有不雅观点认为要实现与人类智能相称水平的人工智能系统可能要花费全体地球的能量，而比较之下，人类的大脑在进行一些智力活动时的能量花费据估计却只是大约在20瓦到30瓦之间，这种差别十分巨大，令人惊异。
只管这种不雅观点目前存在一些争议或者说会不会是一种浮夸的说法，但是我们必须承认目前人工智能系统确实须要大量的打算资源和能源，特殊因此深度学习为代表的人工智能系统所构建的神经网络模型，在演习和推理过程中须要大量的打算能力和能源花费，例如：

演习一个繁芜的图像分类模型，如ResNet-50，可能须要数天或数周的韶光，并花费数百千瓦时（kWh）的能量。
更大规模的模型，如GPT-3，乃至可能须要数周或数月的韶光，并花费数千千瓦时（kWh）的能量。
在模型演习完成后，进行推理（即利用模型进行预测或推断）的能耗则相对低很多，但对付大型模型和繁芜任务，仍旧须要相称数量的打算资源和能源，如，利用一个大型措辞模型（如GPT-3）进行一次推理可能须要数百瓦时（Wh）的能量。
此外，深度学习模型的能耗还受到硬件配置的影响，利用高性能的图形处理器（GPU）或专用的深度学习加速器（如Tensor Processing Unit）可以提高打算效率，但同时也会增加能源花费。

我们该当看到，人类大脑和人工智能是两种截然不同的智能系统。

人类大脑是高度优化的生物系统，大脑通过神经元之间的繁芜连接和电化学旗子暗记通报来实现信息处理，以最小的能量花费完成各种认知任务。
这种高效的能量利用办法使得人类能够在相对较低的能量花费下进行繁芜的思考、学习和决策。

虽然人工智能可以仿照和模拟人类的某些智能能力，但目前的人工智能还远远无法达到人类智能的繁芜性和全面性。
而人工智能中的大规模神经网络模型和繁芜的算法须要大量的打算资源来处理和剖析海量的数据，这导致了人工智能系统的能量花费远远超过人类大脑的能耗水平。

这种能耗差异给实现人工智能带来了一系列问题。
高能耗限定了人工智能系统的规模和实际运用，大规模的人工智能系统须要弘大的打算资源和能源支持，这对付许多运用处景来说是不可行的。
高能耗也带来了环境和可持续性的问题，人工智能的快速发展可能会对能源供应和环境产生不可忽略的影响，须要探求更加节能和环保的办理方案。

对此，研究职员正在探索人工智能新的方法和技能。
一方面，优化算法和模型构造可以提高人工智能系统的能效，减少能量花费。
另一方面，新兴的打算技能，如量子打算、神经形态打算等，可能为人工智能带来更高效和节能的打算办法。
此外，还须要在能源供应和环境保护方面进行创新，以确保人工智能的发展与可持续性相折衷。

只管人工智能的能耗问题存在寻衅，但随着技能的进步和创新，我们可以期待人工智能在能源效率和环境可持续性方面取得进一步打破。
通过综合利用优化算法、新兴打算技能和可持续发展的理念，我们可以实现更加高效、智能和可持续的人工智能系统，为人类带来更多的福祉和进步。