近期，谷歌发布了一份关于其Gemini人工智能模型环境影响的详细报告，声称该模型在用户每次输入文本请求时，仅消耗约0.26毫升水，相当于大约5滴水，这标志着在减少碳排放方面取得了显著进展。报告还指出，每次请求的能耗为0.24瓦时，低于观看9秒电视所需的电量，碳排放量更是低至0.03克二氧化碳当量。谷歌更乐观地预计，从2024年5月至2025年5月，每次请求的总排放量将进一步减少至原来的四十四分之一。
然而，这份看似乐观的报告很快引起了环境研究专家们的质疑。加州大学河滨分校的副教授Shaolei Ren便是其中之一，他指出谷歌在报告中仅计算了数据中心现场用于冷却的水资源消耗，却完全忽略了为数据中心供电的发电厂在发电过程中所使用的大量水资源。Ren强调，这种仅关注“表面”数据的做法，实际上严重低估了AI运行的真实水足迹。
Ren的研究数据进一步支持了他的观点，显示训练类似GPT-3的大型模型，在美国高端数据中心可能需要消耗高达70万升的水资源。而与ChatGPT进行一次20至50轮的对话，其间接用水量也可达到500毫升。这些数据与谷歌报告中的乐观数字形成了鲜明对比。
除了水资源消耗的争议外，专家们还对谷歌在核算碳排放时所采用的方法提出了批评。谷歌选择了“市场基准法”，这种方法允许企业扣除所购买的绿色证书，从而在一定程度上降低了其碳排放数据。然而，专家们更倾向于使用“位置基准法”，因为它根据实际的电网碳强度来计算碳排放，更能真实反映当地的环境影响。他们认为，谷歌的做法虽然让排放数据看起来更为“光鲜”，但实际上却掩盖了其对环境的真实影响。
