AI推理能耗狂飙6000倍！跨境成本与合规警报

在全球化浪潮中，人工智能（AI）技术正以前所未有的速度渗透到各个行业，尤其对跨境电商、国际贸易、数字服务等领域产生了深远影响。然而，伴随AI技术日益强大的能力，其背后巨大的能源消耗也逐渐成为全球关注的焦点。对于中国跨境从业者而言，这不仅关乎技术选型和运营成本，更涉及企业在国际市场上的绿色形象和可持续发展能力。近期，一项重要的AI能耗评估体系再次升级，其发布的最新数据和分析，为我们理解AI技术的可持续性提供了宝贵的视角。

这个名为“AI能耗评分体系”的评估框架，旨在为人工智能模型的能源效率提供一个统一的衡量标准。该体系在2025年2月首次推出，通过对文本、图像、音频等多种模态、10项任务的AI模型能效进行评估，利用定制数据集和最新一代图形处理器（GPU）进行标准化测算。该体系一经发布，便受到了国际社会的广泛关注，外媒进行了深入报道，并在包括巴黎和平论坛的巴黎AI峰会、以及近期萨沙在纽约气候周TED演讲等多个重要国际场合被提及，彰显了其在推动AI可持续发展方面的关键作用。

自2025年2月发布以来，全球范围内对标准化AI能耗评估的需求日益迫切。国际监管机构的动向便是明证，例如，欧盟人工智能法案行为准则（由OpenAI、微软、谷歌等行业巨头签署）已明确呼吁对推理能耗进行基准测试。同时，电气电子工程师学会（IEEE）和绿色软件基金会等权威机构也在积极探索测量能源使用和碳排放的标准化方法。虽然谷歌、Mistral等公司近期公布了各自的环境报告，揭示了AI的能耗影响，但由于缺乏统一的评估方法，这些报告之间难以进行有效的横向比较，就像比较苹果、香蕉和菠萝，缺乏统一标准。正是在这样的背景下，AI能耗评分体系应运而生，它提供了一个公平的平台，若所有AI提供商都采用这套方法，我们将能够真正实现模型的同台竞技与比较。对于中国跨境企业而言，这意味着在选择海外AI服务或进行技术合作时，能拥有更清晰、可量化的能耗数据，从而做出更具可持续性与成本效益的决策，并更好地满足国际市场对绿色运营的要求。

本次AI能耗评分体系的升级，是与Neuralwatt公司的斯科特·钱伯林合作完成的，旨在进一步优化评估流程，并首次将推理模型纳入测试范围。在技术层面，该体系沿用了Code Carbon工具和此前版本开发的数据集。为了进一步简化和推广评估方法，研究团队还开发了一款新的开源软件包——AI Energy Benchmarks，期望它能成为支持各类硬件和软件配置下能耗评估的基础工具。这种向开源和标准化方向的努力，对于全球AI社区而言，无疑是积极的信号。对于中国跨境企业来说，一个开放、透明、易于集成的能耗评估工具，有助于企业在内部建立起能效评估机制，更好地监控和优化自身AI应用的能源消耗，提升在全球供应链中的绿色竞争力。

关键发现：推理能力提升背后的能耗考量

2025年以来，具备“推理能力”的人工智能模型越来越受欢迎。这类模型通过内部“思考”过程来处理问题，旨在提高性能表现。当前许多大型语言模型（LLMs）都包含了推理模式，例如微软公司的Phi 4模型可以通过一个简单的开关来启用或禁用此功能，而OpenAI公司的GPT-OSS系列模型则提供了低、中、高多个推理层级选项。

评估数据显示，与不具备推理能力或关闭推理功能的模型相比，推理模型平均能耗高出约100倍。如果聚焦于特定模型在启用和禁用推理功能前后的能耗对比，差异更是显著：相同模型在启用推理功能后，能耗增加了500到6000倍不等。以下表格展示了具体模型的对比数据：

这在很大程度上可归因于模型在“思考”过程中生成的输出令牌（token）数量。启用推理功能的模型所产生的令牌数量，比其基础版本高出300到800倍。随着推理模型在面向消费者的工具和应用程序中日益普及，它们通常会产生更长的响应（这一点在近期研究中也得到了证实），这将导致能耗的进一步累积。此外，推理模型的能耗可预测性低于标准LLMs。传统上，LLMs的能耗与其模型规模之间存在“强相关性”，但由于每个推理模型生成推理轨迹的方式和详细程度各不相同，使得这种近似估算变得困难。

这一发现尤为重要，因为它挑战了许多人普遍认为“小型模型总是更好”的观念。如今，模型推理过程的强度也必须被纳入考量。这再次强调了在AI领域建立标准化、透明能耗评估体系的必要性。对于中国跨境企业而言，这意味着在利用AI进行智能客服、市场分析、内容生成等需要复杂推理的任务时，需要更精细地平衡性能与能耗成本。高能耗可能导致高昂的云服务费用和基础设施投入，影响企业的利润空间和可持续发展目标。因此，理解和量化推理能耗，将成为企业进行AI战略规划和成本控制的关键。

以GPT-OSS系列这样具备多层级推理能力的模型为例，它们为研究模型规模与推理强度之间的动态关系提供了有益的洞察。在200亿参数量级别中，高推理模式与低推理模式之间的能耗差异达到4.8倍；而在1200亿参数量级别中，这一差异则明显缩小，仅为1.6倍。进一步比较不同参数量级别模型在相同推理模式下的表现，低推理模式下两类模型能耗相差4.7倍，而中、高推理模式下的差异则显著减小，大约为1.6倍。这些数据表明，并非所有模型的推理能力升级都会导致同等比例的能耗飙升，模型架构和优化策略在其中扮演着重要角色。

新模型是否更高效？结果喜忧参半

本次更新中，共新增了39款模型，其中文本生成任务有21款：包括11款可在单个消费级GPU上运行的A类模型、3款需要云端GPU的B类模型，以及7款需要多个GPU支持的C类模型。将这批模型的能耗数据与2025年2月发布的第一批模型进行比较，有助于我们了解AI领域在将近一年来的潜在效率进展。为了公平比较，评估选择了没有推理功能（或关闭了推理功能）、且没有采用混合专家（MoE）架构的模型（因为MoE架构在今年早些时候较为罕见），并将其能耗与此前评估中同等规模（活性参数量）的参考模型进行了对比。结果显示，喜忧参半。

在符合上述条件的15款模型中，大部分（9款）模型的能耗与2025年2月同等规模的模型相比，更高或持平。能耗范围差异巨大，部分模型仅消耗3%的能耗，而另一些则高出4倍。这与当前普遍认为AI模型越来越高效的观点有所出入，并强调了用户和开发者根据具体任务选择合适模型的重要性。通过恰当的模型选择，可以避免将计算资源浪费在那些使用更简单、更高效模型即可完成的查询上。

未来，路由器等能够为传入查询选择最合适模型的方法将变得越来越有用。AI能耗评分体系提供的能耗数据可以与基于性能的指标相结合，从而在正确的时间将用户查询路由到正确的模型。对于中国跨境从业者来说，这一发现具有重要指导意义。它提示我们，在追求最新AI技术的同时，不能盲目相信“越新越好”的理念，而应结合实际业务场景，综合考量模型性能、能耗成本和国际市场对绿色运营的要求。这不仅影响云服务采购和数据中心建设的投入，也关系到企业在全球供应链中的环保声誉。精明的模型选择，将成为提升跨境业务效率和降低运营成本的重要策略。

实践中的应用与采纳

令人鼓舞的是，这项AI能耗评分体系已开始在实际中得到应用。值得关注的是，全球知名的Salesforce公司已将AI能耗评分体系整合到其内部模型评估流程中。这意味着，Salesforce公司的模型卡将自动包含能耗透明信息，并且Salesforce公司承诺未来所有生产模型都将公布这一信息。这不仅展示了其基于Docker的评估流程易于集成，也为其他机构提供了可借鉴的范例。

此外，该AI能耗评分体系还被可持续AI联盟作为AI评估的最佳实践案例进行推广，并在国际电信联盟（ITU）“AI向善”大会和国际能源署（IEA）能源与AI论坛等重要场合进行了分享，作为政策制定者和开发者量化并减少AI环境影响的具体举措。这些实践案例表明，量化AI能耗已从理论走向应用，并逐渐成为行业共识。对于中国跨境企业而言，Salesforce等国际巨头的做法预示着AI能耗透明化将成为未来的行业标准。主动采纳和集成这类评估体系，不仅有助于提升企业自身的绿色竞争力，还能更好地满足国际客户和合作伙伴对可持续发展的期待，为中国企业在全球市场赢得更多机会。

AI能耗评分体系的未来展望

AI能耗评分体系是一个持续发展的动态项目，随着新模型和新任务的不断涌现以及AI社区的壮大，它也将继续演进。未来，该评估体系计划引入视频生成等更多模态的评估（视频生成相较于图像生成，能耗表现更为显著），以及涵盖计算机使用、编程和工具调用等方面的代理任务。这些前沿领域的能耗评估，将为我们理解和管理新兴AI应用的能源足迹提供重要支撑。

同时，该评估体系也期望能吸引更多AI模型开发公司的关注和参与，将更多专有模型纳入评估体系，与目前的开源模型一同进行基准测试。这将进一步提升评估结果的全面性和代表性。该评估体系的未来发展离不开社区的广泛支持。我们相信，通过共同努力，能够为行业构建必要的透明度基础，推动AI创新与地球生态边界和谐共处。无论是贡献力量、将其集成到自身系统，还是探索其他形式的合作，我们都欢迎业界同仁积极参与。

对于中国跨境从业人员而言，持续关注AI能耗评分体系的动态发展至关重要。未来的AI应用，如更高能耗的视频内容创作和更复杂的代理自动化任务，将直接影响企业的技术选型、运营成本和全球市场竞争力。积极了解并参与到这类国际标准的制定和应用中，不仅能帮助企业提前布局、规避潜在风险，更能提升中国在全球AI可持续发展领域的领导力和话语权。

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本文来源：新媒网 https://nmedialink.com/posts/ai-inference-power-x6000-cross-cost-risk.html