人工智能（AI）在加速還是拖累全球實現(xiàn)“凈零”排放？
根據(jù)谷歌(187.39, 0.78, 0.42%)最新發(fā)布的《2024年環(huán)境報告》，由于擴建支持AI的數(shù)據(jù)中心，該公司2023年的溫室氣體排放量比2019年大幅增加了48%。
另一家科技巨頭微軟(460.77, 1.49, 0.32%)公司也在今年5月承認，自2020年以來，該公司排放量增加了近三分之一，這很大程度上也是因為數(shù)據(jù)中心的建設。
不過，一些預測性的研究認為，AI未來有能力提高能源效率，助力氣候轉型。微軟聯(lián)合創(chuàng)始人比爾·蓋茨近日表示，盡管AI將使全球電力需求增加2%到6%，但AI也可以“加速減少6%以上的電力需求”。
谷歌首席可持續(xù)發(fā)展官凱特·勃蘭特（Kate Brandt）也預測稱，該公司的排放量“會繼續(xù)上升，然后再向目標下降”。
安永戰(zhàn)略與交易咨詢服務合伙人蕭富升對第一財經記者表示，AI算力擴容所需的大量電力是當前不可規(guī)避的一個主要問題。但AI技術正成為能源轉型和降低能耗的強大驅動力，通過精準調度和需求響應，為構建節(jié)能高效的未來電網(wǎng)鋪平道路。
AI威脅“凈零”目標
根據(jù)國際能源署（IEA）的數(shù)據(jù)，使用OpenAI旗下的聊天機器人ChatGPT進行一次查詢，耗費的電量為2.9瓦時，而谷歌搜索只需0.3瓦時，只有前者的約1/10。
布魯金斯學會的一份研究稱，具有大量功能的生成模型每次查詢所需的功耗遠高于傳統(tǒng)應用，所需的硬件水平也超出了特定任務計算系統(tǒng)。人們對要求模型執(zhí)行的任務越廣泛，所需的能源和碳排放量就越大。根據(jù)AI初創(chuàng)公司Hugging Face和卡內基梅隆大學研究人員的研究，生成一張圖像所需的能量可以為一臺智能手機充滿電。
與此同時，最近英國政府支持的一份關于人工智能安全的報告稱，科技公司使用的能源來源的碳密度是計算技術環(huán)境成本的“關鍵變量”。然而，AI模型訓練的“相當大部分”仍然依賴于化石燃料能源。
布魯金斯學會還稱，隨著時間推移，與AI訓練相關的能源消耗將逐漸增加，而不是減少。訓練早期的聊天機器人模型（如GPT-3模型）產生了500公噸的溫室氣體排放，相當于傳統(tǒng)汽油動力汽車行駛約100萬英里。同樣的模型在訓練階段需要1200多兆瓦時，相當于一百萬個美國家庭一小時的能耗。而大語言模型未來的迭代可能會不斷提高這些指標，GPT-4等更新版本的需求量更大，產生的碳排放量也更高。
IEA預測稱，到2026年，取決于部署增加的速度和計算流程的效率等因素，與數(shù)據(jù)中心、加密貨幣和AI相關的電力消耗可能會增加至620到1050太瓦時。這意味著全球電力需求“至少增加一個瑞典，最多增加一個德國”。
谷歌在最新報告中表示，該公司在2030年實現(xiàn)凈零排放目標存在“顯著的不確定性”，未來AI對環(huán)境影響也“復雜且難以預測”。微軟今年也承認，由于其人工智能與數(shù)據(jù)中心建設等戰(zhàn)略，該公司2030年的凈零目標“登月計劃”可能不會成功。
與此同時，對AI環(huán)境影響相關的擔憂不僅僅是能源或排放�？焖僭鲩L的AI基礎設施也需要土地和水。據(jù)英媒引用的一項數(shù)據(jù)，到2027年，AI的用水量可能高達66億立方米，接近英格蘭年用水量的三分之二。布魯金斯學會也稱，在美國西南部的一些用水密集型數(shù)字基礎設施項目，給已經飽受缺水之苦的社區(qū)造成了壓力。
谷歌也在其最新報告中承認，2023年該公司數(shù)據(jù)中心的耗電量將增加17%，約占全球數(shù)據(jù)中心耗電量的7%至10%。其數(shù)據(jù)中心的耗水量也比上一年增加了17%。
科技巨頭對減排負責？
比爾·蓋茨（Bill Gates）近日表示，大型科技公司“非常愿意”為使用清潔能源支付額外費用，以“證明他們在使用綠色能源”。
的確如此，根據(jù)亞馬遜(197.59, -2.41, -1.20%)官網(wǎng)介紹，該公司在全球擁有500多個太陽能和風能項目，僅去年就投資了100多個，連續(xù)第四年成為全球最大的可再生能源企業(yè)買家。今年1月，微軟還聘請了一位核技術總監(jiān)，負責開發(fā)原子反應堆，為其數(shù)據(jù)中心供電。今年5月，谷歌也宣布在日本簽署兩份新的太陽能購電協(xié)議（PPA），支持建設新的太陽能項目，為日本電網(wǎng)增加60兆瓦的清潔能源容量。
不過，根據(jù)谷歌的報告，由于一些清潔能源項目在2023年終止，其可獲得的可再生能源數(shù)量減少。同時，該公司數(shù)據(jù)中心的耗電量“超過了”谷歌在美國和亞太地區(qū)上線更多清潔能源項目的能力。
與此同時，可再生能源可能無法跟上AI擴展步伐。IEA警告說，盡管2023年全球可再生能源容量以過去20年的最快速度增長，但根據(jù)當前各國政府計劃，到2030年，全球可再生能源可能只會增加一倍。此外，風能和太陽能等陸上可再生能源項目可以在不到六個月內開發(fā)完成。然而，許多發(fā)達國家的規(guī)劃監(jiān)管可能會使這一過程增加數(shù)年。海上風電場和水電方案面臨類似的挑戰(zhàn)，建設時間還需要兩到五年。
蕭富升對第一財經記者表示，未來，科技公司可以從技術突破、資源共享和新能源利用等方面入手減少AI的能源需求，但是相關解決方案都并不容易實現(xiàn)。
他稱：“技術的突破需要大量的人力、物力和資本的支持，需要解決新型芯片的商業(yè)化落地和持續(xù)性能提升問題，資源共享要求確保算力租賃服務的可靠性和成本效益，同時需要建立有效的資源共享機制，而新能源利用則需要克服可再生能源的間歇性和不穩(wěn)定性，并在能源管理上實現(xiàn)智能化和高效化，同時還需考慮與現(xiàn)有能源基礎設施的兼容性和過渡問題。”
