AI能耗預測發現行業距離淨零還很遠

隨著人工智能行業的迅速擴張，有關數據中心對環境影響的問題日益凸顯——一項新的預測警告稱，該行業不太可能在 2030 年實現淨零排放目標。

風起就是你 紐約康奈爾大學的教授和他的同事對到 2030 年當今領先的人工智能服務器可能使用的能源、水和碳量進行了建模，同時考慮到美國的各種增長場景和可能的數據中心位置。他們將估計的芯片供應、服務器功耗和冷卻能力與各州電網數據結合起來進行分析。雖然並非每家人工智能公司都設定了淨零目標，但一些活躍於人工智能領域的最大科技公司，如穀歌、微軟和 Meta，已經設定了 2030 年截止日期的目標。

“人工智能計算的快速增長正在從根本上重塑一切，”你說。 “隨著一個行業的發展，我們試圖了解會產生什麼影響？”

他們估計，到 2030 年，美國人工智能服務器建設將需要額外 7.31 億至 11.25 億立方米的水，相當於每年 24 至 4400 萬噸二氧化碳。該預測取決於人工智能需求增長的速度、實際可以建造多少高端服務器以及美國新數據中心的位置。

研究人員根據增長速度創建了五種情景，並確定了減輕影響的不同方法。 “第一是位置，位置，位置，”你說。將數據中心放置在中西部各州可以減少影響，因為那裡的水更容易獲得，而且電網由高比例的可再生能源供電。該團隊認為，能源供應脫碳以及提高數據中心計算和冷卻過程的效率是限制影響的關鍵方法。總的來說，這三種方法可以減少該行業 73% 的排放量和 86% 的水足跡。

但該組織的估計也可能因公眾對數據中心安裝的反對而產生偏差，因為這些數據中心的開採對環境有潛在的影響。在弗吉尼亞州，它主辦了大約 全球八分之一的數據中心 容量，居民有 開始表現出反對的態度 進行更有計劃的建設，影響其水資源儲備和更廣泛的環境。針對賓夕法尼亞州、德克薩斯州、亞利桑那州、加利福尼亞州和俄勒岡州的數據中心也提出了類似的請願書。跟踪數據中心發展的研究公司 Data Center Watch 的數據表明，當地的反對聲音有所抑制 價值640億美元的項目。然而，即使在那些已經成功關閉的地方，數據中心還能使用多少能源和水還不清楚。

這就是為什麼那些試圖研究和量化人工智能對環境影響的人——儘管很謹慎——對新發現表示歡迎。 “人工智能是一個發展如此迅速的領域，很難對未來做出任何有意義的預測，”他說。 薩莎·盧恰尼 在AI公司抱臉。 “正如作者自己所說，行業的進步可以從根本上改變計算和電力需求，正如我們在 DeepSeek 中看到的那樣，”它使用各種技術來減少強力計算。

克里斯·普里斯特 在英國布里斯託大學，“作者強調需要投資額外的可再生能源容量”，並且數據中心的位置很重要，這是正確的。他說：“我認為他們對直接冷卻人工智能數據中心的用水量的預測過於悲觀。”他表示，該模型的“最佳情況”情景更像是數據中心如今的“一切照舊”。

盧奇奧尼認為這篇論文強調了人工智能世界所缺失的東西：“更多透明度”。她解釋說，這個問題可以通過“模型開發者跟踪和報告他們的計算和能源使用情況，並向消費者和政策制定者提供這些信息，並堅定承諾減少其整體環境影響，包括排放”來解決。