MIT科技评论：人工智能消耗大量能源，这对气候变化来说也是如此

本文原文标题为AI is an energy hog. This is what it means for climate change.

作者Casey Crownhart，《MIT科技评论》气候记者，专注于可再生能源、交通以及技术如何应对气候变化。还曾担任自由科学和环境记者，为《大众科学》和《Atlas Obscura》等媒体撰稿。在从事新闻工作之前，曾担任材料科学研究员。

科技公司不断寻找新方法将人工智能带入我们生活的方方面面。人工智能已经接管了我的搜索引擎结果。

随着人工智能越来越融入我们的世界，我收到了很多关于该技术不断增长的电力需求的问题。你可能已经看到过这样的新闻标题：人工智能消耗的电力与小国相当，它将引领化石燃料的复兴，它已经对电网构成了挑战。  

那么，我们应该对人工智能的电力需求担心吗？这个问题很复杂。 

使用 AI 执行某些任务可能会产生大量的能源成本。使用一些强大的 AI 模型，生成一张图像所需的能量可能与给手机充电一样多。据报告，使用 Stable Diffusion XL 等模型创建 1,000 张图像，产生的二氧化碳量相当于驾驶一辆燃气汽车行驶四英里多一点。 

生成的图像很炫，许多 AI 任务并不会消耗那么多能量。例如，创建图像比生成文本消耗的能量高出数千倍。使用针对特定任务量身定制的小型模型，而不是使用庞大的通用生成模型，效率可以提高数十倍。无论如何，生成 AI 模型需要能量，而我们正在大量使用它们。 

根据国际能源署的预测，到 2026 年，数据中心、人工智能和加密货币的电力消耗可能会达到 2022 年水平的两倍。这些技术合计占 2022 年全球电力需求的约 2%。请注意，这些数字不仅适用于人工智能——确定人工智能的具体贡献很棘手，因此当您看到有关数据中心电力需求的预测时请记住这一点。 

国际能源署的预测存在很大的不确定性，这取决于部署速度和计算过程效率等因素。最低限度，到 2026 年，该行业可能需要约 160 太瓦时的额外电力。最高限度，这个数字可能是 590 太瓦时。正如报告所述，人工智能、数据中心和加密货币加在一起可能会让全球电力需求“增加至少一个瑞典或最多一个德国”。 

国际能源署预计，全球在同一时期的电力需求将增加约 3,500 TWh，因此，尽管计算肯定是需求紧缩的一部分，但它远非全部。例如，电动汽车和工业部门都将成为欧盟电力需求增长的最大来源，而不是数据中心。 

不过，一些大型科技公司认为人工智能可能会阻碍他们实现气候目标。微软四年前承诺，到本世纪末将其温室气体排放量降至零（甚至更低）。但该公司最近的可持续发展报告显示，排放量反而仍在上升，一些高管将人工智能作为原因。“2020 年，我们公布了所谓的碳登月计划。那是在人工智能爆发之前，”微软总裁布拉德·史密斯 (Brad Smith)这样说。

不过，有趣的是，至少从理论上讲，导致微软排放量上升的并不是人工智能的电力需求。该公司已签订协议并购买可再生能源信用额度，以便其所有功能（包括人工智能）的电力需求都可以通过可再生能源满足。当然，这些信用额度实际上有多大帮助值得怀疑，但这是另一个故事了。

相反，基础设施的增长可能会加剧排放量的上升。据彭博社报道，微软计划在 2023 年 7 月至 2024 年 6 月期间斥资 500 亿美元扩建数据中心，以满足对人工智能产品的需求。建设这些数据中心需要碳密集型材料，如钢铁、水泥，当然还有芯片。 

在对人工智能能源需求的恐慌中需要考虑的一些重要背景是，虽然这项技术是新的，但这种担忧却不是，正如罗宾逊·迈耶 (Robinson Meyer) 在 4 月份的Heatmap报道中所述。

迈耶指出，1999 年的估计显示，信息技术已占美国电力需求的 13%，而个人电脑和互联网可能会在十年内消耗掉一半的电网容量。但最终这并没有发生，即使在当时，计算实际上也只占电力需求的 3% 左右。 

我们将不得不拭目以待，看看关于人工智能能源需求的末日预言是否会成真。

不过在我看来，人工智能可能只是更大故事中的一小部分。归根结底，人工智能带来的电力需求增长在某种程度上与电动汽车、热泵或工厂增长带来的电力需求增长并无不同。真正重要的是我们如何满足这种需求。 

如果我们建造更多的化石燃料发电厂来满足日益增长的电力需求，这将对气候产生负面影响。但如果我们利用不断增长的电力需求作为催化剂，更加依赖可再生能源和其他低碳能源，并推动人工智能提高效率，用更少的能源做更多的事情，那么即使人工智能继续扩大其在我们生活中的影响力，我们也可以继续慢慢地清理电网。 

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