人工智能公司Anthropic正準備在華爾街上市，標誌著其從鮮為人知的研究實驗室，迅速崛起為領先人工智能公司之一的最新里程碑，估值達9,650億美元。
Anthropic 周一表示，已向美國證券交易委員會提交一份機密文件，建議發行普通股作首次公開招股。
檔案圖片：2026年2月26日，紐約，電腦屏幕上顯示Anthropic網站頁面及公司標誌。 (美聯社圖片/Patrick Sison) AP圖片
Anthropic 在一份簡短聲明中指出：「這讓我們在美國證券交易委員會完成審查後，有機會上市。」聲明又指：「這次建議的首次公開招股，將取決於市場狀況及其他因素。」
該公司表示，尚未決定發行股份的數量或價格。
Anthropic 上周表示，已籌集650億美元私人資金，將其估值推高至9,650億美元。這個龐大數字，令這家成立五年的 Claude 聊天機械人開發商，成為全球最有價值的初創企業之一。
這次公布令 Anthropic 在市值及報告收入方面，超越其主要競爭對手、ChatGPT 開發商 OpenAI。Anthropic 表示，現時每年收入達470億美元，來自向使用 Claude 編寫程式碼，以及代為處理其他工作及個人事務的個人及機構，出售其技術。
Anthropic 於2021年由前 OpenAI 領導層創立，現時這兩間人工智能公司，連同馬斯克的火箭及人工智能公司 SpaceX，預計都將上市。這三間公司目前仍錄得虧損，超出其收入，加劇外界對人工智能泡沫的擔憂。
（美聯社）
聯合國大學一份報告指出，數據中心的環境足跡已可媲美全球部分最大國家，並預計隨著人工智能（AI）應用增加，數據中心的水電消耗及污染將在短短四年內翻倍。報告提到，去年全球數據中心耗電量達448萬億瓦時，超越全球絕大部分國家，僅次於十個國家。這耗電量產生約1.89億公噸二氧化碳，與阿根廷的排放量相若，並消耗約4.5萬億公升水。
報告預計，到2030年，數據中心將佔全球預計用電量的近百分之三，耗電量達935萬億瓦時。若將數據中心視為一個國家，其屆時的用電量將在全球排名第六。這將產生近3.99億公噸二氧化碳。研究主要集中於能源消耗，未有探討數據中心冷卻所需的大量用水。
檔案圖片：2024年8月22日，俄勒岡州博德曼，亞馬遜網絡服務數據中心夜景。(美聯社圖片/Jenny Kane) AP圖片
報告共同作者、聯合國大學水、環境與健康研究所所長兼水科學家卡維·馬達尼表示：「若審視這些數字，我們看到其規模已可與國家相比，需求非常龐大。」
數據中心的增長主要由人工智能推動。報告指出，目前約百分之二十的數據中心能源消耗來自人工智能，預計到2030年將增至百分之四十。
檔案圖片：2026年3月24日，密蘇里州獨立城，推土機正在為一個250萬平方呎的人工智能數據中心平整場地。(美聯社圖片/Charlie Riedel) AP圖片
康奈爾大學能源工程學教授兼該校人工智能可持續發展事務總監游峰奇指出，這份報告的重要性在於聯合國的公信力及權威性，而非僅僅因為任何一組驚人數字。
游峰奇（並非報告撰寫人）表示，報告的價值在於聯合國機構將碳排放、水資源、土地、生命週期影響及環境公義納入同一框架，處理一個經常被保密及部分披露的問題。
檔案圖片：2026年1月13日，喬治亞州牛頓縣，Meta的斯坦頓泉數據中心。(美聯社圖片/Mike Stewart) AP圖片
他補充指：「公眾應當關注，但不應恐慌。」
生物多樣性中心能源公義項目總監珍·蘇表示，這份報告意義重大，因為它是首份聯合國乃至全球「揭示人工智能環境危害」的報告。
全國人工智能協會主席卡萊布·麥克斯強調，其行業正變得更有效率，並惠及公眾。他指：「人工智能正迅速融入我們的日常生活，帶來改善安全、延長壽命、提高工作效率、增強糧食生產及減少貧困等益處。越來越多證據顯示，人工智能發展的能源投資回報對世界具變革性，因此物超所值。」
數據中心聯盟主席喬什·利維表示，業界嚴肅看待其對環境的影響。
他在一份聲明中指：「我們將繼續致力與政策制定者、本地社區及業界夥伴合作，確保數據中心在發展的同時，能以負責任、透明及符合最佳實踐的方式進行。」
馬達尼（亦是最新一屆斯德哥爾摩水獎得主）表示，這些數字顯示人工智能的環境成本，儘管人工智能乍看之下可能比汽車、熔爐等有明顯污染的機械裝置更潔淨。
馬達尼指：「人工智能不僅是虛擬事物。我們談論的是具物理實體、有實際影響的事物。它有基礎設施，有能源消耗。許多硬件支撐著所有這些運作，對我們來說它們看似非常潔淨，因為我們看不到設備冒煙。我們的手機、電腦都沒有可見的煙霧。但在其他地方，有人正因此受苦。」
馬達尼表示，人們可以透過在查詢時減少客套語、更簡潔地表達，來降低人工智能龐大的能源需求。報告發現，將查詢中的字詞使用量減少百分之三十，可將人工智能的能源消耗降低百分之二十五。這相當於非洲約七十萬人一年的用電量。
馬達尼指：「如果你過於客套，多加一個『請』字，可能會產生巨大差異。你必須非常精確和簡短。」
報告舉例指，一個典型的ChatGPT式查詢，其能源密集度約是電郵垃圾郵件過濾器所用基本文本分類的二百倍。人工智能生成的圖像或影片需要更多能源。
人工智能越複雜，訓練或學習所需的能源就越多。報告指出，GPT-3的訓練耗電量約為13億瓦時，而下一版本則耗電500億至700億瓦時。
報告共同作者、聯合國大學環境政策研究員米里亞姆·阿克澤爾表示，真正消耗大量電力並非訓練過程。她指，約百分之九十的人工智能用電量來自操作請求。單是GPT每天就處理25億個提示。
馬達尼表示，儘管科技倡導者可能辯稱其機器正變得更有效率，但存在一個常見的悖論：當事物變得更有效率時，它們會被更頻繁地使用，導致總能源消耗飆升，即使單次使用效率更高。他指，雖然部分公司宣傳數據中心使用可再生能源，但這意味著潔淨電力供應被耗盡，因此其他地方會使用更骯髒的能源。
阿克澤爾及馬達尼表示，進行這項研究的其中一個問題是，許多公司及地區對於數據中心及人工智能的消耗量，甚至其位置及規模，均不夠透明。
康奈爾大學的游峰奇指：「公司不披露的，我們就無法管理。」
（美聯社）
