gates 先前的觀點。Gates 曾表示，人類大腦在能源效率方面極為出色，這證明 AI 未來也可能隨時間變得更加節能。

對此，Altman 提出不同角度的比較方式。他指出，許多人討論 AI 耗能時，往往聚焦於「模型訓練」階段所消耗的龐大能源，但卻忽略了培養一個人類所需的時間與資源。

「訓練一個 AI 模型確實需要大量能源，但訓練一個人也需要很多能源——那是 20 年的人生，以及在此之前你吃下的所有食物。」Altman 說。

他進一步指出，更公平的比較應該是「模型訓練完成後的單次回答」與「人類回答同樣問題所需的能量」。在這種衡量方式下，他認為 AI 在能效方面「可能已經追上人類」。

Altman 所提及的過程，即 AI 領域中的「推論（Inference）」階段，也就是使用已訓練完成的模型產生新輸出的過程。一般而言，推論所需的電力遠低於訓練階段。

社群爭議升溫：人與技術能否等量齊觀？

Altman 將 AI 與人類進行能效比較的說法，也迅速在社群平台引發爭議。

印度軟體公司 Zoho Corporation 共同創辦人兼首席科學家 Sridhar Vembu 在 X（原 Twitter）發文批評，表示「我不希望看到一個把一項技術與人類等量齊觀的世界。」

在生成式 AI 技術迅速進步、取代部分人類工作能力引發焦慮的背景下，這類比較顯然觸動了更深層的倫理與社會議題。

全球資料中心擴張遭遇阻力

隨著各國政府與科技企業投入數十億美元建設新資料中心，以支撐 AI 算力需求，反對聲浪也逐漸升高。

部分政府為加快新電力供應上線，正簡化審批流程，但環保團體警告，這可能與全球淨零碳排目標產生衝突。

在美國，一些地方社區也對大型資料中心開發案表達擔憂，認為可能對電網造成壓力並推升整體電價。上週，德州聖馬科斯市議會便否決了一項價值 15 億美元的資料中心建設計畫，該案在數月來遭到公眾強烈反對。

面對這些阻力，包括 Altman 在內的多位科技領袖主張，資料中心未來必須依賴更多元的能源來源，尤其是再生能源與核能。

Altman 的最新發言，反映出生成式 AI 時代的核心矛盾：技術進步與資源消耗之間的張力。

一方面，他否認誇大不實的耗水說法；另一方面，他也承認能源需求將隨 AI 普及持續上升，並呼籲加速能源轉型。隨著全球資料中心電力消耗已接近國家級規模，AI 產業的下一步，不僅是模型性能競賽，更是能源結構重塑的競賽。在 ChatGPT 問世之後，AI 已成為數位經濟的核心基礎設施。未來能否在推動創新與確保永續之間取得平衡，將成為產業與政府共同面對的長期課題。