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　　近来，1986年图灵奖获得者、康奈尔大学荣休教授约翰霍普克罗夫特（John Hopcroft）就人工智能的动力耗费问题宣布正告。他指出，提高核算功能需求耗费很多电力，而人类大脑完结相同使命根本不耗费能量，这种比照值得警觉。

　　霍普克罗夫特举例阐明，当时让机器人履行“捡起某物并放到那儿”这样的简略使命，其背面用于核算的能耗相当可观，而人类完结相同动作的大脑能耗却微乎其微。他以为，这表明或许存在本钱更低的核算机编程方法，并正告“我们不可以继续像现在这样下去了”。

　　这一正告并非骇人听闻。据CNMO了解，斯坦福大学《2025年人工智能指数陈述》的多个方面数据显现，人工智能模型的能耗正呈指数级增加。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，增加了超越5000倍。陈述阐明，练习前沿模型所需的功耗大约每年翻一番。

　　世界动力署（IEA）的陈述进一步印证了问题的严重性。多个方面数据显现，2024年数据中心占全球电力耗费的约1.5%，且其电力耗费自2017年以来以每年约12%的速度增加，远超全球总电力耗费的增速。

　　霍普克罗夫特的言辞将AI狂飙突进背面的动力与环境本钱问题置于聚光灯下。在寻求功能打破的一起，怎么寻求更高效、更可继续的技能途径，已成为整个职业无法逃避的严峻课题。