舟山期货配资 谷歌因开发人工智能5年内碳排放激增近50%,AI是全球“净零”排放的天敌吗?


发布日期:2024-08-05 08:08    点击次数:57

  人工智能(AI)在加速还是拖累全球实现“净零”排放?

资料显示,依依股份主营业务为宠物一次性卫生护理用品。中国企业资本联盟副理事长柏文喜向《证券日报》记者表示,当前,宠物经济的火热主要得益于宠物角色的转变和人们情感需求的提升。随着宠物消费市场规模不断扩大,宠物食品、用品及医疗保健等相关产业迎来快速发展阶段。

  根据谷歌最新发布的《2024年环境报告》,由于扩建支持AI的数据中心,该公司2023年的温室气体排放量比2019年大幅增加了48%。

  另一家科技巨头微软公司也在今年5月承认,自2020年以来,该公司排放量增加了近三分之一,这很大程度上也是因为数据中心的建设。

  不过,一些预测性的研究认为,AI未来有能力提高能源效率,助力气候转型。微软联合创始人比尔·盖茨近日表示,尽管AI将使全球电力需求增加2%到6%,但AI也可以“加速减少6%以上的电力需求”。

  谷歌首席可持续发展官凯特·勃兰特(Kate Brandt)也预测称,该公司的排放量“会继续上升,然后再向目标下降”。

  安永战略与交易咨询服务合伙人萧富升对第一财经记者表示,AI算力扩容所需的大量电力是当前不可规避的一个主要问题。但AI技术正成为能源转型和降低能耗的强大驱动力,通过精准调度和需求响应,为构建节能高效的未来电网铺平道路。

  AI威胁“净零”目标

  根据国际能源署(IEA)的数据,使用OpenAI旗下的聊天机器人ChatGPT进行一次查询,耗费的电量为2.9瓦时,而谷歌搜索只需0.3瓦时,只有前者的约1/10。

  布鲁金斯学会的一份研究称,具有大量功能的生成模型每次查询所需的功耗远高于传统应用,所需的硬件水平也超出了特定任务计算系统。人们对要求模型执行的任务越广泛,所需的能源和碳排放量就越大。根据AI初创公司Hugging Face和卡内基梅隆大学研究人员的研究,生成一张图像所需的能量可以为一台智能手机充满电。

  与此同时,最近英国政府支持的一份关于人工智能安全的报告称,科技公司使用的能源来源的碳密度是计算技术环境成本的“关键变量”。然而,AI模型训练的“相当大部分”仍然依赖于化石燃料能源。

  布鲁金斯学会还称,随着时间推移,与AI训练相关的能源消耗将逐渐增加,而不是减少。训练早期的聊天机器人模型(如GPT-3模型)产生了500公吨的温室气体排放,相当于传统汽油动力汽车行驶约100万英里。同样的模型在训练阶段需要1200多兆瓦时,相当于一百万个美国家庭一小时的能耗。而大语言模型未来的迭代可能会不断提高这些指标,GPT-4等更新版本的需求量更大,产生的碳排放量也更高。

  IEA预测称,到2026年,取决于部署增加的速度和计算流程的效率等因素,与数据中心、加密货币和AI相关的电力消耗可能会增加至620到1050太瓦时。这意味着全球电力需求“至少增加一个瑞典,最多增加一个德国”。

  谷歌在最新报告中表示,该公司在2030年实现净零排放目标存在“显著的不确定性”,未来AI对环境影响也“复杂且难以预测”。微软今年也承认,由于其人工智能与数据中心建设等战略,该公司2030年的净零目标“登月计划”可能不会成功。

  与此同时,对AI环境影响相关的担忧不仅仅是能源或排放。快速增长的AI基础设施也需要土地和水。据英媒引用的一项数据,到2027年,AI的用水量可能高达66亿立方米,接近英格兰年用水量的三分之二。布鲁金斯学会也称,在美国西南部的一些用水密集型数字基础设施项目,给已经饱受缺水之苦的社区造成了压力。

  谷歌也在其最新报告中承认,2023年该公司数据中心的耗电量将增加17%,约占全球数据中心耗电量的7%至10%。其数据中心的耗水量也比上一年增加了17%。

  科技巨头对减排负责?

  比尔·盖茨(Bill Gates)近日表示,大型科技公司“非常愿意”为使用清洁能源支付额外费用,以“证明他们在使用绿色能源”。

  的确如此,根据亚马逊官网介绍,该公司在全球拥有500多个太阳能和风能项目,仅去年就投资了100多个,连续第四年成为全球最大的可再生能源企业买家。今年1月,微软还聘请了一位核技术总监,负责开发原子反应堆,为其数据中心供电。今年5月,谷歌也宣布在日本签署两份新的太阳能购电协议(PPA),支持建设新的太阳能项目,为日本电网增加60兆瓦的清洁能源容量。

  不过,根据谷歌的报告,由于一些清洁能源项目在2023年终止,其可获得的可再生能源数量减少。同时,该公司数据中心的耗电量“超过了”谷歌在美国和亚太地区上线更多清洁能源项目的能力。

  与此同时,可再生能源可能无法跟上AI扩展步伐。IEA警告说,尽管2023年全球可再生能源容量以过去20年的最快速度增长,但根据当前各国政府计划,到2030年,全球可再生能源可能只会增加一倍。此外,风能和太阳能等陆上可再生能源项目可以在不到六个月内开发完成。然而,许多发达国家的规划监管可能会使这一过程增加数年。海上风电场和水电方案面临类似的挑战,建设时间还需要两到五年。

  萧富升对第一财经记者表示,未来,科技公司可以从技术突破、资源共享和新能源利用等方面入手减少AI的能源需求,但是相关解决方案都并不容易实现。

  他称:“技术的突破需要大量的人力、物力和资本的支持,需要解决新型芯片的商业化落地和持续性能提升问题,资源共享要求确保算力租赁服务的可靠性和成本效益,同时需要建立有效的资源共享机制,而新能源利用则需要克服可再生能源的间歇性和不稳定性,并在能源管理上实现智能化和高效化,同时还需考虑与现有能源基础设施的兼容性和过渡问题。”

  (本文来自第一财经)

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责任编辑:刘明亮 舟山期货配资