我们从 2022 年开始意识到人工智能的蓬勃发展。当然，在此之前我们已经很欣赏智能手机上的自动更正功能。当我们在线购物时，我们（大部分）喜欢亚马逊的建议列表。我们中的一些人甚至开始使用新平台来创作无版权的艺术作品。

然而，我们不太清楚的是，人工智能技术需要消耗大量电力，因为它需要数千个专用计算机芯片。越来越明显的是，未来几年人工智能的繁荣将使电力消耗呈指数级增长。因此，如果公司从化石燃料中获取电力，运行人工智能所需的电力将增加世界的碳排放量。如果电力来自可再生资源，则影响会大大减少。

这种加速发展应该引起人们对人工智能和数据中心的电力消耗和潜在环境影响的担忧。

根据阿姆斯特丹自由大学商业与经济学院 2023 年 10 月研究报告的作者 Alex de Vries 的定义，人工智能是指使机器能够表现出智能行为的一系列技术和方法。 ChatGPT 和 OpenAI 的 DALL-E 等生成式 AI 文本生成工具使用自然语言处理来创建文本、图像或视频。人工智能的不同阶段（例如推理阶段与训练阶段）的耗电量有所不同。

通过研究该领域的文献，de Vries 得出的结论是，早些年，数据中心用电量相对稳定地占全球用电量的 1%（不包括加密货币挖矿）。 2010年至2018年间，全球数据中心电力消耗增幅约为6%。到 2022 年，为所有计算机（包括亚马逊云和谷歌搜索引擎）供电的数据中心将消耗全球约 1% 至 1.3% 的电力。

“人们越来越担心，”德弗里斯警告说，“开发和维护人工智能模型和应用程序所需的计算资源可能会导致数据中心对全球电力消耗的贡献激增。”

人工智能等数字创新严重依赖数据中心来处理和存储大量信息。为了减少能源消耗，该行业需要从资源和成本的角度建设大规模节能的数据中心。然而，随着企业急于创建有竞争力的人工智能模型，让他们在设计下一代人工智能硬件和软件时考虑电力消耗变得越来越困难。

按照适度保守的方法计算，到 2027 年，人工智能服务器每年可使用 85 至 134 太瓦时 (Twh)。更准确的估计很难推断出来，因为像 OpenAI 这样的公司对细节守口如瓶，比如他们需要多少专用芯片来运行他们的软件。

研究作者 de Vries 设计了一种方法，利用 Nvidia A100 服务器的预计销量来估算电力消耗——该硬件估计被 95% 的人工智能市场所使用。

“每台 Nvidia 服务器都是耗电的野兽，”德弗里斯告诉《纽约时报》 。如果客户以低于 100% 的容量使用服务器，这会有所帮助，从而降低电力消耗。然而，服务器冷却和其他基础设施将再次推高总量。

加州已经开始人工智能问责流程。州长加文·纽瑟姆签署的两项主要气候披露法将要求所有大公司对其气候风险和影响变得更加透明；这意味着 OpenAI 和谷歌等人工智能密集型公司必须披露其碳排放量才能在加州开展业务。超过10,000家公司可能受到影响。

美国证券交易委员会预计将在今年宣布针对上市公司的气候信息披露规则，但由于共和党的强烈反对，该举措陷入停滞。

遏制人工智能热潮的可持续发展措施

正如施耐德电气的 Pankaj Sharma 所解释的那样，“实现数据中心运营的弹性和可持续性现在已成为企业的当务之急。” Sharma 描述道，就在 10-15 年前，标准数据中心的 PUE 非常低，约为 1.8。 “数据中心设计、冷却、数据中心管理和不间断电源方面的改进等强大的行业创新使能源损失减少了 80%，使得如今的数据中心的 PUE 可以达到 1.17。”液体冷却和数据中心电网交互等更多创新机会可以继续增强可持续性措施。

施耐德电气在 2023 年 6 月出版的《数据中心环境可持续性指标指南》中言行一致。该文件概述了目前有多少公司将可持续发展报告作为财务报告的补充，以证明他们对环境、社会和治理 (ESG) 计划的承诺。对于数据中心行业的公司或希望报告其数据中心运营情况的公司，施耐德电气提出了 5 类环境可持续性报告指标。

• 能源：预计数据中心能源消耗总量的未来增长，加上分布式可再生能源供应的不断增长，要求数据中心运营商更好地了解其能源来源。报告能源消耗、能源效率和可再生能源使用对于数据中心运营商展示其在尽量减少碳足迹方面的进展非常重要。
• 温室气体排放：CO2 和其他气体，如 CH4、PFC、HFC 被归类为温室气体。温室气体排放也称为“碳排放”，分为 3 类：范围 1、范围 2 和范围 3。组织可以通过增加可再生能源的份额来减少范围 2 碳排放。用可再生能源取代化石燃料能源应该成为数据中心能源消耗碳中和战略的关键组成部分。
• 水：水资源短缺正在成为许多地区的一个严重问题，因此数据中心了解并减少用水量非常重要。正在实施不同类型的技术（例如，具有绝热蒸发的干式冷却器、液体冷却）来减少直接用水量。
• 废物：与其他工业运营相比，数据中心面临着独特的废物状况的挑战。为了实现循环目标，数据中心运营商需要通过定制的数据中心指标了解其废物状况（尤其是电子废物和电池）。循环经济设计方法和流程支持该领域的改进。报告废物产生和转移对于数据中心运营商来说越来越重要，并且可能在不久的将来变得司空见惯。
• 当地生态系统：数据中心对当地生态系统有直接和间接的影响，包括土地、声级和物种。报告对当地生态系统的影响对于数据中心运营商来说也变得越来越重要，并且可能在不久的将来变得司空见惯。

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来源：清洁技术