ทุกวันนี้เราใช้งาน AI อย่าง ChatGPT กันจนเป็นเรื่องปกติ—แต่รู้ไหมครับว่าแค่พิมพ์ถามคำถามหนึ่งครั้ง อาจมีผลต่อสิ่งแวดล้อมไม่น้อยเลย Sam Altman ซีอีโอของ OpenAI ออกมาเผยตัวเลขว่า คำถามหนึ่งคำถามบน ChatGPT ใช้พลังงานประมาณ 0.34 วัตต์-ชั่วโมง ซึ่งเท่ากับเปิดเตาอบประมาณ 1 วินาที หรือเปิดหลอดไฟประหยัดพลังงานประมาณ 2 นาที และใช้น้ำประมาณ 0.000085 แกลลอน (ประมาณ 1/15 ช้อนชา) แต่ในความเป็นจริง คำถามไม่ได้มีแค่คำถามเดียว—ทั่วโลกมีการยิงคำถามเข้าระบบเป็นพันล้านครั้งต่อวัน รวมแล้วผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อมก็ “ไม่เล็ก” อีกต่อไป แอปวิเคราะห์คาร์บอนฟุตพรินต์ชื่อว่า Greenly เคยคำนวณว่า ChatGPT รุ่นแรก ใช้พลังงานจนปล่อย CO₂ ประมาณ 240 ตันต่อปี เทียบได้กับการบินระหว่างปารีส-นิวยอร์ก 136 เที่ยวไปกลับ! และถ้าองค์กรหนึ่งใช้ ChatGPT-4 เพื่อตอบอีเมลล้านฉบับต่อเดือน จะปล่อย CO₂ รวมกันปีละ 7,138 ตัน หรือเท่ากับการบินไป-กลับปารีส-นิวยอร์กถึง 4,300 เที่ยว 😱 นักวิจัยจาก MIT ยังชี้ว่า การฝึกสอนโมเดลภาษาหลายตัว เทียบเท่าการปล่อยคาร์บอนของรถยนต์ในอเมริกาตลอดอายุการใช้งาน “ถึง 5 คัน” รวมการผลิตรถด้วยนะครับ ไม่ใช่แค่การขับ ✅ Altman เผยตัวเลขพลังงานที่ใช้ต่อ 1 คำถามของ ChatGPT   • ใช้พลังงาน 0.34 วัตต์-ชั่วโมง และน้ำประมาณ 1/15 ช้อนชา   • เทียบเท่ากับการเปิดเตาอบไฟฟ้า 1 วินาที หรือหลอดไฟ 2 นาที ✅ ผลกระทบสะสมมหาศาลเมื่อมีผู้ใช้จำนวนมาก   • ChatGPT เองยังตอบว่าผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อมเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วหากใช้งานระดับพันล้านครั้ง ✅ รายงานจาก Greenly ระบุ ChatGPT-4 สร้าง CO₂ ประมาณ 7,138 ตัน/ปี (ใช้ตอบอีเมลล้านฉบับ/เดือน)   • เทียบเท่ากับเที่ยวบินไปกลับปารีส-นิวยอร์ก 4,300 เที่ยว ✅ แหล่งการปล่อย CO₂ ส่วนใหญ่มาจากการฝึก (Training)   • ระบบฝึกคิดเป็น 99% ของปริมาณคาร์บอนทั้งหมดในบางกรณี   • คิดเป็นประมาณ 238 ตัน CO₂ ต่อปีสำหรับรุ่นแรกของ ChatGPT ✅ MIT เปรียบเทียบว่าโมเดล LLM ปล่อย CO₂ เท่ารถยนต์ 5 คันรวมกันตลอดอายุการใช้งาน   • คำนวณรวมตั้งแต่กระบวนการผลิตจนถึงการใช้งาน ✅ แนวโน้ม “AI ขนาดเล็ก ประสิทธิภาพสูง” กำลังมาแรงเพื่อลดผลกระทบสิ่งแวดล้อม   • เป็นทางเลือกให้ใช้งานได้แบบพอดี โดยไม่ต้องใช้ทรัพยากรสูงแบบ LLM ขนาดใหญ่ ‼️ AI แม้ตอบได้ฉลาด แต่ไม่ใช่ “ไร้มลพิษ” อย่างที่เข้าใจกัน   • การใช้งานมากเกินจำเป็น หรือใช้แบบไม่ได้วางแผน อาจมีผลต่อสิ่งแวดล้อมสูง ‼️ การฝึกโมเดลขนาดใหญ่มีผลกระทบสูงมากต่อทรัพยากรโลก   • โดยเฉพาะการใช้ไฟฟ้า น้ำ และการผลิตอุปกรณ์เซิร์ฟเวอร์ ‼️ ปริมาณน้ำที่ใช้ต่อ query ดูเหมือนน้อย แต่สะสมแล้วสูงมากในระดับโลก   • ยิ่งมีการขยายเซิร์ฟเวอร์ AI ทั่วโลก ยิ่งต้องคำนึงถึง “Water Footprint” มากขึ้น ‼️ ข้อมูลจาก Altman เป็นค่าเฉลี่ย ไม่ได้แสดงความแปรผันตามรูปแบบคำถามที่ซับซ้อนกว่า   • คำถามที่ใช้ context เยอะ หรือเรียกโมเดลขนาดใหญ่ อาจใช้พลังงานมากกว่าค่าเฉลี่ยหลายเท่า https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/06/18/the-environmental-cost-of-a-chatgpt-query-according-to-openai039s-ceo