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在數(shù)據(jù)中心里,服務(wù)器是處理和存儲數(shù)據(jù)的高性能計算機。圖片來源:聯(lián)合國新聞官網(wǎng)
記者 張佳欣
向聊天機器人提問、生成圖片,甚至制作視頻時,人們很少會意識到,這些看似發(fā)生在數(shù)字世界里的活動,正在現(xiàn)實世界中消耗大量電力、水資源和土地。
聯(lián)合國大學(xué)水、環(huán)境與健康研究所6月3日發(fā)布了題為《AI能耗的環(huán)境成本:碳、水和土地足跡》的報告。該報告預(yù)計到2030年,為全球人工智能(AI)提供支持的數(shù)據(jù)中心,每年將消耗945太瓦時的電力,相關(guān)用水量將相當于13億人一年的基本生活用水需求,而土地占用面積將超過14500平方公里。
AI的環(huán)境代價不止碳排放
研究發(fā)現(xiàn),支撐AI運行的每1千瓦時電力,都同時對應(yīng)3種環(huán)境足跡,即來自能源生產(chǎn)過程的碳足跡、來自發(fā)電和冷卻過程的水足跡,以及能源基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和資源開采帶來的土地足跡。
更重要的是,這3種環(huán)境足跡并不總是同步變化。某些看似更環(huán)保的能源方案,可能會在其他方面帶來更大的資源壓力。例如,從煤炭轉(zhuǎn)向生物能源發(fā)電,平均可使碳足跡降低約72%,但其水足跡可能增加30倍以上,土地足跡甚至增加100倍。
報告第一作者米麗婭姆·阿策爾表示,最讓研究人員意外的是,那些從碳排放角度看最“綠色”的選擇,往往會給水資源或土地利用帶來更大負擔。“低碳”并不自動意味著“低耗水”或“低占地”。
研究人員指出,如果只用單一指標衡量AI的可持續(xù)性,就可能掩蓋不同環(huán)境目標之間的權(quán)衡關(guān)系,甚至將環(huán)境壓力轉(zhuǎn)移到本就面臨缺水或土地緊張問題的地區(qū)。因此,未來評估AI環(huán)境影響時,需要同時關(guān)注碳足跡、水足跡和土地足跡,而不僅僅是碳排放。
訓(xùn)練AI僅僅是耗能的開始
提起AI能耗,人們首先想到的往往是訓(xùn)練大型模型所需的龐大算力。報告顯示,訓(xùn)練GPT-5預(yù)計需要約100吉瓦時電力,相當于撒哈拉以南非洲約77萬人一年的居民用電量,相關(guān)用水量約為10億升,土地占用量約為1.5平方公里,相當于215個足球場大小。
然而,研究人員指出,訓(xùn)練只是AI生命周期中的一部分。隨著模型投入應(yīng)用,真正持續(xù)消耗資源的是推理過程,也就是模型不斷響應(yīng)用戶請求、生成內(nèi)容的過程。報告估計,推理環(huán)節(jié)占AI總能耗的80%至90%。
以ChatGPT為例,目前每天處理約25億條用戶提示請求。按照每次文本請求約0.42瓦時電力保守估計,其年耗電量約為383吉瓦時。由此產(chǎn)生的年度用水量相當于撒哈拉以南非洲約50萬人的年度最低家庭用水需求,而占地面積則超過800個足球場。
如果將AI嵌入更大規(guī)模的平臺,資源消耗還會進一步增加。谷歌一次傳統(tǒng)搜索耗電約0.3瓦時,而一次結(jié)合生成式AI的搜索最高可達3瓦時。
視頻生成正成為AI領(lǐng)域新的資源消耗熱點。一段高分辨率AI視頻片段可能需要消耗超過415瓦時電力,能耗超過數(shù)百張AI圖像的生成總和。研究人員警告,隨著AI視頻逐步融入主流互聯(lián)網(wǎng)平臺,其資源需求可能迅速擴大,并演變?yōu)榛A(chǔ)設(shè)施層面的環(huán)境問題。
更值得關(guān)注的是,效率提升并不一定意味著資源消耗下降。聯(lián)合國大學(xué)水、環(huán)境與健康研究所所長卡韋赫·馬達尼表示,很多人認為技術(shù)進步會降低AI的環(huán)境足跡,但更高效、更經(jīng)濟的AI和能源,往往意味著帶來更多AI消費,從而使整體生態(tài)足跡遠大于通過提升效率節(jié)省下來的生態(tài)足跡。這種現(xiàn)象被稱為“反彈效應(yīng)”或“杰文斯悖論”。
誰在享受AI紅利,誰來承擔環(huán)境代價?
報告顯示,目前全球僅有32個國家擁有專門的AI數(shù)據(jù)中心,而全球150多個國家?guī)缀鯖]有自主AI計算能力。
與此同時,支撐AI運行的基礎(chǔ)設(shè)施卻在一些地區(qū)帶來了明顯的資源壓力。
在愛爾蘭,2023年數(shù)據(jù)中心耗電量占全國計量用電量的21%,超過了該國所有城市家庭用電量的總和;在墨西哥克雷塔羅州,數(shù)據(jù)中心擴張正在加劇當?shù)厮Y源壓力;而在烏拉圭,2023年,一項耗水量巨大的數(shù)據(jù)中心建設(shè)計劃發(fā)布時,正值嚴重干旱期間,首都蒙得維的亞的淡水儲備一度接近枯竭,自來水甚至短暫失去飲用安全標準。
報告共同作者米爾·馬廷指出,一些承受數(shù)據(jù)中心資源壓力的地區(qū),并不一定是使用這些AI服務(wù)的人群。
研究人員同時警告,到2030年,AI基礎(chǔ)設(shè)施每年可能產(chǎn)生多達250萬噸電子廢棄物,相當于每年丟棄約250座埃菲爾鐵塔。
聯(lián)合國大學(xué)校長兼聯(lián)合國副秘書長馬瓦拉強調(diào),這份報告并非反對AI,AI正推動一場影響深遠的技術(shù)變革,并持續(xù)改善全球數(shù)十億人的生活。但是,能否公平實現(xiàn)這些目標,已經(jīng)成為治理問題,而不僅僅是技術(shù)問題。
因此,報告呼吁建立基于透明度、設(shè)計效率、公平與環(huán)境正義、生命周期責任、全球合作以及可持續(xù)利用原則的AI治理框架。
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