AI的可持续性承诺与严峻的现实

AI与气候之间的关系比人们想象的要复杂得多。这是因为这种关系受到AI模型能源需求的紧张影响。大型语言模型（LLM），即ChatGPT等聊天机器人背后的后端系统，比其搜索竞争对手消耗更多的电力和计算能力。

环境成本与能源消耗

运营这些模型的环境成本需要大量的电力和水。这些模型消耗的所有电力的碳足迹非常大，且由于为存储和运行这些模型的不同位置的数据中心供电的电网使用了不同类型的电力来源，因此相对未知。 

OpenAI的首席执行官Sam Altman是AI行业中最著名的名字之一，他表示AI可以为人类带来诸多好处，例如治愈癌症和解决气候问题。微软首席执行官Satya Nadella去年在致股东的信中也表达了类似的观点，强调气候变化是我们这一代人的决定性问题。提到AI时，他说，

“在应对气候危机方面，AI可以成为强大的加速器。”

来源： Thestreet.

Nvidia的首席执行官Jensen Huang也持类似观点，他认为，像Nadella一样，人工智能将带来气候研究和科学的突破。尽管有这些乐观的观点，但现实情况却大不相同，至少在与气候影响方面。

Meta的最新模型Llama 3据称仅在其训练过程中就排放了2290吨二氧化碳。现在将其与平均汽油动力汽车进行比较，根据美国环境保护署（EPA）的数据，每行驶2500英里，该汽车排放一吨二氧化碳。

AI的可持续性承诺

Google设定了到2030年将其碳排放量减少至净零水平的目标，这可能部分通过碳抵消来实现。Google在2022年的碳排放量为1020万吨。为了理解这一点，考虑芬兰，该国在同年排放了4580万吨二氧化碳，人口为550万人。

另一个重要的气候影响指标是水，同年Google消耗了56亿加仑，同比增长20%。大部分水被其数据中心使用。Google表示，到2030年将补充其消耗水量的120%，但根据一份报告，同年仅补充了6%。

微软能源副总裁Boby Hollis也表达了相同的观点，并表示他们的公司将继续投资可再生能源和其他努力以实现其绿色目标。AI的巨大能源消耗在行业内并非未知，早在1月份，Sam Altman的声明遍布媒体，他指出AI很快将需要能源突破。 

根据AI与可持续性研究员Sasha Luccioni的说法，LLM（大型语言模型）是一种每个人都在尝试观察其成效的趋势，她看到了更多的计算和更多的能源消耗。但一些专家认为，我们必须考虑这些大型模型的成本效益比。他们说，如果该模型能够产生更大的积极环境影响，那么训练和运行一个非常大的模型的气候影响是可以接受的。