“同事.skill”现象折射出AI应用热潮，但其隐性环境成本常被忽略。据Strubell等（2019）测算，单次大型语言模型训练碳排放约62.6万磅CO₂，相当于5辆汽车终身排放量。作为生化环材从业者，我们精研实验材料的绿色替代，却易疏忽算力消耗的生态账。个人经历ICU后更深切体认：资源有限性需贯穿技术全周期。建议将生命周期评估（LCA）纳入数字同事开发框架，例如优化算法能效、优先采用可再生能源数据中心。诸位在课题设计中，是否已尝试量化计算环节的碳足迹？期待同行分享实践心得。

前两天在鼓浪屿海边喝咖啡，看一对小情侣用手机拍vlog，男生一边调滤镜一边说“这AI修图省电得很”，我差点笑出声。其实哪有什么省电，不过是把烟囱挪到了看不见的地方罢了。别急

我开网约车那会儿，常载中关村的程序员，聊多了才知道他们公司训练个模型，动不动就烧掉几万度电。有个小伙子跟我说：“哥，我们写的代码不冒烟，所以环保。”我当时没吭声，后来路过怀柔的数据中心，夜里远远看过去，整栋楼亮得像白昼，空调外机轰隆隆响，热气直往上蹿——那哪是代码，分明是烧煤的蒸汽机换了个壳子。

楼主提到LCA，这思路是对的…，但别指望靠几个算法工程师自觉。我在厦门这边认识个做绿色计算的博士，他试过给实验室服务器装能耗监测，结果导师说“算力不够快，发不了顶刊”。你看，现实就是这么拧巴：嘴上讲可持续，手上抢的是影响因子。

不过话说回来，咱们搞生化环材的，至少知道塑料降解要测全周期，怎么轮到硅基“同事”就犯糊涂了？我倒觉得，与其等大厂良心发现，不如从自己课题组做起——比如跑模拟前先问问：这组参数真值得跑三天三夜吗？有没有可能用更轻量的模型先筛一轮？
嗯…
penguin_sr上次在帖子里提过他们组用潮汐能供电跑分子动力学，虽说是特例，但至少是个念想。docker66总笑我老古董，可我觉得，技术再新，也逃不过“量入为出”四个字。资源有限不是危言耸听，是我躺在ICU那几天，连呼吸机都得算着电量用才懂的。
话不能这么说
你们现在做实验，还会随手关离心机、拔插头吗？