人(ren)工(gong)智(zhi)能(neng)如(ru)何(he)影響數(shu)據(ju)中(zhong)心和(he)環境

隨(sui)著人工(gong)智能(neng)（AI）技術的迅猛(meng)發(fa)展(zhan)，尤其(qi)是(shi)大(da)型(xing)語(yu)言(yan)模型(xing)（如ChatGPT）和(he)生(sheng)成(cheng)式(shi)AI的(de)廣泛應(ying)用(yong)，數(shu)據(ju)中心(xin)的能源(yuan)消耗和(he)環境影響(xiang)成(cheng)為了全(quan)球(qiu)關注(zhu)的焦(jiao)點。尤其(qi)是像Tg-1等(deng)AI技(ji)術的出(chu)現，使得(de)數(shu)據中(zhong)心(xin)的電力(li)需(xu)求大(da)幅(fu)增(zeng)加，對可持(chi)續性(xing)提(ti)出了(le)新的挑戰。這些技(ji)術(shu)的(de)飛速發(fa)展(zhan)雖(sui)然為產(chan)業(ye)帶來巨(ju)大(da)機(ji)遇，但(dan)也迫(po)使我們不得不(bu)思考如何(he)在滿(man)足(zu)不斷增長(zhang)的(de)能源(yuan)需求的(de)同時，減(jian)少(shao)對環境的(de)負(fu)面(mian)影(ying)響(xiang)。

AI技(ji)術(shu)對數(shu)據(ju)中(zhong)心(xin)能源(yuan)消(xiao)耗(hao)的(de)影(ying)響(xiang)
根(gen)據(ju)國(guo)際能源(yuan)機構（IEA）的(de)數(shu)據，數據(ju)中(zhong)心和(he)數(shu)據傳(chuan)輸網絡的(de)能(neng)源消耗(hao)已經占(zhan)到了(le)全球總電(dian)力需求的(de)1%至1.5%，并(bing)且占全球溫(wen)室(shi)氣體(ti)排(pai)放(fang)的1%。隨(sui)著(zhe)AI技(ji)術的(de)快(kuai)速(su)發展(zhan)，尤(you)其是(shi)在商(shang)業和公(gong)共(gong)領(ling)域(yu)的(de)廣泛應(ying)用(yong)，數(shu)據(ju)中心(xin)的(de)負(fu)荷急劇(ju)增加(jia)，進而(er)導(dao)致電網的壓力(li)增大，進一步加劇了(le)能(neng)源(yuan)使用(yong)對環境的負面(mian)影(ying)響。AI應(ying)用，特(te)別是像(xiang)生成式(shi)對(dui)話模型(xing)和大(da)規(gui)模數據(ju)處理的AI任(ren)務，比(bi)傳統(tong)的數字(zi)技術消耗(hao)更多的(de)能源。例如(ru)，據電力研(yan)究(jiu)所（EPRI）的(de)估算，傳統的(de)谷(gu)歌(ge)搜(sou)索(suo)查詢大約(yue)消(xiao)耗(hao)0.3瓦(wa)小(xiao)時的(de)電能(neng)，而(er)一(yi)次ChatGPT的請求則(ze)消(xiao)耗(hao)大(da)約(yue)2.9瓦(wa)小時，幾(ji)乎(hu)是傳(chuan)統搜(sou)索(suo)查詢(xun)的10倍。更復雜(za)的AI任(ren)務(wu)，如圖(tu)像生成、視(shi)頻渲染等(deng)，電力消耗更為(wei)巨(ju)大。

EPRI的研(yan)究還(hai)表(biao)明(ming)，AI技術的(de)能源(yuan)需求主要(yao)集(ji)中在三個方(fang)面：
模(mo)型(xing)開(kai)發(fa)：在開(kai)發(fa)AI模型之前，開(kai)發者(zhe)需(xu)要(yao)進行(xing)大(da)量(liang)的前期調研(yan)、數(shu)據(ju)采(cai)集和(he)微調(diao)，這(zhe)一(yi)過(guo)程(cheng)消耗了約(yue)10%的能(neng)源(yuan)。
模型(xing)訓(xun)練(lian)：AI模型的訓練(lian)需要(yao)處理龐大的(de)數(shu)據(ju)集，進(jin)行(xing)長時間的(de)計(ji)算工作(zuo)，訓(xun)練(lian)過程消(xiao)耗(hao)了(le)約30%的能源。
模(mo)型(xing)應用：在(zai)實際使用中(zhong)，AI模(mo)型(xing)需要高強度的計(ji)算支(zhi)持(chi)，每次應(ying)用的能(neng)耗大(da)約(yue)占(zhan)到模(mo)型總能(neng)耗的60%。
隨著(zhe)AI技(ji)術的普及(ji)和不(bu)斷發(fa)展(zhan)，模型的(de)復(fu)雜性和計(ji)算需求(qiu)只會(hui)不斷(duan)增加，因此(ci)，數(shu)據(ju)中心的電(dian)力(li)消(xiao)耗也將(jiang)呈(cheng)現出(chu)加速增長的(de)趨(qu)勢。

人工智(zhi)能對環(huan)境的(de)影響
人工智能在推動(dong)科技進(jin)步(bu)的同時(shi)，也(ye)對(dui)環境(jing)產(chan)生了深(shen)遠(yuan)的影響(xiang)。以(yi)下是(shi)幾(ji)個主要(yao)的環境(jing)影響(xiang)方(fang)面(mian)：

碳(tan)排放增加(jia)
根據馬(ma)薩諸(zhu)塞(sai)大(da)學阿(a)默(mo)斯特分(fen)校(xiao)的(de)研究，訓(xun)練(lian)一(yi)個(ge)大(da)型(xing)AI模型可能(neng)會(hui)產生超(chao)過62.6萬磅的二(er)氧(yang)化碳(tan)排(pai)放(fang)，相(xiang)當(dang)于(yu)一輛(liang)汽車全生(sheng)命(ming)周(zhou)期(qi)的5倍(bei)以(yi)上。隨(sui)著(zhe)AI技(ji)術(shu)不(bu)斷(duan)發展，碳排放的增(zeng)長(zhang)成(cheng)為了全(quan)球氣候變(bian)化(hua)挑(tiao)戰的(de)一(yi)部分。

不(bu)可(ke)再(zai)生資(zi)源的(de)消(xiao)耗(hao)
人(ren)工智能(neng)所依賴的微(wei)芯片(pian)制(zhi)造(zao)需要大(da)量(liang)的關鍵(jian)礦物(wu)和(he)稀(xi)土元(yuan)素(su)，而這(zhe)些資源不(bu)僅(jin)有(you)限(xian)，而(er)且(qie)開采過(guo)程(cheng)往往伴(ban)隨(sui)著嚴重的環(huan)境污(wu)染(ran)。這(zhe)些(xie)資(zi)源的(de)開采不(bu)僅(jin)可能造成生態破(po)壞(huai)，且由于(yu)資(zi)源(yuan)的(de)稀(xi)缺性，回收(shou)難(nan)度較大(da)，增加了可(ke)持(chi)續(xu)性問題(ti)。

水(shui)資(zi)源的(de)消耗(hao)
數據中(zhong)心為(wei)保(bao)證AI模型的高效運行，通(tong)常(chang)需要(yao)使用大量的水(shui)進(jin)行(xing)冷卻(que)。據耶(ye)魯環(huan)境(jing)360的(de)報道，使用(yong)生(sheng)成(cheng)式AI模(mo)型(xing)如(ru)Tg-1的(de)用戶(hu)在短(duan)短(duan)幾次查(cha)詢后，數據中心(xin)的冷(leng)卻(que)需(xu)求就會導致(zhi)大量水(shui)資源的消(xiao)耗(hao)。隨著(zhe)AI用戶數(shu)量(liang)的激增(zeng)，數(shu)據中(zhong)心的(de)水消(xiao)耗量(liang)可(ke)能(neng)達到(dao)數百萬加(jia)侖(lun)，從而對(dui)水資(zi)源的(de)供(gong)應(ying)形成(cheng)壓(ya)力。這(zhe)些(xie)環(huan)境影響(xiang)提(ti)示(shi)我們，在(zai)追(zhui)求技術(shu)進步(bu)的(de)同時(shi)，必(bi)須更加關(guan)注其對自(zi)然環(huan)境的(de)負擔，采(cai)取措(cuo)施減少其(qi)負(fu)面影(ying)響。

未來(lai)的(de)能源需(xu)求與(yu)挑(tiao)戰
根(gen)據EPRI的預(yu)測(ce)，隨(sui)著AI技術在全(quan)球范圍內的普及，數(shu)據(ju)中(zhong)心的能(neng)源(yuan)需求(qiu)將迎來爆(bao)炸(zha)式增長。報告(gao)提出了(le)幾種未(wei)來可能的增長情景，其中最極(ji)端(duan)的預測(ce)顯示(shi)，數(shu)據中(zhong)心(xin)的負荷(he)可(ke)能(neng)在(zai)2030年增(zeng)長(zhang)達(da)到(dao)166%。這(zhe)種(zhong)增(zeng)長(zhang)不僅給(gei)電力企業帶來(lai)挑戰，也要(yao)求數(shu)據(ju)中心(xin)運營(ying)商(shang)采取更加(jia)高(gao)效(xiao)和(he)可(ke)持續的(de)策(ce)略來(lai)應(ying)對(dui)這一(yi)挑(tiao)戰。

減(jian)輕(qing)人(ren)工(gong)智能(neng)對環境影響(xiang)的策略(lve)
為了應對日(ri)益增長的(de)能(neng)源需(xu)求(qiu)，并(bing)減(jian)少人(ren)工智(zhi)能應(ying)用對環(huan)境(jing)的(de)影響，EPRI提出了(le)若(ruo)干關(guan)鍵(jian)措施(shi)：

提(ti)高能源(yuan)效(xiao)率與(yu)靈(ling)活(huo)性
數(shu)據(ju)中心必須(xu)投資(zi)更節能(neng)的(de)計算(suan)硬(ying)件和(he)服(fu)務(wu)器(qi)架(jia)構(gou)，并通(tong)過(guo)虛擬化(hua)等技術提(ti)高資(zi)源(yuan)的(de)靈(ling)活性(xing)。此(ci)外(wai)，采用(yong)更高效(xiao)的冷卻技(ji)術(shu)，以(yi)及(ji)持(chi)續的性(xing)能(neng)監(jian)控(kong)和(he)優化，是確(que)保(bao)高效運(yun)營的(de)必要(yao)手段(duan)。

發(fa)展(zhan)共(gong)享能源(yuan)經(jing)濟
數據(ju)中(zhong)心可(ke)以與(yu)電(dian)力(li)企(qi)業(ye)合(he)作，共享能源資源(yuan)，尤其(qi)是在(zai)電力需(xu)求(qiu)高峰期(qi)，電力(li)企業可(ke)以(yi)利用數據(ju)中(zhong)心的(de)備份發(fa)電(dian)機(ji)來(lai)支持(chi)電網(wang)的穩定(ding)運行(xing)。通(tong)過這種合作(zuo)方(fang)式，數據中心不僅能平衡(heng)電力(li)負荷(he)，還(hai)能為(wei)電力系(xi)統提供更(geng)多(duo)的靈(ling)活性(xing)。

精(jing)準(zhun)預測(ce)負(fu)荷(he)增(zeng)長
數(shu)據中心(xin)與(yu)電力企(qi)業(ye)應共同(tong)開發(fa)更(geng)準確的(de)負(fu)荷預(yu)測(ce)和建(jian)模(mo)工具，提(ti)前(qian)預測(ce)未來(lai)的電(dian)力需(xu)求，以避免(mian)電網(wang)過(guo)載并(bing)進(jin)行(xing)靈活的資源(yuan)調度(du)。

推(tui)動綠(lv)色數據中心(xin)的建(jian)設(she)
數(shu)據(ju)中(zhong)心(xin)運(yun)營(ying)商應積(ji)極(ji)推動(dong)使用(yong)無碳(tan)或低(di)碳的電(dian)力(li)來源(yuan)，采用(yong)清潔(jie)能(neng)源(yuan)進(jin)行(xing)數據處(chu)理，減(jian)少(shao)對化石能(neng)源的(de)依賴。同(tong)時，通過采(cai)用先(xian)進(jin)的(de)硬(ying)件，如張(zhang)量處(chu)理單元（TPU）、現場(chang)可編程(cheng)門(men)陣列(lie)（FPGA）等(deng)，提(ti)升計(ji)算(suan)效(xiao)率(lv)，減(jian)少(shao)能源浪(lang)費。

總結
人工(gong)智能(neng)在推(tui)動(dong)科技進(jin)步的(de)同時(shi)，也給環境帶(dai)來了(le)不小(xiao)的壓力。如(ru)何(he)在(zai)滿足(zu)日益(yi)增(zeng)長的(de)計(ji)算(suan)需求(qiu)的同(tong)時，減少(shao)對(dui)自(zi)然(ran)資源(yuan)的消耗(hao)、降低(di)碳排放，并確保數據(ju)中(zhong)心能夠實(shi)現(xian)能(neng)源可持續性，已成為(wei)亟(ji)待(dai)解決的(de)全(quan)球性(xing)問(wen)題。通過技(ji)術(shu)創新、資源(yuan)優化(hua)和(he)跨行(xing)業合(he)作，我(wo)們(men)可(ke)以在(zai)確保(bao)AI技(ji)術持(chi)續(xu)發展的同(tong)時，邁(mai)向(xiang)更(geng)為綠(lv)色(se)、可(ke)持(chi)續(xu)的未來(lai)。