AI 能源与水足迹
计算器
仅含推理阶段（不含训练和数据中心额外开销）；水耗为现场（范围一）；历史 Google 搜索数据来自 2009 年。所有数字均为估算值。
这些是基于可比模型公开测量数据得出的数量级估算——仅含推理阶段，采用现场（范围一）水耗以及可调的碳和水系数。封闭式前沿模型无法直接测量，因此请将结果视为大致范围，而非精确审计。
估算数据采用已公开的单次请求能耗和数据中心耗水量；实际用量会因模型、提示词和地区而异。
关于此计算器
这个计算器会把你的 AI 使用量换算成真实世界的足迹：以千瓦时计的能耗、以升计的用水量，以及以千克 CO₂ 计的碳排放。选择「我的用量」可估算你一整年提示词的总量，或选择「按任务」查看单次聊天、推理请求或图像生成各自的成本。每项按任务的数值都来自最新的、有据可查的实测数据，且仅涵盖推理阶段——即使用模型的成本，而非训练模型的成本。
如何解读你的结果
顶部的数字是你的碳足迹（在「我的用量」模式下为年度值，在「按任务」模式下则按所选数量计算）。三张指标卡把它拆分为能耗、用水量和碳排放，每项都配有一个日常等价物——一次手机充电、一杯水、开车行驶一公里——让抽象的单位变得具体可感。请把结果当作数量级估算：不同模型、提示词长度和数据中心背后的按任务能耗数值差异很大，而用水和碳排放系数是可调整的假设，并非固定事实。
计算方法
每种 AI 任务都有一个有据可查的按次能耗值，单位为瓦时：简短聊天 0.30 Wh（Epoch/Google/OpenAI 收敛值），长文档 2.5 Wh（Epoch，约 10k token 输入），推理 7.6 Wh（Hugging Face AI Energy Score v2，DeepSeek-R1-70B 开启推理），图像生成 2.907 Wh（Luccioni《Power Hungry Processing》表 2 均值）。在「我的用量」模式下，月度次数会乘以 12 后求和，再除以 1,000 得到年度千瓦时；「按任务」模式则直接使用输入的次数。用水量（升）= kWh × WUE（默认 1.8 L/kWh，scope-1 现场用水）。碳排放（克）= kWh × 电网强度（默认 471 gCO₂/kWh，2024 年世界平均，OWID 生命周期数据），再除以 1,000 得到千克。日常等价物通过除以下列有据可查的基准值得出：每次手机充电 12 Wh，每次历史（2009 年）Google 搜索 0.3 Wh，煮沸 1 升水壶 120 Wh，一辆典型美国汽车每公里 244 gCO₂、一辆欧盟新车平均每公里 106.4 gCO₂，每次淋浴 60 L，每杯 0.25 L，每瓶 0.5 L。
实例演示
你每月发送约 100 次简短的 AI 聊天，用水效率系数取行业默认值 1.8 L/kWh，电网取世界平均水平（471 gCO₂/kWh）。
每月 100 次聊天，一年就是 1,200 次。按每次 0.3 Wh 计算，总计 360 Wh，即 0.36 kWh——大约相当于 30 次手机充电。用水量约为 0.65 L（不到三杯水），碳排放约为 170 g CO₂——远低于一辆普通汽车行驶一公里的排放量。一年的轻度聊天使用，足迹非常小；真正让它增长的是推理提示词和图像生成。
常见问题
一次 AI 聊天实际上要消耗多少能量？
向当前的前沿模型发送一条典型的简短文本提示词，大约消耗 0.3 Wh 电力——这是 Google 实测 Gemini 中位提示词 0.24 Wh、OpenAI 公布的每次 ChatGPT 查询 0.34 Wh，以及 Epoch AI 对 GPT-4o 自下而上估算的 0.3 Wh 三者的收敛点。长文档（约 2.5 Wh）、推理模型（约 7.6 Wh）和图像生成（约 2.9 Wh）每次使用的成本要高得多。
为什么用水量数据是 scope-1（范围一），这意味着什么？
Scope-1（范围一）用水是数据中心在现场为服务器散热而蒸发的水量，计算方式为能耗（kWh）乘以用水效率（WUE）系数（单位为 L/kWh）。它不包括 scope-2（范围二）用水——即发电厂在场外为发电所消耗的水——因此实际总用水量比这里显示的要高。WUE 在不同运营商之间差异很大（约 0.26 至 1.9 L/kWh），这就是为什么它在这里是可调整的。
这些是不是 ChatGPT、Gemini 或 Claude 的确切数字？
不是。它们是根据可比模型的公开实测数据得出的中心估计值，并且被有意标注为仅涵盖推理、且注明了统计范围。闭源的前沿模型无法被直接测量，各研究的测量边界也不尽相同（全系统能耗大约是仅 GPU 能耗的 2.4 倍），因此不同研究给出的两个「每次查询」数字并不能互相替换。
结果中是否包含训练模型所消耗的能量？
不包含。这里的每一个数字都仅涵盖推理：即运行一次提示词的成本，而非一次性训练模型的成本。训练是一项巨大但独立、且需要摊销的成本，本计算器并不试图对其进行估算。
我要如何修改碳排放和用水量的假设？
打开「用水与电网假设」部分。电网选择器可以在世界平均水平、美国、欧盟、印度或中国的生命周期碳强度之间切换（2024 年 OWID 数据），WUE 选择器则可以让你模拟 Google、Microsoft、Meta、行业默认值或机队平均水平的数据中心。碳排放和用水量都会随这些系数线性变化。
资料来源
- How much energy does ChatGPT use? — Epoch AI
- Measuring the environmental impact of AI inference — Google Cloud (2025)
- AI Energy Score v2: Refreshed Leaderboard, now with Reasoning 🧠 — Hugging Face (2025)
- Making AI Less "Thirsty" — Association for Computing Machinery
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