AI復古照風潮背後的隱形成本：一張生成圖片耗電等同點亮LED燈17分鐘

近期席捲社群媒體的1980年代復古風格AI照片風潮，讓ChatGPT、Gemini及其他AI工具成為民眾將日常自拍照轉化為復古人像的熱門選擇。然而，這些看似來自另一個時代的影像，背後卻需要現代化的運算基礎設施支撐，並伴隨著不容忽視的環境代價。每一張AI生成的圖片，都仰賴資料中心內的處理器進行大量運算，而這些處理器不僅消耗電力、產生熱能，還需要冷卻系統維持硬體正常運作。

一張AI圖片究竟耗費多少電力？事實上，AI圖片生成的耗電量並無單一固定數值，實際消耗取決於所使用的模型、硬體規格、影像解析度、資料中心效率，以及圖片生成的次數。Carnegie Mellon大學與AI開源平台Hugging Face的聯合研究估算，AI圖片生成每次的耗電量介於0.01至0.29千瓦時之間，視系統與生成流程而異。此外，一項2025年的研究檢視了17款圖片生成模型，發現不同模型之間的能源消耗差異最高可達46倍。聯合國大學則估計，生成一張典型的AI圖片所消耗的電力，大約等同於一顆10瓦LED燈泡持續運作17分鐘。

單就一張復古人像照而言，生成過程本身對環境的影響可謂微乎其微。真正的問題在於參與這股熱潮的人數規模，以及多數使用者為產出滿意作品而反覆嘗試、多次生成的行為模式。一般使用者可能會反覆調整髮型、修改服飾、變更背景，並不斷重新生成影像。當這樣的使用行為擴及數以百萬計的用戶，整體資源需求便會大幅攀升。聯合國大學指出，AI推論（也就是日常使用AI模型的行為）約占AI模型總能源需求的80%至90%。

AI圖片同樣存在水足跡問題。電力只是其中一環，AI資料中心因運作產生大量熱能，必須依賴冷卻系統降溫，而視冷卻方式與據點位置不同，這個過程可能消耗大量水資源。此外，水資源也間接與發電及半導體製造過程有關。近期刊登於《Water Research》期刊的研究估算，到2027年，AI的全球水足跡可能達到每年42億至66億立方公尺的規模。就一張典型的AI生成圖片而言，聯合國大學估計其與電力相關的水足跡約為29毫升，大約相當於兩湯匙。須注意的是，此數據反映的是發電過程所牽涉的水資源，而非圖片生成直接消耗的水量。

當AI應用從靜態圖片拓展至影片時，環境衝擊將顯著放大。同一份聯合國分析指出，生成一部複雜的AI影片所需的電力，足以讓一顆10瓦LED燈泡持續運作約42小時。這也說明了AI生成影片技術的快速發展，可能帶來比當前圖片風潮更為嚴峻的資源挑戰。

事實上，1980年代復古照風潮只是整體AI變遷中極小的一環。全球資料中心去年總計耗電約448太瓦時（terawatt-hours），其中AI約占總需求的五分之一。根據該報告引述的預估數據，到2030年，資料中心年度用電量可能逼近945太瓦時。隨著AI基礎設施持續擴張，用水量與碳排放量預期也將同步攀升。

那麼，一般民眾是否應停止製作AI圖片？單一張AI自拍照在整體AI環境足跡中占比微乎其微，真正的關鍵在於數十億次AI互動所累積的效應，以及為支撐這些互動而興建的基礎設施。因此，整個產業面臨的挑戰在於：在需求持續成長的同時，如何使AI模型與資料中心在能源與水資源使用效率上不斷提升。