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人工智能的环境成本:我们愿意为计算能力放弃什么?

随着对计算能力的需求不断增长,会产生各种环境后果,人工智能(AI)技术的发展对环境造成的损害日益受到关注。

对人工智能处理能力的需求不断增长,不仅导致用于冷却庞大数据中心的淡水消耗增加,而且由于依赖燃煤电厂发电,也加剧了空气污染。

使用过多的水来提高计算能力

科技企业可以自由地将计算能力即时分配到不同的地点。然而,科技巨头并没有利用这种灵活性来考虑人工智能的环境成本,而是经常利用它来最小化资本和运营成本。

这种困境的一个明显例子是几家科技企业计划在亚利桑那州凤凰城地区建立大型数据中心。尽管由于科罗拉多河的流量减少,这个沙漠地区正在努力解决水资源短缺的问题。

大量的电力

除了水消耗之外,这些数据中心还消耗发电厂产生的大量电力。由此产生的排放不仅包括导致全球变暖的碳,还包括其他有害污染物,如颗粒物和氮氧化物。这些元素可以形成刺激肺部的臭氧。

数据中心产生的污染物会带来重大的健康风险。其中包括癌症、心脏病的几率增加、寿命缩短和其他健康危害。因此,居住在这些发电厂附近的居民首当其冲地受到这些环境和健康影响。

人工智能会对环境产生一些负面影响,但是,环境成本并没有在所有数据中心之间公平分配。我们应该减少环境不平等,让人工智能真正负责任。

数据中心是现代数字经济的关键神经中枢,需要大量能源才能运行。这些大规模运营不间断地运行,以支持互联网服务、业务应用和云计算平台。

让我们更深入地了解数据中心运行所需的各种能源。其中包括电力、可再生能源以及为提高能源效率而开发的新颖解决方案。

计算消耗电力

传统数据中心主要依靠电力来为其运营提供动力。不仅服务器和存储系统需要这种电源,冷却系统、备用电源和外围设备也需要这种电源。

截至2022年,全球数据中心每年使用约300太瓦时(TWh),约占全球用电量的2%。

需要冷却系统

冷却系统是数据中心能源消耗的主要部分。他们使用电力来减少服务器和其他设备产生的热量。

传统的空调系统或更先进的解决方案,例如液体冷却很常见。在某些情况下,企业会使用创造性的冷却解决方案。例如,谷歌位于芬兰的数据中心使用来自芬兰湾的冷海水进行冷却。

利用可再生能源降低人工智能的环境成本

许多数据中心运营商越来越多地转向可再生能源来为其运营提供动力。这是为了响应全球可持续发展趋势。

这些可再生能源包括太阳能、风能、水力发电和地热能。例如,苹果在北卡罗来纳州的数据中心,使用了一个100英亩的太阳能农场,为该中心提供了很大一部分电力需求。

能源效率和新技术

近年来,人们越来越关注提高数据中心的能源效率。虚拟化技术可以显著减少所需的物理服务器数量,从而减少能源需求。更高效的冷却技术,例如液体冷却,也变得越来越流行。

一些数据中心位于气候较冷的地区,以利用自然冷却,减少对传统冷却系统的需求。例如,Facebook位于瑞典吕勒奥的数据中心,使用北欧寒冷的空气来冷却其服务器。

此外,人工智能和机器学习被用来优化数据中心的能源使用。例如,谷歌的DeepMindAI已将其数据中心用于冷却的能源减少了40%。

备用电源系统是必要的

数据中心通常有备用电源系统,以确保在停电时保持正常运行。这些系统通常由不间断电源(UPS)、发电机和电池组成。这些备用系统最常见的能源包括柴油发电机和锂离子电池。

满足计算能力需求的未来解决方案

随着能源需求不断上升,数据中心正在探索创新解决方案,以提高效率并减少对环境的影响。未来的方向包括扩大可再生能源的使用、开发更高效的冷却技术以及利用人工智能进一步优化能源使用。

随着数字经济和对计算能力的需求不断增长,为数据中心寻找创新和环保能源的重要性也随之增加。

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