2023年2月15日，微软和谷歌相继宣布对其搜索引擎进行重大改革。这两家科技巨头都在建立或购买生成式人工智能工具上花费了大量资金，这些工具使用大型语言模型来理解和回应复杂问题。如今，他们正试图将这些工具整合到搜索中，希望它们能给用户带来更丰富、更准确的体验。
然而，人们对这些新工具的热情，可能掩盖了一个肮脏的秘密——建立高性能、人工智能驱动的搜索引擎的竞赛可能导致算力的急剧上升，随之而来的是科技公司的能源消耗量和碳排放量的大幅增加。
大型语言模型，比如那些支撑OpenAI ChatGPT的模型，将为微软经过改进的必应搜索引擎提供动力，谷歌的同类产品Bard也是如此。这意味着需要解析和计算海量数据中的联系，也能解释为什么它们往往由拥有大量资源的公司开发。
虽然OpenAI和谷歌都没有说过自家产品的计算成本是多少，但来自研究人员的第三方分析估计，训练GPT-3消耗了1287兆瓦时，并导致超过550吨二氧化碳当量的排放——相当于一个人在纽约和旧金山之间往返550次。
加拿大数据中心公司QScale的联合创始人Martin Bouchard认为，根据他对微软和谷歌搜索计划的理解，在这个过程中加入生成式人工智能将使“每次搜索的计算量至少增加四到五倍”。为了满足搜索引擎用户的要求，这将不得不改变。
根据国际能源署的数据，数据中心已经占到世界温室气体排放的1%左右。随着对云计算需求的增加，这一比例预计将会上升，但运行搜索的公司此前已经承诺减少他们对全球供暖的净贡献。
微软已经承诺到2050年实现负碳排放。该公司打算在今年购买价值150万公吨的碳信用。谷歌已经承诺在2030年前实现其运营和价值链的净零排放。
将人工智能整合到搜索中的环境足迹和能源成本可以通过将数据中心转移到更清洁的能源上、设计更高效的神经网络来降低。