隨著人工智能(AI)技術(shù)的迅猛發(fā)展，尤其是大型語(yǔ)言模型(如ChatGPT)和生成式AI的廣泛應(yīng)用，數(shù)據(jù)中心的能源消耗和環(huán)境影響成為了全球關(guān)注的焦點(diǎn)。
尤其是像Tg-1等AI技術(shù)的出現(xiàn)，使得數(shù)據(jù)中心的電力需求大幅增加，對(duì)可持續(xù)性提出了新的挑戰(zhàn)。這些技術(shù)的飛速發(fā)展雖然為產(chǎn)業(yè)帶來(lái)巨大機(jī)遇，但也迫使我們不得不思考如何在滿足不斷增長(zhǎng)的能源需求的同時(shí)，減少對(duì)環(huán)境的負(fù)面影響。
AI技術(shù)對(duì)數(shù)據(jù)中心能源消耗的影響
根據(jù)國(guó)際能源機(jī)構(gòu)(IEA)的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)中心和數(shù)據(jù)傳輸網(wǎng)絡(luò)的能源消耗已經(jīng)占到了全球總電力需求的1%至1.5%，并且占全球溫室氣體排放的1%。隨著AI技術(shù)的快速發(fā)展，尤其是在商業(yè)和公共領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，數(shù)據(jù)中心的負(fù)荷急劇增加，進(jìn)而導(dǎo)致電網(wǎng)的壓力增大，進(jìn)一步加劇了能源使用對(duì)環(huán)境的負(fù)面影響。
AI應(yīng)用，特別是像生成式對(duì)話模型和大規(guī)模數(shù)據(jù)處理的AI任務(wù)，比傳統(tǒng)的數(shù)字技術(shù)消耗更多的能源。例如，據(jù)電力研究所(EPRI)的估算，傳統(tǒng)的谷歌搜索查詢大約消耗0.3瓦小時(shí)的電能，而一次ChatGPT的請(qǐng)求則消耗大約2.9瓦小時(shí)，幾乎是傳統(tǒng)搜索查詢的10倍。更復(fù)雜的AI任務(wù)，如圖像生成、視頻渲染等，電力消耗更為巨大。
EPRI的研究還表明，AI技術(shù)的能源需求主要集中在三個(gè)方面：
模型開(kāi)發(fā)：在開(kāi)發(fā)AI模型之前，開(kāi)發(fā)者需要進(jìn)行大量的前期調(diào)研、數(shù)據(jù)采集和微調(diào)，這一過(guò)程消耗了約10%的能源。
模型訓(xùn)練：AI模型的訓(xùn)練需要處理龐大的數(shù)據(jù)集，進(jìn)行長(zhǎng)時(shí)間的計(jì)算工作，訓(xùn)練過(guò)程消耗了約30%的能源。
模型應(yīng)用：在實(shí)際使用中，AI模型需要高強(qiáng)度的計(jì)算支持，每次應(yīng)用的能耗大約占到模型總能耗的60%。
隨著AI技術(shù)的普及和不斷發(fā)展，模型的復(fù)雜性和計(jì)算需求只會(huì)不斷增加，因此，數(shù)據(jù)中心的電力消耗也將呈現(xiàn)出加速增長(zhǎng)的趨勢(shì)。
人工智能對(duì)環(huán)境的影響
人工智能在推動(dòng)科技進(jìn)步的同時(shí)，也對(duì)環(huán)境產(chǎn)生了深遠(yuǎn)的影響。以下是幾個(gè)主要的環(huán)境影響方面：
碳排放增加
根據(jù)馬薩諸塞大學(xué)阿默斯特分校的研究，訓(xùn)練一個(gè)大型AI模型可能會(huì)產(chǎn)生超過(guò)62.6萬(wàn)磅的二氧化碳排放，相當(dāng)于一輛汽車全生命周期的5倍以上。隨著AI技術(shù)不斷發(fā)展，碳排放的增長(zhǎng)成為了全球氣候變化挑戰(zhàn)的一部分。
不可再生資源的消耗
人工智能所依賴的微芯片制造需要大量的關(guān)鍵礦物和稀土元素，而這些資源不僅有限，而且開(kāi)采過(guò)程往往伴隨著嚴(yán)重的環(huán)境污染。這些資源的開(kāi)采不僅可能造成生態(tài)破壞，且由于資源的稀缺性，回收難度較大，增加了可持續(xù)性問(wèn)題。
水資源的消耗
數(shù)據(jù)中心為保證AI模型的高效運(yùn)行，通常需要使用大量的水進(jìn)行冷卻。據(jù)耶魯環(huán)境360的報(bào)道，使用生成式AI模型如Tg-1的用戶在短短幾次查詢后，數(shù)據(jù)中心的冷卻需求就會(huì)導(dǎo)致大量水資源的消耗。隨著AI用戶數(shù)量的激增，數(shù)據(jù)中心的水消耗量可能達(dá)到數(shù)百萬(wàn)加侖，從而對(duì)水資源的供應(yīng)形成壓力。
這些環(huán)境影響提示我們，在追求技術(shù)進(jìn)步的同時(shí)，必須更加關(guān)注其對(duì)自然環(huán)境的負(fù)擔(dān)，采取措施減少其負(fù)面影響。
未來(lái)的能源需求與挑戰(zhàn)
根據(jù)EPRI的預(yù)測(cè)，隨著AI技術(shù)在全球范圍內(nèi)的普及，數(shù)據(jù)中心的能源需求將迎來(lái)爆炸式增長(zhǎng)。報(bào)告提出了幾種未來(lái)可能的增長(zhǎng)情景，其中最極端的預(yù)測(cè)顯示，數(shù)據(jù)中心的負(fù)荷可能在2030年增長(zhǎng)達(dá)到166%。這種增長(zhǎng)不僅給電力企業(yè)帶來(lái)挑戰(zhàn)，也要求數(shù)據(jù)中心運(yùn)營(yíng)商采取更加高效和可持續(xù)的策略來(lái)應(yīng)對(duì)這一挑戰(zhàn)。
減輕人工智能對(duì)環(huán)境影響的策略
為了應(yīng)對(duì)日益增長(zhǎng)的能源需求，并減少人工智能應(yīng)用對(duì)環(huán)境的影響，EPRI提出了若干關(guān)鍵措施：
提高能源效率與靈活性
數(shù)據(jù)中心必須投資更節(jié)能的計(jì)算硬件和服務(wù)器架構(gòu)，并通過(guò)虛擬化等技術(shù)提高資源的靈活性。此外，采用更高效的冷卻技術(shù)，以及持續(xù)的性能監(jiān)控和優(yōu)化，是確保高效運(yùn)營(yíng)的必要手段。
發(fā)展共享能源經(jīng)濟(jì)
數(shù)據(jù)中心可以與電力企業(yè)合作，共享能源資源，尤其是在電力需求高峰期，電力企業(yè)可以利用數(shù)據(jù)中心的備份發(fā)電機(jī)來(lái)支持電網(wǎng)的穩(wěn)定運(yùn)行。通過(guò)這種合作方式，數(shù)據(jù)中心不僅能平衡電力負(fù)荷，還能為電力系統(tǒng)提供更多的靈活性。
精準(zhǔn)預(yù)測(cè)負(fù)荷增長(zhǎng)
數(shù)據(jù)中心與電力企業(yè)應(yīng)共同開(kāi)發(fā)更準(zhǔn)確的負(fù)荷預(yù)測(cè)和建模工具，提前預(yù)測(cè)未來(lái)的電力需求，以避免電網(wǎng)過(guò)載并進(jìn)行靈活的資源調(diào)度。
推動(dòng)綠色數(shù)據(jù)中心的建設(shè)
數(shù)據(jù)中心運(yùn)營(yíng)商應(yīng)積極推動(dòng)使用無(wú)碳或低碳的電力來(lái)源，采用清潔能源進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，減少對(duì)化石能源的依賴。同時(shí)，通過(guò)采用先進(jìn)的硬件，如張量處理單元(TPU)、現(xiàn)場(chǎng)可編程門陣列(FPGA)等，提升計(jì)算效率，減少能源浪費(fèi)。
總結(jié)
人工智能在推動(dòng)科技進(jìn)步的同時(shí)，也給環(huán)境帶來(lái)了不小的壓力。如何在滿足日益增長(zhǎng)的計(jì)算需求的同時(shí)，減少對(duì)自然資源的消耗、降低碳排放，并確保數(shù)據(jù)中心能夠?qū)崿F(xiàn)能源可持續(xù)性，已成為亟待解決的全球性問(wèn)題。通過(guò)技術(shù)創(chuàng)新、資源優(yōu)化和跨行業(yè)合作，我們可以在確保AI技術(shù)持續(xù)發(fā)展的同時(shí)，邁向更為綠色、可持續(xù)的未來(lái)。
