谷歌 AI 模型每月处理量突破1.3万亿代币，计算负载激增引环保持续争议

快速阅读: 谷歌宣布AI产品月处理代币超1.3万亿，较6月增长320万亿，主要反映计算复杂度上升，非用户使用激增。新型模型Gemini2.5Flash推高代币消耗，成本增加150倍。此数据引发环保声明质疑，显示谷歌计算需求增长与环境影响报告不符。

谷歌首席执行官 桑达尔·皮查伊 在最近的谷歌云活动上宣布,谷歌的 AI 产品和界面每月处理的代币数量已超过1.3万亿 。这一数字刷新了谷歌此前在6月份宣布的980万亿代币的里程碑,自那时以来增长了约320万亿。

代币激增的真相:计算复杂度的指标 虽然1.3万亿代币听起来像是用户使用量的大幅激增,但实际上,这一指标主要反映的是 AI 模型后端计算复杂度的快速上升,而非用户实际使用或实用价值的直接体现。

分析指出,代币消耗的激增很可能由 Gemini2.5Flash 等新型推理模型的推出驱动。这些模型在每次请求时执行更多的内部计算。例如,一份分析显示,Gemini Flash2.5每次请求使用的代币数量比其前一版本多出约 17倍,导致推理任务的成本高出150倍。此外,视频、图像和音频处理等复杂的多模态功能很可能也计入了总代币量。

因此,这个数字被视为衡量谷歌后端计算负载和基础设施扩展的指标,而不是衡量用户活动或实际效益的直接指标。

环保声明遭质疑:计算规模与报告不匹配 谷歌公布的巨大代币消耗量,也强化了外界对其环境影响报告的批评。

谷歌此前发布的环保报告称,一个典型的 Gemini 文本提示仅消耗0.24瓦时电量、0.03克二氧化碳和0.26毫升水,声称比9秒的电视播放时间消耗还少。然而,批评者认为,这些数据仅测量了最小的计算单位,并且可能基于资源消耗较少的轻量级语言模型。

这种评估忽略了 AI 运行的真实规模,特别是像文档分析、多模态生成或代理驱动的网络搜索等更重度的用例,以及全系统1.3万亿代币所代表的庞大计算需求。谷歌 最新 的代币统计数据,与其官方环境评估中所描述的微小影响形成了鲜明对比,凸显了谷歌计算需求增长的真实速度与其环保声明之间的不匹配。

(以上内容均由Ai生成)