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       時隔很久不談AI人工智能高速發展背后的環境影響了，關于能耗的，關于碳排放的。一直關注環保在線的應該還記得，ChatGPT這陣“風”吹過的時候，環保在線特別提到過，AI人工智能的跨越式進步令人振奮，但AI大模型的耗電量也是讓人瞠目的數據。
 
　　當時，據外國研究機構的報告，ChatGPT每天大約能響應2億多個請求，這過程大約會消耗50萬度電，相當于美國1.7萬個家庭的用電量。而馬斯克還曾公開表示，未來制約AI發展的主要因素必有電能短缺這一項，可見一斑。
 
　　已經有機構預測，在生成式AI應用越來越廣泛的背景下，到2027年，整個人工智能行業每年或將消耗130多太瓦時的電力。同時，巨量算力背后的冷卻用水量同樣是個天文數字，科羅拉多大學與德克薩斯大學的研究人員甚至單獨發布了關于訓練AI用水的估算結果論文——“訓練GPT-3所需的清水量相當于填滿一個核反應堆的冷卻塔所需的水量”。
 
　　當然，如果說，能源消耗可以通過發展清潔能源和可再生能能源來解決，水資源的消耗可以通過大量可再生水及相關技術來控制，那么今天百度熱搜#AI狂歡背后“污染”來襲#所指向的海量電子廢棄物，又該何去何從？
 
　　據《自然·計算科學》發表的研究論文，2020年至2030年間，生成式AI帶來的電子廢棄物可能激增近1000倍，產生最高達500萬噸的電子垃圾。但今年聯合國發布的第四版《全球電子廢棄物監測報告》明確表示，目前全球范圍內得到適當回收再利用的電子廢棄物不到其總量的四分之一。
 
　　也就是說，生成式AI帶來的電子廢棄物可能也無法完全進入回收鏈中。所以，AI到底哪兒來的這么多電子垃圾？究其根本原因是快速迭代的必然結果。
 
　　最近，中外科學家合作開展的一項最新研究盡可能推導出了較為精準的數據，即算力需求的復合年增長率最高或達136%。結合另一項數據——GPU(圖形處理器)2年時間零件數從35000多個增加到了60萬，重量從0.0318噸增加到了1.36噸，且多種高性能計算硬件普遍壽命保持在3年左右，研究推導出了最終結果，即在2023年到2030年期間，電子廢棄物產生量保守估計可達180萬噸，最高估計可達500萬噸。
 
　　我們很難去衡量清楚，AI人工智能技術從提高效率，促轉型升級的角度來看帶來的節能降耗和減排作用，與其本身所增加的能耗、碳排放以及電子垃圾影響究竟孰高孰低。但科技進步的進程是不可逆轉的，未來仍須相關主體與政府一起，無論是建設綠色數據中心，還是完善再生資源回收體系，均需要更多行動。