分享实测“新贝壳大厅作弊挂怎么安装”(原来确实是有挂)

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>亲,新贝壳大厅作弊挂怎么安装这款游戏原来确实可以开挂,详细开挂教程
1、起手看牌
2、随意选牌
3、控制牌型
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2022首推。
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【央视新闻客户端】

请打开你的任意一款AI工具,问问它生产一瓶500毫升的可口可乐需要消耗多少水?

不同的AI可能会给出不同的答案,但生产者给出的官方答案是690毫升。可口可乐公司在2024年的环境报告里提到,当年的用水比是1.38,意味着每生产1升饮料需要1.38升水,多出来的水用来清洗设备、冷却系统,最后被当做工业废水排掉。值得注意的是,这个数字是工厂生产本身的用水情况,还未考虑全生命周期的水消耗。

现在,你再问AI第二个问题:“回答完刚才的问题,你自己消耗了多少水?”

你或许会觉得是0,毕竟只是一个电子程序,会和水扯上什么关系?

但很遗憾,你错了。

AI的耗水量远比你想象得多

OpenAI的CEO奥特曼说GPT回答一次问题的耗水量是0.3毫升,听起来微不足道,也就几滴眼泪。但加州大学河滨分校的研究者说一次查询怎么也得有个十几毫升,够你喝一口的了。还有的研究者会更精细,比较了一堆AI后告诉你,目前当红的这些好用AI,每次回答都得消耗一百多毫升水,嗯,够装一小杯了。

数据差距如此之大,谁说得对?

答案是:都是对的,只是各自都耍了一些花招。

为了理解这些数据,我们要从为什么会消耗水开始谈起。

你一定经历过手机发烫的时刻,在信号不好的地方开着导航,或者玩了一小时游戏,手机烫得好像要爆炸。这是因为芯片消耗电能进行运算时,一部分的电能会被转换成热能。当运算量突然增大,比如信号太差需要不断搜索基站或者游戏画面过于复杂时,原本只靠背板的散热就不够用了,手机会变得越来越烫。

AI数据中心亦如此。

成千上万台服务器24小时运行,单台机柜的功率从几十千瓦到数百千瓦不等,它们的运算能力惊人,但产生的热量也同样惊人。只靠风冷?散热效率远远不够。

所以他们用水。不管具体的冷却系统如何设计,是冷却塔、闭环水冷还是把整个数据中心都建到海底,其核心原理都差不多:用水带走热量。

但这些水不会永远待在散热系统里。一部分水会在吸收热量后蒸发掉,剩余的水虽然可以循环回收利用,但撑不了多久,循环水中的杂质会越来越浓,需要及时排除处理废水,更新清洁的循环水来保证系统的正常运行。

蒸发和排放,这是数据中心最直接的水消耗,但还没算完。

另一部分的消耗来源于电。数据中心要运转得用电,而发电厂不管是烧煤烧气还是核能,也需要消耗水来辅助生产。这部分隐形的水消耗很容易被忽略,但它其实是大头。大多数情况下,发电用的水比数据中心直接用的还多。

不同数据中心和电厂的技术有些差异,以美国平均数据为例,数据中心本身的耗水大约是每度电0.55升,而发电厂的耗水大约是每度电3.142升,加起来也就是每耗一度电,差不多要消耗4升水。

现在我们可以来算账了。

加州大学河滨分校的研究者认为,一次AI查询会消耗4瓦时(0.004度)的电,乘上数据中心和发电厂的耗水量,计算出的结果就是十几毫升(16毫升)。这个数据比较粗糙。

而最新的研究中,研究者们将不同模型的耗电分别作了估算。一条长提示词下,GPT4.5、DeepseekR1们能消耗100多毫升的水。

至于OpenAICEO给出0.3毫升的答案,则是他玩了个小花招。他引述了同一篇文章,只不过是研究列表里GPT系列中最小的模型GPT-4.1nano在短提示词下的耗水量。理论上没错,但不是所有用户都只会用nano。

那如果我们来平均一下,根据OpenAI和Google所公布的报告,一条请求的平均耗电量大概在0.3瓦时,所以一条请求消耗1毫升水可能是比较合理的估算。

真的要继续较真细算,还要引入水足迹的概念,不光算直接用水,还要算间接用水。制造一片AI芯片需要几千升超纯水清洗,运输、包装、建厂,每个环节都在消耗水。

这就像计算一瓶可乐的完整水足迹,不光是瓶子里的500毫升和工厂里用掉的190毫升,还要算甘蔗的种植,制糖,运输……算完你会发现一瓶使用古巴蔗糖的可乐的水足迹高达几百升。相比之下,零度可乐因为用人工甜味剂,水足迹要小得多(看来喝无糖可乐不光可以少摄入糖,还能减少水债务)。

但谁能这么算?理论上统统都要算,实际上又庞大又算不清,所以当讨论AI的水消耗时,大部分研究者都默契地停在了发电厂这一步。再往上追溯,里面的数字会大到让资本市场的投资人不想面对。

AI消耗的水有什么影响?

一个新的问题:就按AI回答一次问题消耗1毫升水算,这是多还是少?

人工智能公司会告诉你,不用担心,你努力用AI查一天也不过喝一瓶可乐。而环保主义者会警告大家,一个谷歌公司一年消耗了265亿升水,已经能和可口可乐公司一年的耗水量差不多了,这还得了。

都是事实,然而,这个问题本身问得对吗?

耗水和耗电有一个根本性的差别。电用完就没了,烧的煤也不会再生。但水不一样,它是可循环资源。从地球物理学角度看,地球上的水总量几乎恒定,今天从数据中心蒸发的水,明天可能就是太平洋上的一朵云,后天可能是西雅图的一场雨。

人工智能所消耗的水资源看起来数字不小,但即使它在未来的十几年里增长几倍,其影响也远不如电力消耗对环境的影响大。虽然取水和净化也需要能量和碳排放,但这部分消耗和数据中心的电力消耗相比可谓九牛一毛。

所以从全局上看,AI消耗点水没有问题。但问题恰恰在于,水并不是一个全球问题,它从来都是局部问题。水资源的议题中最重要的永远不是地球上有多少水,而是水在哪里。

大公司们当然也明白这个道理,所以他们永远都在强调绿色、环保、可持续的未来。他们的环境报告中还频繁出现一个词:水资源中和。他们声称每年都在完成生态补水,争取达到“补充比我们消耗更多的水”,听起来很负责任,对吧。

这方面,饮料公司是经验丰富的老手,可口可乐公司在被骂了几十年抢夺水资源后,终于在2016年宣告完成了“100%水回馈”。问题在于,生态补水的实际举措通常是恢复湿地或是增加储水设备回灌地下水,而这些举措的地点通常不在工厂建设地上。账面上是中和了,当地居民所面临的缺水问题仍然存在。

科技公司们也觉得这个词很好,纷纷表示要努力达到这一目标,但他们对数据中心的选址又是另一套逻辑。

修数据中心需要什么?

便宜的地:也就是人少的地方。

便宜的电:需要新修的电厂,还是同样需要地。

宽松的监管:一般来说经济欠发达,需要更多的投资机会。

几个条件加起来,从结果上看就是,接近一半的新数据中心都修在了高度甚至极度缺水的地区。这些地区通常经济并不发达,新的数据中心会为当地带来投资和工作机会,从政府的角度是欢迎的。但它们也会让原本就稀缺的用水变得更加稀缺,一座数据中心的修建,甚至能让居民的水井干涸,无法保证正常的生活用水。

在这种情况下,去巴西保护雨林听起来只是一个美好的愿景。

我们可以做些什么?

终于,有人对数据中心说:“不。”

在亚利桑那州的Tucson市Pima县里,议会在算过水账之后决定拒绝亚马逊的“蓝色计划”。

在这个案例中,新的数据中心会使用超过4个高尔夫球场的用水量。虽然建筑公司提出了扩建本地的废水回收系统以弥补增加的用水量,以及“最终达到零净消耗”的合同条款,但居民仍然不买账。问题在于建筑公司的这些许诺缺乏详细可靠的配套计划,加入合同条款对公司虽然有一定约束力,但就算达不到也只是赔钱——产生的缺水问题可不是赔钱就能解决的。

本地的议员在听取居民的意见后,以7-0的投票结果一致否决了该计划。

这可能是人类第一次在水和AI之间,选择了水。但我们之后还将面临许多次选择。

水的历史很长,它们来自45亿年前与地球相撞的忒伊亚行星,在星间穿行,在海洋与云层间相变轮回。恐龙喝过,你我喝过。

AI的历史很短,短到现在我们还没有完全适应它的到来。

我们向AI提问,AI向水提问,而水不知道答案。

它只知道,在所有的问题消失之后,它还会在那里。

就像45亿年前那样。

作者丨antares计算机图形学硕士、游戏行业从业者、科普作家

(来源:科普中国微信公众号)【

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  • wak1
    wak1 2026年01月11日

    我是拓客号的签约作者“辅助”!

  • wak1
    wak1 2026年01月11日

    本文概览:>亲,新贝壳大厅作弊挂怎么安装这款游戏原来确实可以开挂,详细开挂教程 1、起手看牌 2、随意选牌 3、控制牌型 4、注明,就是全场,公司软件防封号、防检测、 正版软件、非诚勿扰。 2022首推。 全网独家,诚信可靠,无效果全额退款,本司推出的多功能作 ...

  • wak1
    wak1 2026年01月11日

    文章不错《分享实测“新贝壳大厅作弊挂怎么安装”(原来确实是有挂) 》内容很有帮助

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