起源：DeepTech深科技（起源：MIT Technology Review）人工智能的疾速开展正在耗费大批动力，而咱们对其详细影响的范围现在有了更清楚的懂得。哈佛年夜学 T.H. Chan 大众卫生学院与 UCLA Fielding 大众卫生学院的研讨团队宣布了一篇新论文，剖析了美国 2,132 个数据核心的运作情形（笼罩天下 78% 的此类设备）。这些数据核心是人工智能模子练习的中心场合。每当咱们经由过程 ChatGPT 等东西收回恳求时，这些设备会被激活。数据核心不只须要大批动力来驱动效劳器，还须要保持装备冷却，进一步增添了能耗。自 2018 年以来，美国数据核心的碳排放量已增加三倍。停止 2024 年 8 月，这些设备共排放了 1.05 亿吨二氧化碳，占天下碳排放总量的 2.18%。比拟之下，美国海内商用航空业的年碳排放量为 1.31 亿公吨。统一时代，数据核心还耗费了天下约 4.59% 的总动力，这一比例较 2018 年翻了一倍。固然现在难以准确量化人工智能对碳排放激增的详细奉献，但自 2022 年 11 月 ChatGPT 问世以来，人工智能的应用确切明显增加。这重要是由于数据核心承载了多种义务，除了练习跟挪用人工智能模子，还包含托管网站、存储云端数据等。研讨职员指出，跟着人工智能逐渐浸透到多少乎全部经济范畴，其在数据核心动力耗费中的占比正疾速回升。“这是一个相称明显的增加。”动力智库 Energy Innovation 的高等研讨员 Eric Gimon 表现，他并未参加这项研讨，但指出，“对于这种指数级增加潜力的剖析令人印象深入。不外，就晋升动力效力或应用新型低能耗芯片而言，这个行业仍处于初期阶段。”值得留神的是，这些数据核心所应用的动力起源高度依附“传染重大”的化石燃料。因为很多数据核心位于如弗吉尼亚等产煤地域，其动力的“碳强度”比全美均匀程度超过 48%。这项宣布在 arXiv 上的论文（尚未经由偕行评审）指出，美国有 95% 的数据核心设在动力传染水平高于天下均匀值的地域。论文作者之一、UCLA Fielding 大众卫生学院助理教学 Falco Bargagli-Stoffi 表现，这种景象不只仅与数据核心选址于产煤地域有关。他指出，“全天候供给的高传染动力十分广泛，而很多数据核心为了坚持 24 小时不连续运转，须要依附这些动力。比拟之下，风能或太阳能等可再生动力每每无奈连续满意这种需要。”别的，政治要素、税收鼓励政策以及处所社区的支持看法也会影响数据核心的选址决议。人工智能范畴的一个要害改变正在减速碳排放的增加。AI 模子正从绝对简略的文本天生模子（如 ChatGPT）敏捷开展为庞杂的图像、视频跟音乐天生模子。此前，这些多模态模子年夜多停顿在试验室研讨阶段，而现在，这种情形正在产生变更。OpenAI 于 12 月 9 日正式向大众宣布了其视频天生模子 Sora。因为大批用户争相测试，该网站一度无奈畸形运转。相似的竞争模子，如谷歌的 Veo 跟 Meta 的 Movie Gen 固然尚未公然，但依照行业通例，这些公司可能会很快推出响应产物。别的，音乐天生模子如 Suno 跟 Udio 也在疾速扩大，只管其面对相干执法诉讼。英伟达上个月宣布了本人的音频天生器，而谷歌则在开辟一种名为 Astra 的 AI 视频助手，可能及时与用户四周的情况互动。“从文本天生到图像跟视频天生，数据处置的范围正以指数级增加。”论文的重要作者、比萨年夜学跟 IMT 卢卡研讨所的人工智能博士生、现为哈佛拜访研讨员的 Gianluca Guidi 表现。跟着技巧的普遍利用，碳排放量也将随之疾速攀升。研讨团队的目的之一是开辟更准确的方式来评价数据核心的能耗。但是，这项义务比预期庞杂得多，由于相干数据疏散于差别的起源跟机构中。现在，研讨团队已开辟出一个天下数据核心碳排放量的可视化流派，盼望为将来制订增加数据核心碳排放的政策供给数据支撑。跟着数据核心数目的激增，这一成绩在将来多少年将愈加凸起。“环保提倡者跟年夜型科技公司之间的抵触只会日益加剧。”哈佛数据迷信打算主任、哈佛年夜学教学 Francesca Dominici 表现，她也是论文的作者之一。“但我猜测，将来四年内可能不会出台任何本质性的羁系办法。”原文链接：https://www.technologyreview.com/2024/12/13/1108719/ais-emissions-are-about-to-skyrocket-even-further/