随着云计算需求的增加，这一数字预计还会上升。而随着人工智能被纳入互联网上最重要的应用——搜索引擎，所需的计算量将更大。加拿大数据中心企业QScale的联合创始人马丁·布沙尔（Martin Bouchard）表示，根据他对微软和谷歌搜索计划的研究，将生成式人工智能加入搜索引擎这一过程至少需要将每次搜索的计算量增加四到五倍。

布沙尔指出，ChatGPT在2021年底停止了训练，作为减少计算需求的一部分。但为了满足搜索引擎用户的需求，这一现状将不得不改变。他说：“如果经常对模型进行再培训，并增加更多的参数和东西，那将是完全不同的规模。”

英国萨里大学（University of Surrey）网络安全教授艾伦·伍德沃德（Alan Woodward）也表示：“虽然过去在搜索引擎中已经有大量资源参与，但纳入人工智能需要更多资源。每当我们看到人工智能的阶段性变化，我们就会看到大型处理中心所需的电力和冷却资源显著增加。”

AI公司Hugging Face的研究员萨沙·卢奇奥尼（Sasha Luccioni）表示，需要将AI模型的功耗和排放透明化。有了这些信息，政府和企业可能会决定，使用GPT-3或其他大型模型来研究癌症治疗或保护土著语言是值得的，但编写蹩脚的剧本则不值得。