11月7日，ASML全球执行副总裁、中国区总裁沈波在进博会期间表示，AI算力需求增长远超摩尔定律，能耗成关键瓶颈。他指出，AI终端应用扩展将推动半导体产业全面发展，但目前需求集中于大模型和服务器端，尚未传导至消费电子领域。ASML展示了DUV光刻机等产品，并透露中国区员工已超2000人，较去年增长10%。财报显示，2025年公司净销售额预计同比增长15%，2030年营收目标为440亿至600亿欧元。沈波预计，中国市场业务将在2026年回归15%-20%的历史常规水平，符合行业周期性调整。此外，ASML首款先进封装光刻机TWINSCAN XT:260已实现商业发货，助力行业突破技术瓶颈。

谷歌技术报告披露大模型能耗：响应一次相当于微波炉运行一秒 大模型的高能耗一直备受关注，但谷歌用数据回应了质疑。报告显示，一次Gemini查询仅消耗0.24瓦时（Wh），相当于微波炉运行1秒，排放0.03克二氧化碳当量（CO₂e），甚至比人类放一次屁还少，同时耗水约5滴。（文中数据均为中位数） ...

2025年8月11日，微软为应对AI业务高能耗问题，宣布耗资17亿美元与生物科技公司Vaulted Deep合作，计划在2038年前处理490万吨碳当量。该合作将利用人粪、动物粪、造纸厂污泥等有机废物制成“生物泥浆”，并注入地下1500米岩层封存，以减少温室气体排放和处理污染物。微软此举旨在获取碳信用额并通过美国45Q税收机制获得每吨最高85美元的税收抵免，同时提升其ESG评分以吸引更多资金。然而，环保组织质疑称，真正有效的减碳应从源头减少排放，而非依赖购买碳信用额。目前，微软AI业务如Copilot、ChatGPT等训练一次需消耗大量电力，其数据中心能源用量在2024财年增长了168%，碳排放较2020年增加23.4%。

2023年中期研究显示，OpenAI新一代模型GPT-5能耗显著高于前代。生成中等长度回应平均耗电18瓦时，最高可达40瓦时，远超GPT-4。若以ChatGPT每日处理25亿次请求计算，GPT-5总能耗相当于150万美国家庭日用电需求。专家指出，GPT-5因更大规模和深度优化，能源消耗符合预期，但环境成本引担忧。罗德岛大学教授呼吁OpenAI公开透明披露GPT-5的能耗及环境影响，强调解决AI真实环境成本的重要性。OpenAI尚未公布具体功耗数据，此前仅提供模糊参考值。

【2025年7月9日】光子芯片公司Arago宣布完成2600万美元种子轮融资，资金将用于加速其光子处理器JEF的商业化进程。该处理器利用激光技术处理数据，性能可媲美顶级GPU，但能耗仅为十分之一，有望显著降低AI运行成本。投资方Earlybird表示，Arago正为AI芯片领域创造类似“DeepSeek时刻”的突破。这一创新技术或将推动AI行业迈向更高效、低耗能的新阶段。

20瓦就能运行下一代AI？科学家瞄上了神经形态计算 「西部世界」或许不再遥远，科学家正尝试为AI赋予人类大脑的功能。美国国家实验室主导的研究项目提出，打造一台占地仅两平方米、神经元数量媲美人脑皮层的超级计算机。这台神经形态计算机的运行速度可能比生物大脑快25万到100万倍，而功耗仅为10千瓦，接...

标题：AI狂欢的背后：算力的能耗，我们该担忧吗？ 在弗吉尼亚州库尔佩珀县，田园风光与现代科技交汇。这个地区近年来批准了七个大型数据中心项目，以支持生成式AI的发展。这些设施耗电量巨大，可能推高当地居民的用电成本，并使电力基础设施不堪重负。 帕梅利等社区成员对此表示担忧，尤其是在弗吉尼亚已成为全球数据...

2025年初，DeepSeek在国内大模型行业引起轰动，其模型DeepSeek-R1表现出色。DeepSeek的技术优势使其进入国际头部梯队，解决了算力受限问题。中科闻歌发布的YAYI-Ultra大模型在OpenCompass榜单中首次闯入前十，综合得分为64.5，尤其在代码生成和复杂指令理解方面表现突出。YAYI-Ultra在多个维度展现卓越能力，包括图表理解、复杂任务规划、表格解析、多模态输出和长文生成。中科闻歌表示，YAYI-Ultra采用灵活专家配置模式，提升不同领域的专业表现，已在媒体、医疗和财税领域广泛应用，显著提高工作效率和准确性。

一项由非营利人工智能研究机构Epoch AI进行的新研究显示，ChatGPT的能耗可能远低于之前的估计。根据研究，ChatGPT的平均查询能耗约为0.3瓦时，显著低于之前报道的3瓦时。这项研究基于OpenAI最新的GPT-4o模型进行分析，指出之前的能耗估计基于较老、效率较低的芯片。尽管如此，研究者认为未来ChatGPT的基础能耗可能因更复杂的任务而增加。此外，AI行业正转向更耗能的推理模型，这可能导致整体能耗上升。Epoch AI的数据分析师约书亚・尤强调，准确描述当前AI能耗情况的重要性，并呼吁AI行业关注能源消耗问题。

微软工程师正为训练GPT-6面临的电网压力难题搭建IB网络，10万块H100芯片的峰值功耗可达7000万瓦，相当于一座小型太阳能发电厂。AI能耗问题愈发严峻，2022年全球数据中心、AI和加密货币耗电量达460TWh，占全球能耗近2%。预计到2026年，这一数值将增至1000TWh。此外，气候变暖导致极端天气频发，电网脆弱性增加，影响能源供应。各国正采取措施，如提高能效比、推进核电建设等，以应对挑战。