北京
昨天，“不要对AI说谢谢”突然上了热搜。。
“谢谢”这样简单又不失礼貌的问候语，怎么又不让和AI说了呢？
原来你说的“谢谢”看上去是习惯性的寒暄，可AI会看得很重，认为那就是一次指令，它还要想办法回复，每回复一句“谢谢”就会消耗0.0003度电。
ChatGPT日活用户高达1.23亿，这些人每人每天说一句“谢谢”，年耗电量可达1346万度，相当于7000个家庭全年用电量。
而AI生成一句“不客气”需消耗44毫升冷却水。
这些无疑是AI对电力和水资源的巨大消耗，一句简单的“谢谢“竟然耗费这么多资源，是广大AI用户没有想到的。
不过我觉得，这是一种产业刚初期突然产生的资源焦虑，随着产业的进一步发展，应该是可以解决的，而不是一味为难用户。
用户使用产品，习惯应该是潜移默化改变而不是被规训，尤其是板着脸拿节约资源旳教条绑架用户，多少有些让人不舒服。
像说“谢谢”该怎么回复才节省资源，应该是AI提供者解决的问题，不该抛给用户。
而且也不是没有解决方案，如今DeepSeek、文心一言、通义千问等，在遇到“谢谢”这类回复的时候，直接本地化响应，只需调用预设模板，不需要消耗算力资源，就能回应。
至于消耗资源的问题，要知道如今AI都快要取代掉大多数软件了，起码最近的影视特效软件要被取代不少功能了，这就意味着未来AI必然会消耗大量资源——和回复一句“谢谢”相比，生成一段5秒逼真视频显然消耗更多资源。
与其琢磨让普通用户省点电，不如未雨绸缪想好怎么为AI提供更多资源。
对于中国来说，风电和光伏制造都很低成本，电力较为充足，问题在于国产AI芯片工艺制程受限，单位算力能耗高于英伟达GPU。
改善AI耗电问题，一条路是靠大模型算法优化，减少训练和推理的算力资源使用，这点较为容易，很多国产大模型比如Kimi和DeepSeek都做到了。
另一条路则是提高国产芯片制作工艺水平，在美国限制中国芯片制造发展的今天，这条路非常艰难，需要长时间努力。
美国倒是有先进芯片，但是发电和电网都是问题，尤其是电网老化让远距离输电负担很大，不如就近给数据中心供电。
可是就近供电也有问题，民主党倾向于风电和光伏，可特朗普不喜欢这些，特朗普想要扩充核电。
如果政党轮替四年一次，那么给美国AI供电成了个翻烧饼问题。
我看还不如按马斯克的主意，把数据中心发到天上去，让太空光伏给AI供电，两党管天管地，可管不了宇宙空间。
以后AI耗电肯定越来越多，不让人回复“谢谢”能裱糊一时，不能解决根本问题，大家还是得多想办法发电。
不过该如何对AI说话，倒也引起了我的反思。
与其在“谢谢”上做文章，不如尽可能把自己交给AI的任务表达得足够清楚，让AI能够清晰理解，也就不需要翻来覆去问AI，用尽量少的次数得到满意的答案，这就更节省资源了。
反过来，自己也该反思，能和AI好好说话，更应该和真实的人好好说话。如果在请求别人做事的时候，能像对AI说话那样尽可能讲得清楚明白，不让人误解，就能避免很多误会和争吵，人与人之间的矛盾也会减少许多。
这比单纯省电可重要多了，毕竟人与人交流中的摩擦产生怨气，怨气积攒起来，可能会造成更大的破坏——AI目前可还不能从电脑里跳出来暴起攮人一刀。
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