2025年8月22日，谷歌发布报告称其Gemini模型每次文本请求平均消耗约0.26毫升水（相当于5滴水），能耗为0.24瓦时，碳排放为0.03克二氧化碳当量。数据显示，截至2025年5月的12个月内，每个文本提示的中位能耗下降33倍，碳足迹减少44倍，得益于模型优化、硬件改进和清洁能源使用增加。然而，环境专家质疑谷歌的数据未包含发电厂等间接用水，仅计算数据中心现场用水，认为实际水资源消耗被“淡化”。这一争议引发对AI环保账单真实性的关注。

8月22日，谷歌发布报告称其Gemini模型每次AI文本请求仅消耗0.26毫升水（约5滴），并大幅降低碳排放。然而，专家质疑其数据‘美化’，指出报告仅统计数据中心现场用水，忽略发电厂等间接用水。美国加州大学副教授Shaolei Ren表示，这种算法低估了AI真实水足迹，如训练GPT-3耗水达70万升，单次对话间接用水可达500毫升。此外，谷歌使用‘市场基准法’核算碳排放，通过绿证人为降低数据，被批掩盖实际环境影响。

2025年8月5日，欧洲AI初创企业Mistral AI发布首份AI模型生命周期分析报告，揭示其Mistral Large 2模型环境影响。报告显示，该模型训练过程二氧化碳排放达20.4万吨，耗水28.1万吨；单次推理（400 Token）需消耗45ml水并排放1.14g二氧化碳。训练和推理是温室气体与水资源消耗的主要来源，而服务器硬件占不可再生资源消耗大头。此外，研究发现，AI模型的环境影响与其参数规模成正比，小型专长模型更具环保价值。该报告由Mistral AI与Carbone 4及ADEME合作编制，于7月22日公布。

6月11日消息，OpenAI CEO奥尔特曼在博客文章中称，一次平均ChatGPT查询约消耗0.000085加仑水，相当于1/15茶匙。他提到，一次查询耗电约0.34瓦时，相当于烤箱运行一秒或节能灯泡点亮几分钟。奥尔特曼认为未来智能成本应接近电力成本，并强调ChatGPT已具备巨大影响力。他预测2026年可能出现能发现新颖见解的系统，2027年或现可执行任务的机器人，至2030年人均工作量将大幅增加。生成式AI能耗问题受到关注，研究显示其耗电量可能超越比特币挖矿，且用水量受数据中心位置影响。

生成式AI的环境成本日益受到关注。加州大学河滨分校的研究显示，即使是简单的文本生成任务，如使用GPT-4生成100字文本，也会消耗相当于3瓶16.9盎司矿泉水的水量。AI的水耗与电费成反比，具体数值因州和数据中心位置而异。以得州为例，生成一封100字的电子邮件仅需235毫升水，而在华盛顿则高达1,4...