人工智能技术的快速发展背后，其潜藏的环境代价正引发科技界高度关注。法国知名AI企业Mistral AI近期发布重磅研究报告，首次系统评估了其核心大语言模型的全生命周期环境影响，为行业可持续发展提供了关键数据支撑。
这项研究由Mistral AI联合专业咨询机构Carbone4及法国生态转型部门共同开展。为确保权威性，研究还特别邀请了环境专家团队Resilio和Hubblo进行独立评审，充分保障了数据的准确性。
研究聚焦Mistral AI旗舰模型Large2，重点分析了三大环境指标：温室气体排放、水资源消耗和硬件材料损耗。结果显示，AI模型的"碳足迹"和"水足迹"主要集中在两个阶段：
- 模型开发训练阶段
- 用户实际使用（推理）阶段
数据显示，这两个阶段合计贡献了85.5%的碳排放和91%的水资源消耗。值得注意的是，这些消耗主要来自模型构建过程以及全球用户的海量交互请求。
具体来看，截至2025年初，运行18个月的Large2模型已累计排放20,400吨二氧化碳当量，消耗淡水28万立方米——相当于数百个标准游泳池的储水量。研究还细化到用户交互层面：
每次与"Le Chat"聊天机器人进行400个token的对话，约产生1.14克二氧化碳排放，消耗45毫升水。
虽然单次交互影响微小，但当乘以数亿用户的高频使用时，其累积效应就构成了不容忽视的生态压力。
报告也坦承研究存在局限，特别是在精确评估GPU性能损耗和数据中心整体影响方面，仍面临数据获取难题。
尽管如此，该结论与全球其他权威研究高度吻合。Mistral AI承诺将持续更新环境报告，并呼吁行业提升透明度，推动技术创新与环境保护的协同发展。
核心发现：
- 🌍 大模型技术繁荣背后是沉重的生态代价
- 💧 超八成碳排和近全部水耗来自模型开发和推理
- 📊 企业呼吁行业协同，实现AI发展与气候目标统一
