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- 发布日期：2024-04-15 03:25 点击次数：145
东说念主们对生成式 AI 充满期待，从擢升处事效果到推进科学计划的卓绝。关系词，尽管这项时期的迅猛发展推进了苍劲模子在多个行业的快速利用，随之而来的环境影响却仍难以量化，更无须说有用缓解。
考验领特殊十亿参数的生成式 AI 模子，如 OpenAI 的 GPT-4，需要苍劲的算计智力，这不仅破钞无数电力，增多二氧化碳排放，还会给电网带来特殊压力。
此外，将这些模子部署到现实利用中，使数百万东说念主或者在日常生涯中使用生成式 AI 模子，并在开发完成后握续微调以优化性能，这些皆将弥远破钞无数能源。
考验、部署和微调生成式 AI 模子所使用的硬件依赖无数水资源进行冷却，这可能对市政给水系统酿成压力，并影响当地生态系统。此外，生成式 AI 利用的激增推进了对高性能算计硬件的需求，从而在制造和运载历程中迤逦增多了环境背负。
“当咱们计划生成式 AI 的环境影响时，不可仅仅柔顺蛊卦插上电源时破钞的电力。这些影响触及更等闲的系统层面，况兼会跟着咱们选拔的行径而握续存在。”麻省理工学院材料科学与工程系造就 Elsa A. Olivetti 示意。她同期亦然麻省理工学院新口头技俩脱碳任务的认真东说念主。
Olivetti 是论文“The Climate and Sustainability Implications of Generative AI”的资深作家之一。该论文由 MIT 计划团队共同撰写，看成该计划所范围内搜集论文的一部分，旨在探讨生成式 AI 对社会的变革后劲，包括其正面与负面影响。
数据中心的电力需求是生成式 AI 对环境影响的中枢成分之一。这些中心承担着考验和开动深度学习模子的重担，为 ChatGPT、DALL-E 等广受接待的 AI 器用提供支握。
数据中心是一种温控建筑，里面庞纳算计基础智力，如服务器、数据存储蛊卦和网罗蛊卦。举例，亚马逊在公共运营着 100 多个数据中心，每个数据中心约包含 50,000 台服务器，用于支持其庞杂的云算计服务。
尽管数据中心的认识自 20 世纪 40 年代以来就已存在（1945 年，宾夕法尼亚大学建造了公共首个数据中心，以支握首台通用数字算计机 ENIAC）。如今，生成式 AI 的崛起大幅加速了数据中心的蛊卦速率。
“生成式 AI 的私有之处在于其极高的功率密度。现实上，它仍然是算计，但一个用于考验生成式 AI 的算计集群所破钞的能源可能是典型算计处事负载的七到八倍。”麻省理工学院算计机科学与东说念主工智能实验室博士后 Noman Bashir 显露说念。他同期是该计划论文的第一作家。
科学家忖度，北好意思数据中心的电力需求已从 2022 年底的 2,688 兆瓦增长至 2023 年底的 5,341 兆瓦，其中部分增长归因于生成式 AI 的需求。从公共来看，2022 年数据中心的总电力破钞达 460 太瓦时。笔据经济息争与发展组织的数据，这一能耗足以使数据中心成为公共第 11 大用电实体，位列沙特阿拉伯（371 太瓦时）和法国（463 太瓦时）之间。
展望到 2026 年，数据中心的电力破钞将接近 1,050 太瓦时，届时它们将成为公共第五大用电实体，仅次于日本和俄罗斯。
尽管数据中心的算计任务并非一齐触及生成式 AI，但这一时期已成为能源需求增长的主要驱能源之一。
“新建数据中心的能源需求难以以可握续的表情得志。各家公司蛊卦数据中心的速渡过快，这意味着其电力供应仍然主要依赖化石燃料发电厂。” Bashir 指出。
考验和部署大型 AI 模子，如 OpenAI 的 GPT-3 所需的电力难以精确估算。关系词，2021 年的一项计划标明，谷歌和加州大学伯克利分校的科学家估算仅 GPT-3 的考验历程就破钞了 1,287 兆瓦时的电力，这一用量足以支持约 120 户好意思国闲居家庭一年的用电需求，并跟随约 552 吨二氧化碳排放。
Bashir 显露说，“尽管总共机器学习模子皆需要经过考验，但生成式 AI 濒临的私有挑战之一在于其考验历程的不同阶段会导致能源破钞剧烈波动。”
电网运营商必须找到应付这些波动的步伐以确保电网褂讪性。关系词，时常用于均衡电力负载的步伐是使用柴油发电机，这不仅增多了对化石燃料的依赖，还进一步加重了碳排放问题。
当一个生成式 AI 模子完成考验后，其能源需求并不会随之消散。
每次使用模子，举例用户苦求 ChatGPT 清雅一封电子邮件，奉行这些操作的算计硬件皆会破钞能源。计划东说念主员忖度，一次 ChatGPT 查询所破钞的电力大致是一次闲居网罗搜索的五倍。
“但闲居用户不会过多计议这极少。” Bashir 说说念，“生成式 AI 界面的方便性，以及用户对其环境影响穷乏知道，意味着咱们不会去思若何减少对这项时期的使用。”
在传统 AI 中，能源破钞相对均匀地漫衍在数据管理、模子考验和推理三个阶段。关系词，Bashir 展望，生成式 AI 的推理阶段改日将成为能源破钞的主导部分。跟着这些模子在越来越多的利用中普及，且改日版块的模子变得更大、更复杂，推理所需的电力破钞也将握续增多。
尽管数据中心的电力需求在计划中受到等闲柔顺，但这些智力的水资源破钞相似带来了显赫的环境影响。
冷却数据中心时常需要无数冷却水来经受算计蛊卦产生的热量。据 Bashir 估算，数据中心每破钞 1 千瓦时的能源，时常需要约 2 升水进行冷却。这种高强度的水资源破钞可能加重当地的水资源短缺，并对生态系统酿成碎裂。
“云算计这个称号并不料味着这些硬件真的存在于云霄。数据中心是现实寰宇中的实体智力，而它们的用水需求对生物各种性有着胜仗和迤逦的影响。” Bashir 说说念。
数据中心里面的算计硬件自身也带来了迤逦但显赫的环境影响。
尽管难以精确估算制造 GPU 所需的电力，但其能耗无疑高于更浅易的 CPU，因为 GPU 的制造工艺愈加复杂。此外，GPU 的碳脚迹还受到原材料运载和供应链排放的重叠影响。
GPU 所使用的原材料开采历程相似带来了严重的环境影响。好多珍稀金属的开采触及高混浊的采矿功课，况兼在索要历程中可能使用有毒化学品，对生态环境酿成弥远碎裂。
商场计划公司 TechInsights 忖度，2023 年，三大主要 GPU 坐蓐商英伟达、AMD 和英特尔向数据中心出货了 385 万块 GPU，较 2022 年的 267 万块大幅增长。展望 2024 年的增长幅度将更为显赫。
Bashir 指出，现时行业的发展旅途难以弥远握续，但仍然不错通过推进负处事的生成式 AI 发展来支握环境目标。
他与 Olivetti 过火麻省理工学院的共事们以为，要已毕这一目标，需要全面考量生成式 AI 的环境与社会资本，同期长远评估其潜在收益的真是价值。
“咱们需要一种更有针对性的步伐，以系统且全面地意会该规模新时期发展的影响。由于时期卓绝的速率如斯之快，咱们尚未有填塞的时候来完善掂量和意会这些量度采用的智力。” Olivetti 清雅说念。
https://news.mit.edu/2025/explained-generative-ai-environmental-impact-0117
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