ChatGPT的吉卜力風格圖像生成器證明AI不可持續
隨著OpenAI於本週一推出GPT-4o圖像生成技術，這一消息瞬間引起了熱議。許多社交媒體平台上充斥著吉卜力風格的動畫作品，這要歸功於ChatGPT的最新功能。GPT-4o能夠以各種藝術風格渲染圖像，迅速吸引了AI愛好者的注意，特別是它能夠模仿動畫巨頭吉卜力的獨特風格。
這款模仿動畫的圖像生成器受到了廣泛的歡迎，甚至導致OpenAI推遲了免費用戶的推出計劃。根據OpenAI首席執行官山姆·奧特曼（Sam Altman）的說法，這項技術的流行程度甚至使公司的GPU過熱，這讓人不禁思考，這種熱潮的可持續性究竟如何。
GPT-4o圖像生成技術在AI進步中的重大飛躍，但代價巨大
隨著使用者對GPT-4o的熱情高漲，OpenAI也不得不考慮如何管理這種需求。奧特曼在社交媒體上提到，由於GPU過熱，他們將暫時引入一些使用限制，以提高效率。未來，免費用戶將能夠每天生成三次圖像。
然而，伴隨著這項技術的進步，對於圖像生成AI的擔憂也日益增加。首先，AI圖像生成器能夠持續模仿一家動畫工作室的藝術風格，這引發了版權問題，尤其是當這些圖像被用來複製流行的迷因、電視節目和電影場景時，更是引起了人們的警惕。
此外，AI技術的可持續性問題也不容忽視。生成式AI對環境的影響已經有了明確的記錄，主要是由於其電力和冷卻需求。隨著像GPT-4o這樣的大型語言模型的使用增加，數據中心對電力的需求也隨之上升。
根據Nvidia在2024年Computex的主題演講，該公司計劃運送“數百萬”個Blackwell數據中心GPU集群。根據TechRadar的計算，100萬個Blackwell數據中心GPU集群將需要1.875吉瓦的電力，這幾乎是核電廠（1吉瓦輸出）的兩倍。
微軟甚至計劃重新啟用三里島核電廠來支持AI的運作。需要指出的是，三里島核災是美國歷史上最嚴重的核災難。
這僅僅是生成式AI的電力需求，而這些數據中心還需要進行冷卻。由於AI的高功率需求，許多運行AI雲模型的數據中心選擇液冷技術。即便如此，GPU過熱的情況依然存在。截至2024年10月，OpenAI每處理50個查詢就需要超過2升的水來保持數據中心的冷卻。
液冷不僅消耗大量水資源，由於數據中心運行的溫度過高，循環中的水也會在過程中蒸發。為了減少對淡水資源的影響，數據中心開始增加使用海水，但這種做法的普及率尚未達到100%。
隨著對AI需求的增加，我們對海水的需求也隨之增加。雖然我們星球上擁有大量的海水，但大多數海洋生物生活在近岸淺水區。食用魚類和水族館中的海洋生物大多數時間都生活在近岸水域。我們已經因氣候變化面臨珊瑚白化和沿海生態崩潰等問題。
那麼，我們對人工智慧的貪婪需求究竟何時會過頭？
未來的路在何方？
目前，人工智慧並未對世界造成毀滅性的影響，但企業已經開始尋找數據中心的可持續解決方案。從海水冷卻到熱量回收，我們有多種方法可以減少日益增長的數據需求對環境的碳足跡。
此外，我們可以更深入地探索自我修復和自我升級的技術解決方案。快速開啟的筆記本電腦鎖扣，方便用戶進行RAM和SSD升級，以及可更換的電池，這些設計正變得越來越普遍。例如，華碩的Strix Scar 18（2025）、惠普的ZBook Fury G1i和聯想的ThinkPad T系列等產品均有此特點。
我們還看到了一些太陽能筆記本電腦的概念，這些產品搭載新的高效能處理器，未來或許能成為現實。
在當今，技術的可持續性、可修復性和回收利用比以往任何時候都更加重要。AI和數據中心只是整個問題的一部分，但它們對環境的影響遠超個體行為。這使得尋找環保解決方案變得更加困難，但同時也更加迫切。
這篇文章引發了對AI技術未來的深思。我們在追求技術進步的同時，是否應該更加重視其對環境的影響？在這個迅速變化的時代，企業和消費者如何找到平衡，才能真正實現可持續的發展？
以上文章由特價GPT API KEY所翻譯及撰寫。而圖片則由FLUX根據內容自動生成。
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