根据@paoloardoino的说法，企业生成式AI试点有95%处于失败状态，显示在高能耗投入下投资回报疲弱。来源：@paoloardoino 于X，2025年9月6日。他还表示，风投支持的初创正在以“暴力堆算力”的方式推进AI，而行业仍处于早期阶段。来源：@paoloardoino 于X，2025年9月6日。与此一致，MIT相关研究报告称仅约10%的组织从AI中获得显著财务收益，揭示试点向规模化落地存在普遍难题。来源：MIT Sloan Management Review 与 Boston Consulting Group《2023年AI现状》报告。

据@DeepLearningAI称，Mistral发布了针对Mistral Large 2的18个月生命周期分析，量化数据中心建设、硬件制造、训练与推理阶段的温室气体排放、能源使用以及用水和其他材料消耗（来源：@DeepLearningAI，2025年9月1日发布）。据@DeepLearningAI称，该分析包含训练阶段的总量评估并覆盖推理阶段，但帖子未给出具体数值，交易者需查阅完整报告获取指标（来源：@DeepLearningAI）。据@DeepLearningAI称，研究范围明确纳入模型运行以外的上游基础设施（数据中心建设与硬件生产），以界定AI全栈的环境成本归属（来源：@DeepLearningAI）。据@DeepLearningAI称，帖子未提及任何加密资产或代币，亦未说明对加密市场的影响（来源：@DeepLearningAI）。

据@KobeissiLetter 于2025年9月1日在X平台的观点，AI需求推升电价近乎直线上行，能源已成为AI扩张的即时瓶颈。据@KobeissiLetter 于2025年9月1日在X平台的提示，这对交易很关键，因为电价上涨会直接抬高BTC矿工的单币成本并增加AI数据中心的运营费用，从而在电价冲高时压缩利润。据@KobeissiLetter 于2025年9月1日在X平台的建议，交易者应同步跟踪电价动量、加密矿企股票、BTC网络算力经济学与AI算力相关标的，以应对潜在跨资产波动。

据Google DeepMind称，Gemini中位数文本提示的单次推理能耗现低于看电视9秒的能量，耗水约5滴，碳排为0.03克CO2e；在最近12个月内，单次提示的能耗降低33倍、碳足迹降低44倍（来源：Google DeepMind在X上的发布，2025年8月22日，https://twitter.com/GoogleDeepMind/status/1958855876116455894）。对交易而言，这些单次推理的ESG指标为建模AI工作负载资源强度、对比AI相关资产的可持续性披露提供了可量化基准（来源：Google DeepMind在X上的发布，2025年8月22日）。关注AI叙事的加密市场参与者可参考这些数据，评估与AI结合的区块链项目及AI相关代币的ESG一致性（来源：Google DeepMind在X上的发布，2025年8月22日）。

据@GoogleDeepMind称，该团队已发布一套用于量化Gemini提示在能耗、排放与耗水方面影响的综合方法学，旨在为用户与利益相关方厘清AI的环境足迹；来源：@GoogleDeepMind 于 X，2025年8月22日。对于交易员而言，在数据中心、AI与加密相关用电预计到2026年或将大约翻倍之际，标准化的AI工作负载指标提高了对电力与水资源成本的敏感度，影响AI与区块链基础设施的ESG定价与筛选；来源：@GoogleDeepMind 于 X，2025年8月22日；国际能源署《Electricity 2024》报告（2024年1月）。