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。