萨姆·奥尔特曼称种一颗杏仁耗能相当于3.8万次ChatGPT查询——基本失实

OpenAI CEO萨姆·奥特曼（Sam Altman）近日在一档播客节目中抛出一个惊人对比：种植一颗加州杏仁的耗水量，相当于处理3.8万次ChatGPT查询。这个说法听起来既具体又震撼，但经过事实核查机构PolitiFact的仔细比对，结论是“基本不准确”——数字本身可能接近，但背后的逻辑和引用来源都存在明显问题。 奥特曼是在9月1日播出的《Sources Podcast》节目中发表上述言论的。他当时也承认自己“不确定确切数字，可能有点偏差，但应该差不多”。这个对比并非凭空捏造，而是基于两个数据来源：一是奥特曼本人在2025年博客中提到的“平均每次ChatGPT查询消耗0.000085加仑（约0.32毫升）水”，二是2019年一项关于加州杏仁种植耗水量的研究，该研究显示单颗杏仁从种植到收获需要约3.2加仑（12升）水。用12升除以0.32毫升，确实得出约3.75万次查询的数字，与奥特曼所说的3.8万次非常接近。 但问题恰恰出在这两个数据本身。首先，关于ChatGPT的耗水量，奥特曼博客上的数字是唯一来源，OpenAI官方从未公开过整体水消耗数据，也未回应PolitiFact的询问。加州大学河滨分校研究AI环境足迹的教授Shaolei Ren指出，“关于当前ChatGPT系统的运作方式和资源消耗，公开信息非常少”。数据中心冷却方式、电力来源、能效措施都会显著影响单次查询的实际耗水量，从几百次到上万次查询对应一颗杏仁都有可能。其次，2019年研究中的12升水并非全是直接灌溉用水，其中约6.3升来自淡水灌溉，其余包括雨水和“灰水”（用于稀释化肥等污染物的水量）。2021年另一项研究给出的淡水灌溉估算更低，约为5.8升。如果按更合理的6升直接耗水量计算，奥特曼的对比数字至少要减半。 从宏观角度看，农业用水量远超AI行业。2020年美国农业灌溉用水接近30万亿加仑，而全国数据中心2023年总用水量约2280亿加仑，两者不在一个数量级。但AI的快速增长确实带来了新的环境压力，尤其是在干旱地区建设数据中心时，冷却用水可能加剧当地水资源紧张。对于跨境电商卖家和AI从业者而言，这个事件提醒我们：在评估AI工具的环境成本时，要警惕那些看似精确但缺乏可靠来源的对比数据。奥特曼的言论虽然可能出于善意提醒公众关注AI耗水问题，但引用未经证实的数据反而可能误导决策。真正需要关注的是，随着AI应用规模扩大，行业需要更透明的能耗和用水披露机制，以便企业和用户做出更可持续的选择。