專家指出，正如虛擬貨幣剛出來的時候那樣，所有人都只在討論新技術帶來的獲利，而忽略其背後消耗的巨大資源，尤其人工智慧比虛擬貨幣所需計算量還要大的技術，而生成式人工智慧需要經過大量的訓練才能獲得「智慧」，並須不斷改進，這個過程代表著巨大的資源消耗。
財聯社報導，現實是，人類對於更大的模型和更大的訓練永遠貪婪，這意味著，人工智慧處理能力的提升，將永遠伴隨著資源的大量消耗。
加拿大數字基礎設施公司QScale的創辦人Martin Bouchard表示，基於生成式AI的每一次查詢都將需要普通搜尋引擎4到5倍的計算能力，能源消耗也自然大幅增加。
據其估計，OpenAI在2023年1月的用電量可能相當於17.5萬個丹麥家庭1年的用電量。Bouchard補充，這還只是基於目前模型使用情況的預測 ，如果其應用面更廣泛，接下來AI的消耗規模可能就達到數百萬人的等效用電量。
另據AI專家、牛津大學互聯網研究所教授Sandra Wachter稱，統計資料顯示，全球大規模的資訊和通訊技術發展對氣候變化影響遠大於航空業。光是AI所需的能源，在2012年至2018年間就大概增加30萬倍。
Wachter補充說，ChatGPT每訓練一次，就可能花費可供126個丹麥家庭使用1年的能源。
財聯社指出，這也從另一方面反映出AI可能不那麼美妙的地方：一旦ChatGPT被大規模商業化，並在經濟生活中佔據關鍵地位之後，如果OpenAI的計算中心不幸收到停電通知……
除了耗電之外，AI對水的需求也同樣巨大。正如人類需要進食喝水以維持正常的活動，人工智慧一方面需要能源來進行計算，另一方面需要水來冷卻資料中心，確保運作安全。
據德州大學等一篇預印本論文指出，僅ChatGPT上一代的模型－GPT-3的訓練就消耗近70萬升的水，這足以生產370輛BMW汽車。
研究稱，普通使用者與ChatGPT對話的同時，淡水被不停地消耗。換算一下，ChatGPT每與用戶交流25~50個問題，就需要「喝下」500毫升的水。有鑒於ChatGPT的受歡迎程度，該人工智慧的存在很可能對當地供水造成巨大的麻煩。
研究還指出，OpenAI需要為其超級電腦中1萬張顯卡和超過28.5萬個處理器內核提供冷卻設備，這個過程足夠生產320輛特斯拉汽車電池。
更嬌貴的是，這些用於冷卻設備的水還不能是普通的水，其必須是乾淨的淡水源，以避免帶來腐蝕和細菌滋生的問題。
財聯社指出，專家們憂心忡忡，警告現有資料還只是建立在GPT-3模型上的估算，而擁有更多訓練資料的GPT-4預計將消耗更多的能源和水。
若從AI消耗的資源角度來看，人工智慧想要真正在現實世界落地，企業在技術革新的同時，還需要考慮如何降低這個人類難以承受的AI成本。
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