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生成式AI=500萬電子垃圾？熱搜爆了
來源：科柏盛環(huán)保 發(fā)布時間：2024-11-22
時隔很久不談AI人工智能高速發(fā)展背后的環(huán)境影響了，關(guān)于能耗的，關(guān)于碳排放的。一直關(guān)注環(huán)保在線的應(yīng)該還記得，ChatGPT這陣“風(fēng)”吹過的時候，環(huán)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(shù)據(jù)。
當(dāng)時，據(jù)外國研究機構(gòu)的報告，ChatGPT每天大約能響應(yīng)2億多個請求，這過程大約會消耗50萬度電，相當(dāng)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(fā)展的主要因素必有電能短缺這一項，可見一斑。
已經(jīng)有機構(gòu)預(yù)測，在生成式AI應(yīng)用越來越廣泛的背景下，到2027年，整個人工智能行業(yè)每年或?qū)⑾?30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(shù)字，科羅拉多大學(xué)與德克薩斯大學(xué)的研究人員甚至單獨發(fā)布了關(guān)于訓(xùn)練AI用水的估算結(jié)果論文——“訓(xùn)練GPT-3所需的清水量相當(dāng)于填滿一個核反應(yīng)堆的冷卻塔所需的水量”。
當(dāng)然，如果說，能源消耗可以通過發(fā)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(guān)技術(shù)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(jù)《自然·計算科學(xué)》發(fā)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(chǎn)生最高達500萬噸的電子垃圾。但今年聯(lián)合國發(fā)布的第四版《全球電子廢棄物監(jiān)測報告》明確表示，目前全球范圍內(nèi)得到適當(dāng)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(jié)果。
最近，中外科學(xué)家合作開展的一項最新研究盡可能推導(dǎo)出了較為精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)，即算力需求的復(fù)合年增長率最高或達136%。結(jié)合另一項數(shù)據(jù)——GPU(圖形處理器)2年時間零件數(shù)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(dǎo)出了最終結(jié)果，即在2023年到2030年期間，電子廢棄物產(chǎn)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(shù)從提高效率，促轉(zhuǎn)型升級的角度來看帶來的節(jié)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(zhuǎn)的，未來仍須相關(guān)主體與政府一起，無論是建設(shè)綠色數(shù)據(jù)中心，還是完善再生資源回收體系，均需要更多行動。
當(dāng)時，據(jù)外國研究機構(gòu)的報告，ChatGPT每天大約能響應(yīng)2億多個請求，這過程大約會消耗50萬度電，相當(dāng)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(fā)展的主要因素必有電能短缺這一項，可見一斑。
已經(jīng)有機構(gòu)預(yù)測，在生成式AI應(yīng)用越來越廣泛的背景下，到2027年，整個人工智能行業(yè)每年或?qū)⑾?30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(shù)字，科羅拉多大學(xué)與德克薩斯大學(xué)的研究人員甚至單獨發(fā)布了關(guān)于訓(xùn)練AI用水的估算結(jié)果論文——“訓(xùn)練GPT-3所需的清水量相當(dāng)于填滿一個核反應(yīng)堆的冷卻塔所需的水量”。
當(dāng)然，如果說，能源消耗可以通過發(fā)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(guān)技術(shù)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(jù)《自然·計算科學(xué)》發(fā)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(chǎn)生最高達500萬噸的電子垃圾。但今年聯(lián)合國發(fā)布的第四版《全球電子廢棄物監(jiān)測報告》明確表示，目前全球范圍內(nèi)得到適當(dāng)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(jié)果。
最近，中外科學(xué)家合作開展的一項最新研究盡可能推導(dǎo)出了較為精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)，即算力需求的復(fù)合年增長率最高或達136%。結(jié)合另一項數(shù)據(jù)——GPU(圖形處理器)2年時間零件數(shù)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(dǎo)出了最終結(jié)果，即在2023年到2030年期間，電子廢棄物產(chǎn)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(shù)從提高效率，促轉(zhuǎn)型升級的角度來看帶來的節(jié)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(zhuǎn)的，未來仍須相關(guān)主體與政府一起，無論是建設(shè)綠色數(shù)據(jù)中心，還是完善再生資源回收體系，均需要更多行動。
