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How Energy-Intensive is AI? Benchmarking the Energy, Water, and Carbon Footprint of LLM Inference
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究评估了大型语言模型（LLM）推理过程的环境影响，提出了一种新基准框架，量化了30种先进模型在商业数据中心的资源消耗。结果表明，尽管单次查询的能效较高，但全球应用导致了巨大的资源消耗，强调了可持续性评估的重要性。
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关键要点
- 本研究评估了大型语言模型（LLM）推理过程的环境影响，填补了相关评估的空白。
- 提出了一种新基准框架，用于量化30种先进模型在商业数据中心的资源消耗。
- 研究结果显示，尽管单次查询的能效较高，但全球应用导致了巨大的资源消耗。
- 强调了在人工智能发展中进行可持续性评估的重要性。
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