TL;DR：
面对AI是“吞金兽”的指责，Sam Altman在印度掏出了他的“人肉成本论”：养个孩子变聪明要20年饭钱，AI训练那点能耗算什么？虽然奥总极力通过重新定义“效率”来化解环境焦虑，但由于OpenAI能耗数据依旧是个“黑盒”，这笔环保账恐怕还没那么容易算清。
最近，OpenAI的首席执行官山姆·奥特曼（Sam Altman）又开启了他在全球范围内的“逻辑鬼才”模式。在印度举行的AI影响力峰会上，面对台下关于“AI是不是在烧掉整个地球”的灵魂拷问，奥总没有正面回答电表转得有多快，而是反手扔出了一个让所有家长都陷入沉思的比喻。1
别拿训练说事，你还没AI“省油”？
奥特曼在会上表示，大家总是盯着训练一个大模型花了多少电，这很不公平。他提出了一个生动的对比：“人们总说训练AI模型要多少能源，但训练一个人类也需要很多能量。你要活20年，吃掉这期间所有的食物，才能变得聪明。”12
简单来说，奥总觉得：既然培养一个大学生需要20年的“生物燃料”（碳水化合物），那凭什么要求AI几天就能速成还滴油不进？
这种“人肉成本论”迅速在社交媒体上引发了热议。有开发者调侃称，按这个逻辑，他得感谢公司没用AI换掉他，毕竟他的“训练成本”确实挺高。3 奥特曼的核心论点是：一旦模型训练完成，AI回答一个问题的能源效率，可能已经赶上甚至超过了人类思考同样问题所消耗的生物能。2
技术大揭秘：这玩意儿到底有多“渴”？
除了电，AI的“用水量”也是最近环保组织死磕的焦点。此前有传闻称，ChatGPT每查询一次就要“喝掉”17加仑（约64升）的水。奥特曼在印度直接开怼，称这种说法“完全不实且荒谬”，简直是与现实脱节。1
他解释说，早期的冷却是靠蒸发水，现在的现代数据中心早就进化到了更高效的闭环冷却系统。1 话虽如此，但根据罗德岛大学的估算，即便冷却技术在进步，大模型的胃口依然惊人：
- GPT-4o： 算是OpenAI家族里的“节能标兵”。
- GPT-5（预估）： 生成1000个Token的能效最高可达40瓦时，相当于微波炉全火力转一分多钟。4
- 对比： 谷歌的Gemini中位查询耗电仅0.24瓦时。4
显然，随着模型规模像吹气球一样膨胀，能源消耗正在呈指数级增长。所谓的“专家混合架构”虽然能让查询时只激活部分参数，但更复杂的推理过程意味着GPU需要运转更久，这账怎么算都不便宜。4
行业“地震”：是能源危机还是转机？
面对日益增长的能源压力，科技巨头们现在的画风非常统一：AI的尽头是核能。
奥特曼在会上大声疾呼，世界需要“非常快速”地转向核能、太阳能和风能。1 这不只是说说而已，OpenAI已经把原本宏大的1.4万亿美元基础设施计划，悄悄缩减到了更“务实”的6000亿美元。3 毕竟，即便是世界最顶尖的科技公司，也得在昂贵的能源账单面前低头。
更有趣的是，这场能源辩论还带出了一些八卦。在峰会现场，奥特曼与Anthropic的CEO Dario Amodei之间微妙的竞争氛围，以及OpenAI拒绝披露具体能耗数据的强硬态度，都让这场“环保讨论”充满了博弈色彩。34
调侃式点评： 奥总这一套“人肉比AI费资源”的逻辑，虽然听着像是在狡辩，但也确实捅破了人类认知的窗户纸。只不过，人类吃饭是为了活命，AI吃电是为了帮人写周报，这两者的“必要性”在监管者眼里，可完全不是一码事。
未来预测：下一个“风口”是能源套利？
虽然奥特曼试图把AI塑造成比人类更高效的“智慧体”，但真相往往藏在财报里。OpenAI拒绝披露GPT-5的具体能耗，或许是因为数据实在太惊人，怕吓跑了那些追求ESG（环境、社会和治理）指标的机构投资者。4
未来，AI公司的核心竞争力可能不再是算法多精妙，而是谁能搞到更便宜、更清洁的电。当科技CEO开始跨界当“能源大亨”，我们或许真的离“AI发电，AI用电，AI再帮人类省电”的闭环不远了。
引用
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Sam Altman defends AI’s energy toll by saying it also takes a lot to ‘train a human’ · The Guardian · (2026/2/23) · 检索日期2026/2/24 ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎
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AI 超耗能？OpanAI 執行長Altman 駁：人類學習也要消耗 20 年食物等 ... · INSIDE · (2026/2/23) · 检索日期2026/2/24 ↩︎ ↩︎
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20年生命vs2小时训练，Sam Altman 开始算“人肉成本” · 虎嗅 · 极客公园 · (2026/2/24) · 检索日期2026/2/24 ↩︎ ↩︎ ↩︎
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巨型吞金兽！OpenAI拒绝披露能耗数据！日耗=150万美国家庭电量？ · 观察者网 · 大眼联盟 · (2026/2/24) · 检索日期2026/2/24 ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎