虽然说的是利用AI工具来写作,但是首先声明,这篇文章是用键盘逐字逐句地敲进去的。
最近,支付宝总是莫名其妙的扣我钱,隔几天一百的,没完没了。
电费账单一出来,谜团就水落石出了。
这也难怪,北京最近的天气,大家也知道,已经突破了南方人对北方的刻板印象:“一到晚上就凉快了,早晚温差大。”说实话,其实温差不太大,我晚上八九点出去遛狗,回来还是一身汗,大概就是32、33摄氏度这样。这种天气造成中央空调在凌晨三四点还在运作,跑步进入二阶电价也是正常。
这就让我不禁好奇,我每天使用的那些AI工具,他背后的服务器集群,耗电会有多少呢?
我先问了一下ChatGPT。首先我让他用AI芯片的出货量和功耗来估算用电量。
考虑到降温需要用冷却水,又让他估算了一下用水量。
接着我让豆包验证ChatGPT的数据,豆包认为不太靠谱,因为英伟达新型芯片的功耗早就翻倍了。所以朋友们,不能只用一个AI大模型,他们有可能是错的!你需要有两三个大模型交叉对比。豆包还搜出关于25-29年五年间AI数据中心总耗电量的预估数据,再把这个数据让ChatGPT进行核算,ChatGPT认可了豆包的数据。
接下来我们需要给文章配点漫画风格的图,顺便去申请个漫画原创的资格。昨天不是给公众号做了一个问答机器人吗,先去问问他。
那就先打开文生图的这个网站,新用户会给150点;每生产一张图消耗24点,四张图足够了。
这网站一看就需要全英文的提示词,咱们让Claude来干这活儿。
怎么样,这个AI小团队也像模像样吧,文案美工全都有了,哈哈。每个提示词会产出四幅图,找看着顺眼的选一张就行,没有顺眼的就让他重新画。
数据和图都有了,接下来文章里还需要一些亮点,和更具象的表述,这个用豆包和ChatGPT来交叉验证。AI数据中心总用电量相当于哪个国家?德国。用水量相当于几个西湖?462个,这是五年的总和。还有什么降温方式?放在海水里冷却!这里需要注意的是,豆包提供的关于多少个西湖的数据是错的,因为豆包首先是基于搜索的,可能哪家媒体的原始数据是错的。好在,ChatGPT指出了这个错误。
在核对了所有的数据之后,我们让豆包找了一下海水冷却的相关资料放在文章末尾,这样,一篇始发于7月巨额电费账单的推文:“AI的能源危机:触目惊心的水电消耗!”就此完成了。
上条就是那篇推文,有兴趣可以移步观赏。
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