（來源：MIT Technology Review）
人工智能的快速發(fā)展正在消耗大量能源，而我們對其具體影響的規(guī)模如今有了更清晰的了解。
哈佛大學(xué) T.H. Chan 公共衛(wèi)生學(xué)院與 UCLA Fielding 公共衛(wèi)生學(xué)院的研究團(tuán)隊(duì)發(fā)表了一篇新論文，分析了美國 2,132 個(gè)數(shù)據(jù)中心的運(yùn)作情況（覆蓋全國 78% 的此類設(shè)施）。這些數(shù)據(jù)中心是人工智能模型訓(xùn)練的核心場所。每當(dāng)我們通過 ChatGPT 等工具發(fā)出請求時(shí)，這些設(shè)施會被激活。數(shù)據(jù)中心不僅需要大量能源來驅(qū)動服務(wù)器，還需要維持設(shè)備冷卻，進(jìn)一步增加了能耗。
自 2018 年以來，美國數(shù)據(jù)中心的碳排放量已增長三倍。截至 2024 年 8 月，這些設(shè)施共排放了 1.05 億噸二氧化碳，占全國碳排放總量的 2.18%。相比之下，美國國內(nèi)商用航空業(yè)的年碳排放量為 1.31 億公噸。同一時(shí)期，數(shù)據(jù)中心還消耗了全國約 4.59% 的總能源，這一比例較 2018 年翻了一倍。
雖然目前難以精確量化人工智能對碳排放激增的具體貢獻(xiàn)，但自 2022 年 11 月 ChatGPT 問世以來，人工智能的使用確實(shí)顯著增長。這主要是因?yàn)閿?shù)據(jù)中心承載了多種任務(wù)，除了訓(xùn)練和調(diào)用人工智能模型，還包括托管網(wǎng)站、存儲云端數(shù)據(jù)等。研究人員指出，隨著人工智能逐步滲透到幾乎所有經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域，其在數(shù)據(jù)中心能源消耗中的占比正快速上升。
“這是一個(gè)相當(dāng)顯著的增長�！蹦茉粗菐� Energy Innovation 的高級研究員 Eric Gimon 表示，他并未參與這項(xiàng)研究，但指出，“關(guān)于這種指數(shù)級增長潛力的分析令人印象深刻。不過，就提升能源效率或使用新型低能耗芯片而言，這個(gè)行業(yè)仍處于初期階段�！�
值得注意的是，這些數(shù)據(jù)中心所使用的能源來源高度依賴“污染嚴(yán)重”的化石燃料。由于許多數(shù)據(jù)中心位于如弗吉尼亞等產(chǎn)煤地區(qū)，其能源的“碳強(qiáng)度”比全美平均水平高出 48%。這項(xiàng)發(fā)表在 arXiv 上的論文（尚未經(jīng)過同行評審）指出，美國有 95% 的數(shù)據(jù)中心設(shè)在能源污染程度高于全國平均值的地區(qū)。
論文作者之一、UCLA Fielding 公共衛(wèi)生學(xué)院助理教授 Falco Bargagli-Stoffi 表示，這種現(xiàn)象不僅僅與數(shù)據(jù)中心選址于產(chǎn)煤地區(qū)有關(guān)。他指出，“全天候供應(yīng)的高污染能源非常普遍，而許多數(shù)據(jù)中心為了保持 24 小時(shí)不間斷運(yùn)行，需要依賴這些能源。相比之下，風(fēng)能或太陽能等可再生能源往往無法持續(xù)滿足這種需求�！贝送猓我蛩�、稅收激勵(lì)政策以及地方社區(qū)的反對意見也會影響數(shù)據(jù)中心的選址決策。
人工智能領(lǐng)域的一個(gè)關(guān)鍵轉(zhuǎn)變正在加速碳排放的增長。AI 模型正從相對簡單的文本生成模型（如 ChatGPT）迅速發(fā)展為復(fù)雜的圖像、視頻和音樂生成模型。此前，這些多模態(tài)模型大多停留在實(shí)驗(yàn)室研究階段，而如今，這種情況正在發(fā)生變化。
OpenAI 于 12 月 9 日正式向公眾發(fā)布了其視頻生成模型 Sora。由于大量用戶爭相測試，該網(wǎng)站一度無法正常運(yùn)行。類似的競爭模型，如谷歌的 Veo 和 Meta 的 Movie Gen 雖然尚未公開，但按照行業(yè)慣例，這些公司可能會很快推出相應(yīng)產(chǎn)品。此外，音樂生成模型如 Suno 和 Udio 也在快速擴(kuò)展，盡管其面臨相關(guān)法律訴訟。英偉達(dá)上個(gè)月發(fā)布了自己的音頻生成器，而谷歌則在開發(fā)一種名為 Astra 的 AI 視頻助手，能夠?qū)崟r(shí)與用戶周圍的環(huán)境互動。
“從文本生成到圖像和視頻生成，數(shù)據(jù)處理的規(guī)模正以指數(shù)級增長�！闭撐牡闹饕髡摺⒈人_大學(xué)和 IMT 盧卡研究所的人工智能博士生、現(xiàn)為哈佛訪問研究員的 Gianluca Guidi 表示。隨著技術(shù)的廣泛應(yīng)用，碳排放量也將隨之快速攀升。
研究團(tuán)隊(duì)的目標(biāo)之一是開發(fā)更精確的方法來評估數(shù)據(jù)中心的能耗。然而，這項(xiàng)任務(wù)比預(yù)期復(fù)雜得多，因?yàn)橄嚓P(guān)數(shù)據(jù)分散于不同的來源和機(jī)構(gòu)中。目前，研究團(tuán)隊(duì)已開發(fā)出一個(gè)全國數(shù)據(jù)中心碳排放量的可視化門戶，希望為未來制定減少數(shù)據(jù)中心碳排放的政策提供數(shù)據(jù)支持。隨著數(shù)據(jù)中心數(shù)量的激增，這一問題在未來幾年將更加突出。
“環(huán)保倡導(dǎo)者和大型科技公司之間的矛盾只會日益加劇�！惫饠�(shù)據(jù)科學(xué)計(jì)劃主任、哈佛大學(xué)教授 Francesca Dominici 表示，她也是論文的作者之一�！暗翌A(yù)測，未來四年內(nèi)可能不會出臺任何實(shí)質(zhì)性的監(jiān)管措施。”
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https://www.technologyreview.com/2024/12/13/1108719/ais-emissions-are-about-to-skyrocket-even-further/
