关于AI计算机的能耗问题，综合多个权威来源的信息分析如下：

一、基础能耗数据

单次任务能耗

- 例如，运行ChatGPT等大型AI模型时，单日耗电量约为 50万度电（即500,000千瓦时），相当于250个家庭一年的用电量。

- 一张英伟达H100芯片每小时耗电0.7度，2022年全球数据中心总耗电量为460TWh，预计2026年将超过1000TWh。

行业整体趋势

- 2024年全球AI行业年耗电量约为 85-134太瓦时（TWh），若按当前增长趋势推算，到2027年可能达到更高水平。

- 该数据若换算为全球电脑总耗电量，相当于需要14个地球的能源。

二、应用场景与设备要求

AI训练与推理

- 训练大型模型（如GPT系列）需使用高性能GPU，如RTX4060等，这类设备满负荷运行时能耗较高。

- 推理任务（如聊天机器人）对算力要求较低，但持续运行仍需稳定电力供应。

硬件配置建议

- 显卡：

推荐RTX4050/RTX3060等中高端型号，避免核显机型因散热不足影响性能。

- 显存：需4GB以上，高分辨率图片处理可升级至16GB显存。

- 云服务：若无法承担本地设备能耗，可考虑腾讯GPU云服务器（如GN7型号），月租费用低至120元。

三、能源与环境影响

电荒与算力荒的对比：部分报道指出，AI能耗问题可能比传统能源短缺更严峻，需综合考虑电力供应和基础设施承载能力。

可持续发展建议：建议优先选择绿色能源供应，优化算法以降低计算效率，同时探索液冷等新型散热技术。

综上，AI计算机的能耗受任务类型、硬件配置和运行时长等因素影响，需在性能与能源效率之间平衡。