根据谷歌最新发布的《2024年环境报告》，由于扩建支持AI的数据中央，该公司2023年的温室气体排放量比2019年大幅增加了48%。
另一家科技巨子微软公司也在今年5月承认，自2020年以来，该公司排放量增加了近三分之一，这很大程度上也是由于数据中央的培植。
不过，一些预测性的研究认为，AI未来有能力提高能源效率，助力气候转型。微软联合创始人比尔·盖茨近日表示，只管AI将使环球电力需求增加2%到6%，但AI也可以“加速减少6%以上的电力需求”。
谷歌首席可持续发展官凯特·勃兰特（Kate Brandt）也预测称，该公司的排放量“会连续上升，然后再向目标低落”。
安永计策与交易咨询做事合资人萧富升对第一财经表示，AI算力扩容所需的大量电力是当前不可规避的一个紧张问题。但AI技能正成为能源转型和降落能耗的强大驱动力，通过精准调度和需求相应，为构建节能高效的未来电网铺平道路。
AI威胁“净零”目标
根据国际能源署（IEA）的数据，利用OpenAI旗下的谈天机器人ChatGPT进行一次查询，耗费的电量为2.9瓦时，而谷歌搜索只需0.3瓦时，只有前者的约1/10。
布鲁金斯学会的一份研究称，具有大量功能的天生模型每次查询所需的功耗远高于传统运用，所需的硬件水平也超出了特界说务打算系统。人们对哀求模型实行的任务越广泛，所需的能源和碳排放量就越大。根据AI初创公司Hugging Face和卡内基梅隆大学研究职员的研究，天生一张图像所需的能量可以为一台智好手机充满电。
与此同时，最近英国政府支持的一份关于人工智能安全的报告称，科技公司利用的能源来源的碳密度是打算技能环境本钱的“关键变量”。然而，AI模型演习的“相称大部分”仍旧依赖于化石燃料能源。
布鲁金斯学会还称，随着韶光推移，与AI演习干系的能源花费将逐渐增加，而不是减少。演习早期的谈天机器人模型（如GPT-3模型）产生了500公吨的温室气体排放，相称于传统汽油动力汽车行驶约100万英里。同样的模型在演习阶段须要1200多兆瓦时，相称于一百万个美国家庭一小时的能耗。而大措辞模型未来的迭代可能会不断提高这些指标，GPT-4等更新版本的需求量更大，产生的碳排放量也更高。
IEA预测称，到2026年，取决于支配增加的速率和打算流程的效率等成分，与数据中央、加密货币和AI干系的电力花费可能会增加至620到1050太瓦时。这意味着环球电力需求“至少增加一个瑞典，最多增加一个德国”。
谷歌在最新报告中表示，该公司在2030年实现净零排放目标存在“显著的不愿定性”，未来AI对环境影响也“繁芜且难以预测”。微软今年也承认，由于其人工智能与数据中央培植等计策，该公司2030年的净零目标“登月操持”可能不会成功。
与此同时，对AI环境影响干系的担忧不仅仅是能源或排放。快速增长的AI根本举动步伐也须要地皮和水。据英媒引用的一项数据，到2027年，AI的用水量可能高达66亿立方米，靠近英格兰年用水量的三分之二。布鲁金斯学会也称，在美国西南部的一些用水密集型数字根本举动步伐项目，给已经饱受缺水之苦的社区造成了压力。
谷歌也在其最新报告中承认，2023年该公司数据中央的耗电量将增加17%，约占环球数据中央耗电量的7%至10%。其数据中央的耗水量也比上一年增加了17%。
科技巨子对减排卖力？
比尔·盖茨（Bill Gates）近日表示，大型科技公司“非常乐意”为利用清洁能源支付额外用度，以“证明他们在利用绿色能源”。
的确如此，根据亚马逊官网先容，该公司在环球拥有500多个太阳能和风能项目，仅去年就投资了100多个，连续第四年景为环球最大的可再生能源企业买家。今年1月，微软还聘请了一位核技能总监，卖力开拓原子反应堆，为其数据中央供电。今年5月，谷歌也宣告在日本签署两份新的太阳能购电协议（PPA），支持培植新的太阳能项目，为日本电网增加60兆瓦的清洁能源容量。
不过，根据谷歌的报告，由于一些清洁能源项目在2023年终止，其可得到的可再生能源数量减少。同时，该公司数据中央的耗电量“超过了”谷歌在美国和亚太地区上线更多清洁能源项目的能力。
与此同时，可再生能源可能无法跟上AI扩展步伐。IEA警告说，只管2023年环球可再生能源容量以过去20年的最快速率增长，但根据当前各国政府操持，到2030年，环球可再生能源可能只会增加一倍。此外，风能和太阳能等陆上可再生能源项目可以在不到六个月内开拓完成。然而，许多发达国家的方案监管可能会使这一过程增加数年。海上风电场和水电方案面临类似的寻衅，培植韶光还须要两到五年。
萧富升对第一财经表示，未来，科技公司可以从技能打破、资源共享和新能源利用等方面入手减少AI的能源需求，但是干系办理方案都并不随意马虎实现。
他称：“技能的打破须要大量的人力、物力和成本的支持，须要办理新型芯片的商业化落地和持续性能提升问题，资源共享哀求确保算力租赁做事的可靠性和本钱效益，同时须要建立有效的资源共享机制，而新能源利用则须要战胜可再生能源的间歇性和不稳定性，并在能源管理上实现智能化和高效化，同时还需考虑与现有能源根本举动步伐的兼容性和过渡问题。”
(本文来自第一财经)