摘要：人工智能的迅猛发展正以前所未有的速度重塑着我们的世界，然而，这一进程背后所隐藏的能源消耗与环境压力也逐渐浮出水面，成为了不容忽视的重大议题。近期，哈佛大学T.H. Chan公共卫生学院与UCLA Fielding公共卫生学院的顶尖研究团队携手发布了一篇深度论文

人工智能的迅猛发展正以前所未有的速度重塑着我们的世界，然而，这一进程背后所隐藏的能源消耗与环境压力也逐渐浮出水面，成为了不容忽视的重大议题。近期，哈佛大学T.H. Chan公共卫生学院与UCLA Fielding公共卫生学院的顶尖研究团队携手发布了一篇深度论文，该论文通过对美国2,132个数据中心（覆盖全国78%的相关设施）的详尽分析，为我们揭示了人工智能模型训练背后那惊人的能源消耗与环境足迹。

这些数据中心，作为人工智能世界的神经中枢，每当我们通过ChatGPT等智能工具发出指令时，它们便如同被激活的巨人，开始高效运转。然而，它们的运行并非没有代价。驱动服务器需要大量电力，而维持设备在适宜温度下工作则进一步加剧了能耗。自2018年以来，美国数据中心的碳排放量已如火箭般飙升了三倍，截至2024年8月，这些设施的碳排放总量已高达1.05亿吨二氧化碳，占全国碳排放总量的2.18%，这一数字已逼近美国国内商用航空业的年碳排放量（1.31亿公吨）。更令人震惊的是，同一时期内，数据中心还吞噬了全国约4.59%的总能源，这一比例相较于2018年整整翻了一番。

尽管目前尚难以精确量化人工智能对碳排放激增的具体贡献，但自2022年11月ChatGPT横空出世以来，人工智能的使用无疑经历了一场前所未有的爆发式增长。数据中心的任务繁重而多样，除了训练和调用人工智能模型外，还需托管网站、存储云端数据等，这使得它们在能源消耗中的占比迅速攀升。

“这是一个令人瞩目的增长趋势。”能源智库Energy Innovation的高级研究员Eric Gimon虽未参与此次研究，但他对这份报告的分析表示高度认同，“这种指数级增长的潜力确实令人印象深刻。然而，就提升能源效率或使用新型低能耗芯片而言，这个行业仍处于起步阶段，还有很长的路要走。”

值得注意的是，这些数据中心所使用的能源大多源自“污染严重”的化石燃料。由于地理位置的限制，许多数据中心不得不位于如弗吉尼亚等产煤地区，这使得它们的能源“碳强度”远高于全美平均水平，甚至高出了48%。这项发表在arXiv上的论文（尚未经过同行评审）还指出，美国有高达95%的数据中心设在能源污染程度高于全国平均值的地区。

对此，UCLA Fielding公共卫生学院助理教授Falco Bargagli-Stoffi表示，这种现象并非单纯由数据中心选址于产煤地区所致。“全天候供应的高污染能源非常普遍，而许多数据中心为了保持24小时不间断运行，只能依赖这些能源。”他解释道，“相比之下，风能或太阳能等可再生能源往往无法持续满足这种高负荷、不间断的能源需求。”此外，政治因素、税收激励政策以及地方社区的反对意见也在一定程度上影响了数据中心的选址决策。

人工智能领域的另一个关键转变正加速推动碳排放的增长。AI模型正迅速从简单的文本生成模型（如ChatGPT）向复杂的图像、视频和音乐生成模型演进。此前，这些多模态模型大多停留在实验室研究阶段，但如今，它们正逐渐走向公众视野，成为人工智能领域的新宠儿。

OpenAI于12月9日正式向公众发布了其视频生成模型Sora，由于用户热情高涨，一度导致该网站瘫痪。而谷歌的Veo和Meta的Movie Gen等竞争模型虽尚未公开亮相，但按照行业惯例，这些巨头很可能会迅速推出相应产品，抢占市场先机。此外，音乐生成模型如Suno和Udio也在迅速扩张，尽管它们面临着相关法律诉讼的困扰。英伟达上个月推出了自己的音频生成器，而谷歌则在开发一种名为Astra的AI视频助手，它能够实时与用户周围的环境进行互动，为用户带来前所未有的智能体验。

“从文本生成到图像和视频生成，数据处理的规模正以指数级速度增长。”论文的主要作者、比萨大学和IMT卢卡研究所的人工智能博士生、现为哈佛访问研究员的Gianluca Guidi表示，“随着这些技术的广泛应用，碳排放量也将随之飙升，这是一个不容忽视的问题。”

面对这一严峻挑战，研究团队正致力于开发更精确的方法来评估数据中心的能耗。然而，这项任务远比预期复杂得多。由于相关数据分散于不同的来源和机构中，收集和分析这些数据需要耗费大量时间和精力。目前，研究团队已初步开发出一个全国数据中心碳排放量的可视化门户，希望为未来制定减少数据中心碳排放的政策提供有力支持。

然而，问题的复杂性远不止于此。哈佛数据科学计划主任、哈佛大学教授Francesca Dominici指出：“环保倡导者和大型科技公司之间的矛盾只会日益加剧。尽管双方都认识到问题的严重性，但在如何解决问题上却存在巨大分歧。”她预测，“在未来四年内，我们可能很难看到任何实质性的监管措施出台。”

面对这一困境，我们不禁要问：人工智能的未来发展之路究竟何在？是继续沿着高能耗、高排放的道路前行，还是积极寻求绿色、可持续的发展模式？这不仅是科研人员需要思考的问题，更是整个社会需要共同面对的挑战。

为了应对这一挑战，我们需要从多个层面入手。首先，政府应加强对数据中心的监管力度，推动其采用更清洁、更高效的能源；同时，鼓励企业加大研发投入，开发新型低能耗芯片和高效散热技术，以降低数据中心的能耗和碳排放。其次，科研机构应继续深化对数据中心能耗和环境影响的研究，为政策制定提供科学依据；同时，加强与国际社会的合作与交流，共同探索人工智能领域的绿色发展之路。最后，我们每个人都应意识到自己在推动人工智能绿色发展中的责任与使命。通过合理使用智能工具、积极参与环保行动等方式，为构建绿色、智能的未来贡献自己的力量。

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来源：华远系统一点号