【CNMO 科技消息】近日，1986 年图灵奖得主、康奈尔大学荣休教授约翰 · 霍普克罗夫特（John Hopcroft）就人工智能的能源消耗问题发出警告。他指出，提升计算性能需要消耗大量电力，而人类大脑完成同样任务基本不消耗能量，这种对比值得警惕。

霍普克罗夫特举例说明，当前让机器人执行 " 捡起某物并放到那边 " 这样的简单任务，其背后用于计算的能耗相当可观，而人类完成同样动作的大脑能耗却微乎其微。他认为，这表明或许存在成本更低的计算机编程方式，并警告 " 我们不能继续像现在这样下去了 "。

这一警告并非危言耸听。据 CNMO 了解，斯坦福大学《2025 年人工智能指数报告》的数据显示，人工智能模型的能耗正呈指数级增长。例如，2017 年的 Transformer 模型功耗约为 4500 瓦，而 2024 年发布的 Llama 3.1-405B 模型的功耗已高达 2530 万瓦，增长了超过 5000 倍。报告指出，训练前沿模型所需的功耗大约每年翻一番。

国际能源署（IEA）的报告进一步印证了问题的严重性。数据显示，2024 年数据中心占全球电力消耗的约 1.5%，且其电力消耗自 2017 年以来以每年约 12% 的速度增长，远超全球总电力消耗的增速。

霍普克罗夫特的言论将 AI 狂飙突进背后的能源与环境成本问题置于聚光灯下。在追求性能突破的同时，如何寻求更高效、更可持续的技术路径，已成为整个行业无法回避的严峻课题。