AI基准测试机构Vals AI的最新分析显示，开源权重模型在执行多阶段任务时，其环境代价可能远超简单查询。以构建一个Web应用为例，这类复杂任务涉及多轮推理、代码生成、工具调用与验证等步骤，模型需要消耗的能源或水资源可能达到简单查询的1万倍。随着任务复杂度上升，能耗与水耗呈指数级增长，而非线性增加。这一发现对评估AI碳足迹和水足迹具有重要意义：过去仅按单次查询估算环境影响的方式可能严重低估了智能体类、多步骤工作流的真实成本。彭博社报道指出，Vals AI的基准测试为业界提供了更贴近实际使用场景的环境影响参照，也提醒企业在部署多阶段AI应用时，应把资源消耗纳入成本与可持续性考量。