6月15日，微软发布博文，引用《Joule》杂志的研究指出人工智能（AI）在大规模部署时的能耗和用水量远低于之前的估计。研究强调，在大规模推理场景中，应更多关注用户典型调用下的“每次查询”能耗，而非单个模型的训练或推理规模。研究发现，一次常规的AI调用耗电量在0.16至0.60瓦时之间，相当于40瓦电脑运行15至60秒或1000瓦微波炉工作0.6至2秒，这一数据较之前报道低至1/4到1/20。在水资源消耗方面，典型查询的冷却用水为0.0至0.067毫升，中位数约相当于1/100茶匙，甚至少于1滴。

微软进一步指出，随着零用水数据中心设计的推广，水资源消耗还有下降空间。规模越大，单位查询效率通常越高，大系统可以同时处理更多请求，并在模型、调度、硬件等多个层面进行优化。在10亿次日查询的场景下，基础耗电约0.7吉瓦时；若加入效率优化，可降至约0.3吉瓦时。即使10%的请求属于代码生成、多步推理等长任务，整体能耗仍可比基线下降一半以上。