人(ren)工(gong)智(zhi)能(neng)如(ru)何(he)影響數(shù)(shu)據(jù)(ju)中(zhong)心和(he)環(huán)境

隨(sui)著人工(gong)智能(neng)（AI）技術(shù)的迅猛(meng)發(fā)(fa)展(zhan)，尤其(qi)是(shi)大(da)型(xing)語(yǔ)(yu)言(yan)模型(xing)（如ChatGPT）和(he)生(sheng)成(cheng)式(shi)AI的(de)廣泛應(yīng)(ying)用(yong)，數(shù)(shu)據(jù)(ju)中心(xin)的能源(yuan)消耗和(he)環(huán)境影響(xiang)成(cheng)為了全(quan)球(qiu)關(guān)注(zhu)的焦(jiao)點(diǎn)。尤其(qi)是像Tg-1等(deng)AI技(ji)術(shù)的出(chu)現(xiàn)，使得(de)數(shù)(shu)據(jù)中(zhong)心(xin)的電力(li)需(xu)求大(da)幅(fu)增(zeng)加，對(duì)可持(chi)續(xù)性(xing)提(ti)出了(le)新的挑戰(zhàn)。這些技(ji)術(shù)(shu)的(de)飛速發(fā)(fa)展(zhan)雖(sui)然為產(chǎn)(chan)業(yè)(ye)帶來(lái)巨(ju)大(da)機(jī)(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(zhǎng)(zhang)的(de)能源(yuan)需求的(de)同時(shí)，減(jian)少(shao)對(duì)環(huán)境的(de)負(fù)(fu)面(mian)影(ying)響(xiang)。

AI技(ji)術(shù)(shu)對(duì)數(shù)(shu)據(jù)(ju)中(zhong)心(xin)能源(yuan)消(xiao)耗(hao)的(de)影(ying)響(xiang)
根(gen)據(jù)(ju)國(guó)(guo)際能源(yuan)機(jī)構(gòu)（IEA）的(de)數(shù)(shu)據(jù)，數(shù)據(jù)(ju)中(zhong)心和(he)數(shù)(shu)據(jù)傳(chuan)輸網(wǎng)絡(luò)的(de)能(neng)源消耗(hao)已經(jīng)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(shù)的(de)快(kuai)速(su)發(fā)展(zhan)，尤(you)其是(shi)在商(shang)業(yè)和公(gong)共(gong)領(lǐng)(ling)域(yu)的(de)廣泛應(yīng)(ying)用(yong)，數(shù)(shu)據(jù)(ju)中心(xin)的(de)負(fù)(fu)荷急劇(ju)增加(jia)，進(jìn)而(er)導(dǎo)(dao)致電網(wǎng)的壓力(li)增大，進(jìn)一步加劇了(le)能(neng)源(yuan)使用(yong)對(duì)環(huán)境的負(fù)面(mian)影(ying)響。AI應(yīng)(ying)用，特(te)別是像(xiang)生成式(shi)對(duì)(dui)話模型(xing)和大(da)規(guī)(gui)模數(shù)據(jù)(ju)處理的AI任(ren)務(wù)，比(bi)傳統(tǒng)(tong)的數(shù)字(zi)技術(shù)消耗(hao)更多的(de)能源。例如(ru)，據(jù)電力研(yan)究(jiu)所（EPRI）的(de)估算，傳統(tǒng)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(shí)的(de)電能(neng)，而(er)一(yi)次ChatGPT的請(qǐng)求則(ze)消(xiao)耗(hao)大(da)約(yue)2.9瓦(wa)小時(shí)，幾(ji)乎(hu)是傳(chuan)統(tǒng)搜(sou)索(suo)查詢(xun)的10倍。更復(fù)雜(za)的AI任(ren)務(wù)(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(shù)的(de)能源(yuan)需求主要(yao)集(ji)中在三個(gè)方(fang)面：
模(mo)型(xing)開(kāi)(kai)發(fā)(fa)：在開(kāi)(kai)發(fā)(fa)AI模型之前，開(kāi)(kai)發(fā)者(zhe)需(xu)要(yao)進(jìn)行(xing)大(da)量(liang)的前期調(diào)研(yan)、數(shù)(shu)據(jù)(ju)采(cai)集和(he)微調(diào)(diao)，這(zhe)一(yi)過(guò)(guo)程(cheng)消耗了約(yue)10%的能(neng)源(yuan)。
模型(xing)訓(xùn)(xun)練(lian)：AI模型的訓(xùn)練(lian)需要(yao)處理龐大的(de)數(shù)(shu)據(jù)(ju)集，進(jìn)(jin)行(xing)長(zhǎng)時(shí)間的(de)計(jì)(ji)算工作(zuo)，訓(xùn)(xun)練(lian)過(guò)程消(xiao)耗(hao)了(le)約30%的能源。
模(mo)型(xing)應(yīng)用：在(zai)實(shí)際使用中(zhong)，AI模(mo)型(xing)需要高強(qiáng)度的計(jì)(ji)算支(zhi)持(chi)，每次應(yīng)(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(shù)的普及(ji)和不(bu)斷發(fā)(fa)展(zhan)，模型的(de)復(fù)(fu)雜性和計(jì)(ji)算需求(qiu)只會(huì)(hui)不斷(duan)增加，因此(ci)，數(shù)(shu)據(jù)(ju)中心的電(dian)力(li)消(xiao)耗也將(jiang)呈(cheng)現(xiàn)出(chu)加速增長(zhǎng)的(de)趨(qu)勢(shì)。

人工智(zhi)能對(duì)環(huán)(huan)境的(de)影響
人工智能在推動(dòng)(dong)科技進(jìn)(jin)步(bu)的同時(shí)(shi)，也(ye)對(duì)(dui)環(huán)境(jing)產(chǎn)(chan)生了深(shen)遠(yuǎn)(yuan)的影響(xiang)。以(yi)下是(shi)幾(ji)個(gè)主要(yao)的環(huán)境(jing)影響(xiang)方(fang)面(mian)：

碳(tan)排放增加(jia)
根據(jù)馬(ma)薩諸(zhu)塞(sai)大(da)學(xué)阿(a)默(mo)斯特分(fen)校(xiao)的(de)研究，訓(xùn)(xun)練(lian)一(yi)個(gè)(ge)大(da)型(xing)AI模型可能(neng)會(huì)(hui)產(chǎn)生超(chao)過(guò)62.6萬(wàn)磅的二(er)氧(yang)化碳(tan)排(pai)放(fang)，相(xiang)當(dāng)(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(shù)(shu)不(bu)斷(duan)發(fā)展，碳排放的增(zeng)長(zhǎng)(zhang)成(cheng)為了全(quan)球氣候變(bian)化(hua)挑(tiao)戰(zhàn)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(guān)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(kāi)采過(guò)(guo)程(cheng)往往伴(ban)隨(sui)著嚴(yán)重的環(huán)(huan)境污(wu)染(ran)。這(zhe)些(xie)資(zi)源的(de)開(kāi)采不(bu)僅(jin)可能造成生態(tài)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(xù)(xu)性問(wèn)題(ti)。

水(shui)資(zi)源的(de)消耗(hao)
數(shù)據(jù)中(zhong)心為(wei)保(bao)證AI模型的高效運(yùn)行，通(tong)常(chang)需要(yao)使用大量的水(shui)進(jìn)(jin)行(xing)冷卻(que)。據(jù)耶(ye)魯環(huán)(huan)境(jing)360的(de)報(bào)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(shù)據(jù)中心(xin)的冷(leng)卻(que)需(xu)求就會(huì)導(dǎo)致(zhi)大量水(shui)資源的消(xiao)耗(hao)。隨著(zhe)AI用戶數(shù)(shu)量(liang)的激增(zeng)，數(shù)(shu)據(jù)中(zhong)心的(de)水消(xiao)耗量(liang)可(ke)能(neng)達(dá)到(dao)數(shù)百萬(wàn)加(jia)侖(lun)，從而對(duì)(dui)水資(zi)源的(de)供(gong)應(yīng)(ying)形成(cheng)壓(ya)力。這(zhe)些(xie)環(huán)(huan)境影響(xiang)提(ti)示(shi)我們，在(zai)追(zhui)求技術(shù)(shu)進(jìn)步(bu)的(de)同時(shí)(shi)，必(bi)須更加關(guān)(guan)注其對(duì)自(zi)然環(huán)(huan)境的(de)負(fù)擔(dān)，采(cai)取措(cuo)施減少其(qi)負(fù)(fu)面影(ying)響。

未來(lái)(lai)的(de)能源需(xu)求與(yu)挑(tiao)戰(zhàn)
根(gen)據(jù)EPRI的預(yù)(yu)測(cè)(ce)，隨(sui)著AI技術(shù)在全(quan)球范圍內(nèi)的普及，數(shù)(shu)據(jù)(ju)中(zhong)心的能(neng)源(yuan)需求(qiu)將迎來(lái)爆(bao)炸(zha)式增長(zhǎng)。報(bào)告(gao)提出了(le)幾種未(wei)來(lái)可能的增長(zhǎng)情景，其中最極(ji)端(duan)的預(yù)測(cè)(ce)顯示(shi)，數(shù)(shu)據(jù)中(zhong)心(xin)的負(fù)荷(he)可(ke)能(neng)在(zai)2030年增(zeng)長(zhǎng)(zhang)達(dá)(da)到(dao)166%。這(zhe)種(zhong)增(zeng)長(zhǎng)(zhang)不僅給(gei)電力企業(yè)帶來(lái)(lai)挑戰(zhàn)，也要(yao)求數(shù)(shu)據(jù)(ju)中心(xin)運(yùn)營(yíng)(ying)商(shang)采取更加(jia)高(gao)效(xiao)和(he)可(ke)持續(xù)的(de)策(ce)略來(lái)(lai)應(yīng)(ying)對(duì)(dui)這一(yi)挑(tiao)戰(zhàn)。

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

提(ti)高能源(yuan)效(xiao)率與(yu)靈(ling)活(huo)性
數(shù)(shu)據(jù)(ju)中心必須(xu)投資(zi)更節(jié)能(neng)的(de)計(jì)算(suan)硬(ying)件和(he)服(fu)務(wù)(wu)器(qi)架(jia)構(gòu)(gou)，并通(tong)過(guò)(guo)虛擬化(hua)等技術(shù)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(shù)(shu)，以(yi)及(ji)持(chi)續(xù)的性(xing)能(neng)監(jiān)(jian)控(kong)和(he)優(yōu)化，是確(que)保(bao)高效運(yùn)(yun)營(yíng)的(de)必要(yao)手段(duan)。

發(fā)(fa)展(zhan)共(gong)享能源(yuan)經(jīng)(jing)濟(jì)
數(shù)據(jù)(ju)中(zhong)心可(ke)以與(yu)電(dian)力(li)企(qi)業(yè)(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(yè)可(ke)以(yi)利用數(shù)據(jù)(ju)中(zhong)心的(de)備份發(fā)(fa)電(dian)機(jī)(ji)來(lái)(lai)支持(chi)電網(wǎng)(wang)的穩(wěn)定(ding)運(yùn)行(xing)。通(tong)過(guò)這種合作(zuo)方(fang)式，數(shù)據(jù)中心不僅能平衡(heng)電力(li)負(fù)荷(he)，還(hai)能為(wei)電力系(xi)統(tǒng)提供更(geng)多(duo)的靈(ling)活性(xing)。

精(jing)準(zhǔn)(zhun)預(yù)測(cè)(ce)負(fù)(fu)荷(he)增(zeng)長(zhǎng)
數(shù)(shu)據(jù)中心(xin)與(yu)電力企(qi)業(yè)(ye)應(yīng)共同(tong)開(kāi)發(fā)(fa)更(geng)準(zhǔn)確的(de)負(fù)(fu)荷預(yù)(yu)測(cè)(ce)和建(jian)模(mo)工具，提(ti)前(qian)預(yù)測(cè)(ce)未來(lái)(lai)的電(dian)力需(xu)求，以避免(mian)電網(wǎng)(wang)過(guò)(guo)載并(bing)進(jìn)(jin)行(xing)靈活的資源(yuan)調(diào)度(du)。

推(tui)動(dòng)綠(lv)色數(shù)據(jù)中心(xin)的建(jian)設(shè)(she)
數(shù)(shu)據(jù)(ju)中(zhong)心(xin)運(yùn)(yun)營(yíng)(ying)商應(yīng)積(ji)極(ji)推動(dòng)(dong)使用(yong)無(wú)碳(tan)或低(di)碳的電(dian)力(li)來(lái)源(yuan)，采用(yong)清潔(jie)能(neng)源(yuan)進(jìn)(jin)行(xing)數(shù)據(jù)處(chu)理，減(jian)少(shao)對(duì)化石能(neng)源的(de)依賴。同(tong)時(shí)，通過(guò)采(cai)用先(xian)進(jìn)(jin)的(de)硬(ying)件，如張(zhang)量處(chu)理單元（TPU）、現(xiàn)場(chǎng)(chang)可編程(cheng)門(men)陣列(lie)（FPGA）等(deng)，提(ti)升計(jì)(ji)算(suan)效(xiao)率(lv)，減(jian)少(shao)能源浪(lang)費(fèi)。

總結(jié)
人工(gong)智能(neng)在推(tui)動(dòng)(dong)科技進(jìn)(jin)步的(de)同時(shí)(shi)，也給環(huán)境帶(dai)來(lái)了(le)不小(xiao)的壓力。如(ru)何(he)在(zai)滿足(zu)日益(yi)增(zeng)長(zhǎng)的(de)計(jì)(ji)算(suan)需求(qiu)的同(tong)時(shí)，減少(shao)對(duì)(dui)自(zi)然(ran)資源(yuan)的消耗(hao)、降低(di)碳排放，并確保數(shù)據(jù)(ju)中(zhong)心能夠?qū)?shi)現(xiàn)(xian)能(neng)源可持續(xù)性，已成為(wei)亟(ji)待(dai)解決的(de)全(quan)球性(xing)問(wèn)(wen)題。通過(guò)技(ji)術(shù)(shu)創(chuàng)新、資源(yuan)優(yōu)化(hua)和(he)跨行(xing)業(yè)合(he)作，我(wo)們(men)可(ke)以在(zai)確保(bao)AI技(ji)術(shù)持(chi)續(xù)(xu)發(fā)展的同(tong)時(shí)，邁(mai)向(xiang)更(geng)為綠(lv)色(se)、可(ke)持(chi)續(xù)(xu)的未來(lái)(lai)。