Hugging Face nhà nghiên cứu bền vững sáng lập doanh nghiệp, muốn hiển thị số lượng carbon phát thải bên cạnh mỗi cuộc trò chuyện của ChatGPT

Hugging Face AI 永續研究員 Sasha Luccioni 離職創立 Sustainable AI Group，目標是讓 ChatGPT、Claude 等 AI 介面在每次查詢旁顯示能耗與碳排數字。
（前情提要：比特幣礦場「耗能真相」，被衛星熱成像揭穿了）
（背景補充：加州大學研究「AI 腦霧」現象：14% 上班族被Agent、自動化搞瘋，離職意願高四成）

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• 企業內部的壓力線，正在往上傳
• 她建了一個能耗排行榜，但大公司拒絕參與
• Sustainable AI Group：從研究員到施壓者

一個軟體工程師開啟公司提供的 AI 助理，完成一項可以用傳統搜尋解決的任務。這個動作消耗的電力，沒有人知道確切數字，包括那家 AI 公司自己。

Sasha Luccioni 在 Hugging Face 待了四年，做的事情就是試圖讓這個數字變得可見。她沒有成功說服這個產業。所以她離職了，準備從外部繼續施壓。

企業內部的壓力線，正在往上傳

Luccioni 在接受 WIRED 專訪時描述了一個她愈來愈常聽到的場景：企業員工開始向管理層提問，「你強迫我們用 Copilot，這對我們的 ESG 目標有什麼影響？」

這個問題目前沒有標準答案，因為沒有任何一家主流 AI 公司在產品介面上揭露每次查詢的能耗與碳排資料。用戶使用 ChatGPT 或 Claude 時，看不到任何環境成本的提示。

Luccioni 的訴求直接：讓能耗數字出現在每次 AI 對話旁邊。她認為這不只是透明度問題，也是競爭策略。她的邏輯類比 Anthropic 拒絕美國政府軍事使用帶來的品牌加分——哪家 AI 公司率先採用可再生能源資料中心並公開揭露，可以獲得差異化的市場優勢。

這個訴求正在找到制度支撐點。歐盟 AI 法案已納入永續條款，第一批報告義務正在落地。亞洲方面，包含國際能源署（IEA）合作國家在內，也開始要求資料中心透明度。法規壓力從邊緣逐漸移向核心。

她建了一個能耗排行榜，但大公司拒絕參與

在 Hugging Face 期間，Luccioni 建立了 AIEnergyScore，這是一個開源 AI 模型能源效率排行榜，試圖讓不同規模的模型在相同基準下比較電力消耗。

問題在於，這份排行榜只能評量願意參與的模型。OpenAI、Google、Anthropic 等主要大型語言模型提供商，均未提交資料。

Luccioni 對此的解讀並不溫和。她指出，大型 AI 公司面臨結構性利益衝突：這些公司同時販售模型使用權與底層算力資源。讓用戶使用愈大、愈昂貴的模型，直接對應更高的算力銷售收入。在這個商業模式下，推動用戶轉向較小、較節能的模型，等同於自我削減營收。

她的批評有具體依據。她長期追蹤的數據顯示，在多數企業應用場景中，分類模型（Classifiers）：亦即針對特定任務訓練的輕量化模型，在過去多年實際承擔了 AI 生產力的主要工作，而非通用大型語言模型。

一個判斷客服信件情緒的任務，用專門的分類模型處理，所需算力可能是 GPT-4 等級模型的百分之一以下。這意味著企業在沒有比較資訊的情況下，可能系統性地用了比實際需求大十倍甚至百倍的模型。

Sustainable AI Group：從研究員到施壓者

離開 Hugging Face 後，Luccioni 與前 Salesforce 永續長 Boris Gamazaychikov 共同創立 Sustainable AI Group。這個組合具有刻意的互補性：一位來自技術計量側，一位來自企業永續治理側。

兩者的交集，恰好對準當前最難推動的節點：讓永續要求從企業 CSR 部門的語言，轉譯成採購 AI 工具時的實際決策標準。

Luccioni 的立場並非反對 AI 發展。她的論述核心是：在任務複雜度與模型規模之間建立對應關係，是可以同時降低成本與碳排的工程決策，而非只是道德立場。一家企業若能系統性地根據任務選用合適規模的模型，在算力支出上可能產生可觀的節省空間。

她的新組織目標，是為這套決策框架提供外部驗證與倡議支撐，同時持續向 AI 公司施壓，要求揭露能耗數字。

歐盟的規管時程給了這個倡議一個外部鎖點。當企業開始需要在 AI 法案框架下回報永續資料，「AI 供應商不提供能耗資訊」將從道德問題升級為合規風險。這可能是目前最接近結構性改變的施力點。