AI耗电又费水，2030年用水量够13亿人用一年

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当你向聊天机器人发出一条指令, 当你让 AI 生成一张图片, 又或者是一段视频时, 你可能不会想到, 这些看起来似乎很轻盈的数字操作, 正在现实世界里“大口吃电”, 正在现实世界里“猛灌水”, 正在现实世界里“狂占地”。

在6月3日这一天, 联合国大学针对水、环境与健康展开研究的研究所, 发布了一份有着特定名称的报告。那份报告的名称是《AI能耗的环境成本: 碳、水和土地足迹》。该报告进行了相关预计, 预计到2030年的时候, 在全球范围内, 为AI服务的数据中心, 每年都会出现不一样的数据。在电力消耗方面, 将会达到945太瓦时的量。在用水量领域, 其数量可以等同于13亿人一年时间里基本生活所体现出的需求。在土地占用面积这方面, 会超过14500平方公里。

AI的环境代价，远不止碳排放

你大概会觉得AI的“烧钱”与“烧电”相近, 然而报告察觉到了一事, 每耗费1千瓦时电力, AI背后实际上伴随着三本账, 分别是碳排放、水资源消耗、土地占用。更为关键之处在于, 这三本账并非总是同步变动。举例来说, 从煤炭转变为生物能源发电, 碳排放能够降低大约72%, 可是水足迹有可能飙升30倍以上, 土地足迹甚至会增加100倍。

米丽娅姆·阿策尔作为报告第一作者坦言, 最令人意外的发现是, 那些从碳排放角度而言堪称极为“绿色”的方案, 常常在水以及土地方面反而显得更为“费”。低碳, 绝对不等同于低耗水或者低占地。

报告发出提醒, 要是仅凭借单一指标去衡量AI的可持续性, 那么就极有可能将不同环境目标之间存在的冲突给掩盖掉, 甚至还会把环境压力转移至本来就缺水且土地紧张的地区。对于未来评估AI的环境影响这一情况而言, 必须要同时对碳、水、土地三大足迹予以关注。

训练AI只是耗能的开始

提到AI能耗, 不少人的首个反应便是训练大模型耗费电量的情况。据报告叙述, 训练GPT-5预估所需电力约为100吉瓦时, 这等同于撒哈拉以南非洲大概77万人一年的居民用电总量, 相应的用水量约为10亿升, 土地占用面积约为1.5平方公里, 也就是215个足球场的大小。

然而研究人员表明, 训练仅仅是冰山一角而已。实际上持续在“烧资源”的, 乃是模型投入应用之后的“推理”环节, 即每一回你向AI提出问题、使其生成内容的那个瞬间。推理占据AI总体能耗的80%至90%。

拿GPT来说, 它每日处理大概25亿条用户所提交的请求。按照每次文本请求耗电0.42瓦时进行保守的估算, 那么其年耗电量约为383吉瓦时。其年度用水量等同于撒哈拉以南非洲大约50万人的家庭用水方面的需求, 它的占地面积超出800个足球场。

若将AI嵌入更大的平台之中, 那么资源的消耗将会持续飙升, 谷歌进行一次传统的搜索, 电力消耗大约是0.3瓦时, 然而一次结合了生成式AI的搜索, 其电力消耗最高能够达到3瓦时。

正演变成新“资源黑洞”的是视频生成, 一段高分辨率AI视频耗费的电力可能超415瓦时, 且比数百张AI图像的电力消耗总和还要多, 研究人员发出警告, 倘若AI视频大幅融入主流互联网, 那么其资源需求或许会快速增大, 并成为基础设施层面的环境问题。

更是让人警觉的情形存在着, 提升此效率并不等同于下降那资源消耗。联合国大学里的研究所所长这个人是卡韦赫·马达尼, 他明确指出过这样的情况, 技术层面的进步使得AI变得更加高效起来了, 同时也就是变得更加便宜了, 然而呢反倒刺激了更多的人去对其进行使用, 最终整个的生态足迹远远大于依靠效率故而节省下来的那一部分。这被称作是“反弹效应”, 它也名字叫做“杰文斯悖论”。

谁在享受AI红利，谁来承担环境代价？

报告表明, 当下全球仅有32个国家设有专门的AI数据中心, 有超过150个国家基本不存在自主AI计算能力。

可是, 作为支撑AI的基础设施之一, 在某些区域却造成了沉重压力。于爱尔兰而言, 2023年时数据中心的耗电量, 已然占据全国计量用电量的21%, 甚至超过了所有城市家庭用电的总和。在墨西哥的克雷塔罗州, 其数据中心持续扩张, 这正使得当地水资源紧张的局面加剧。在乌拉圭, 于2023年公布一项耗水量惊人的数据中心计划之际, 恰巧遭遇严重干旱时期, 致使首都蒙得维的亚的淡水储备一度快要接近枯竭。

报告当中和米尔·马廷共同撰写的人指出, 存在一些承受着资源压力的地区, 这些地区并不必然是AI服务的主要的使用者。

在2030年的时候, AI基础设施每年存在可以产生多达250万吨电子废弃物的可能性, 这等同于每年扔掉大约250座埃菲尔铁塔。

这份说法并非意味着反对AI, 联合国大学校长兼联合国副秘书长马瓦拉着重强调, 当前情况下AI正切实深刻地改善着数十亿人的生活, 然而能否公平达成诸般目标, 如今已不单纯是技术范畴的问题, 而更是治理层面的问题。

报告发出呼吁, 要建立治理框架, 该框架是基于这样一些原则的, 包括透明度, 包括设计效率, 包括公平与环境正义, 包括生命周期责任, 包括全球合作, 还包括可持续利用。

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