AI 能否引領(lǐng)我們走向更可持續(xù)的未來,還是會加劇全球能源和氣候挑戰(zhàn)?
在 2025 年 NVIDIA GTC 大會上,來自哥倫比亞大學、德勤以及威爾遜中心的可持續(xù)發(fā)展和 AI 專家進行了小組討論,探討了這一關(guān)鍵議題。
這場討論會座無虛席,由 NVIDIA 企業(yè)可持續(xù)發(fā)展高級總監(jiān) Josh Parker 主持。與會嘉賓探討了 AI 的飛速發(fā)展,以及它在緩解氣候變化方面具備的潛力將發(fā)揮促進作用還是阻礙氣候問題緩解。
AI 技術(shù)爆發(fā)式增長,而數(shù)據(jù)存儲、算力和低延遲處理又對能源有著巨大需求。在這種背景下,全球普遍關(guān)注這一情況是否會助長不可持續(xù)的能源消耗,特別是在這些技術(shù)繼續(xù)擴張、普及的情況下。
如今,AI 已經(jīng)在醫(yī)療和金融等領(lǐng)域引發(fā)變革。同時,通過語音助手(如 Siri 或 Alexa)、推薦系統(tǒng)(如 Netflix 或 Spotify)以及云服務(wù)(如 Google Cloud 和 AWS)等工具,AI 已經(jīng)深度融入了人們的日常生活。隨著 AI 不斷發(fā)展并進一步融入現(xiàn)代生活,專家們表現(xiàn)出了令人驚訝的樂觀態(tài)度,認為 AI 有助于打造更加綠色的未來,同時也提出了一些重要的注意事項和指導原則。
AI 的能耗:可控但呈增長態(tài)勢
國際能源署(IEA)最新發(fā)布的一份報告顯示,數(shù)據(jù)中心的用電量在 2024 年約占全球總用電量的 1.5%,預計到 2035 年占比將升至 6%。
德勤管理合伙人、全球咨詢可持續(xù)發(fā)展與氣候戰(zhàn)略負責人 Bernhard Lorentz 表示:“有一種誤解認為,AI 是全球能耗大戶,但實際數(shù)據(jù)所反映的情況更為復雜?!?/p>
Lorentz 解釋說,盡管 AI 應(yīng)用的不斷擴展導致了用電量持續(xù)上升,但與制造業(yè)和交通運輸?shù)绕渌袠I(yè)相比,其能耗占比仍然相對較小。
他強調(diào),核心挑戰(zhàn)在于 AI 在基礎(chǔ)設(shè)施不足以處理 AI 的地區(qū)出人意料地迅速發(fā)展,從而導致能源需求激增。不堪重負的地方電網(wǎng)效率低、穩(wěn)定性差,并且更依賴化石燃料,這進一步加劇了碳排放和空氣污染問題。
盡管如此,與會嘉賓一致認為,AI 的能耗仍在可控范圍內(nèi)。如何規(guī)劃數(shù)據(jù)中心選址以及使用何種能源為其供電,這些戰(zhàn)略決策對于避免給地方電網(wǎng)帶來過大壓力至關(guān)重要。
哥倫比亞大學全球能源政策中心創(chuàng)始研究員及哥倫比亞大學國際與公共事務(wù)學院能源與環(huán)境專業(yè)聯(lián)席主任 David Sandalow 也指出,每一代新的 AI 芯片在能效方面都有顯著提升,這讓技術(shù)能夠使用更低的能耗實現(xiàn)更多的任務(wù)。
Josh Parker 補充道:“加速計算和 AI 推理的能效比過去提高了 10 萬倍。也就是說,過去需要消耗 10 萬太瓦時的推理計算,如今只需要 1 太瓦時。”
如果 AI 能夠持續(xù)引領(lǐng)這一趨勢,其長期價值將會超過潛在的負面影響。
縮小差距:AI 與氣候政策
目前最大的挑戰(zhàn)之一,在于 AI 專家和氣候政策制定者之間存在知識差距,而且目前引導 AI 發(fā)展的政策也存在不足之處。
威爾遜中心環(huán)境變化與安全項目主任 Lauren Risi 指出,政策制定者往往難以理解 AI 在氣候變化背景下的能力和局限性。由于存在這種脫節(jié),那么在充分利用 AI 促進可持續(xù)發(fā)展的同時,制定有效的監(jiān)管措施就變得極具挑戰(zhàn)性。
Risi 表示:“這是兩個非常復雜的領(lǐng)域,將它們結(jié)合起來,就像在玩一場打地鼠游戲,剛解決一個問題,又會冒出五個新的問題?!?/p>
Risi 強調(diào),在 AI 專家和氣候?qū)<抑g建立共同的理解和話語體系,這對于推動實質(zhì)性進展至關(guān)重要。隨著 AI 持續(xù)發(fā)展,政府、企業(yè)和科研人員必須緊密合作,確保有效且可持續(xù)地使用 AI。
優(yōu)化能源利用,加速創(chuàng)新
當談到 AI 推動可持續(xù)解決方案的能力時,討論變得更加樂觀。David Sandalow 闡述了 AI 是如何改善能源系統(tǒng),并加速清潔能源技術(shù)的創(chuàng)新。
AI 建模工具正在提升天氣預報的準確性,并惠及太陽能和風能等可再生能源行業(yè)。更準確的天氣預報可以幫助發(fā)電場優(yōu)化太陽能電池板的角度和朝向,或根據(jù)環(huán)境變化來調(diào)整風力渦輪機,從而實現(xiàn)發(fā)電量的最大化。借助傳感器和機器學習工具,智能化的電網(wǎng)管理也有助于安全地增加輸電線路中的可再生能源輸送量,從而推動可再生能源并入電網(wǎng)。
在談及材料科學領(lǐng)域的發(fā)現(xiàn)時,Sandalow 強調(diào)了 AI 如何幫助科研人員發(fā)現(xiàn)和測試新材料,包括用于儲能和碳捕獲技術(shù)的新材料。
Sandalow 表示:“AI 帶來的變革性機遇讓我最為興奮。對我來說,最令人激動的領(lǐng)域可能是材料創(chuàng)新?!?/p>
Sandalow 舉例,托馬斯?愛迪生曾經(jīng)花了一年多時間來測試數(shù)十種不同材料,通過將它們通電以觀察產(chǎn)生的光和熱,由此才最終發(fā)明了現(xiàn)代電燈泡。Sandalow 解釋說,AI 模擬和分析材料特性的能力有望帶來新的突破。這些突破可能會徹底改變電池、輕質(zhì)材料和其他節(jié)能技術(shù)等行業(yè)。
Sandalow 補充說:“如今,我們可以在一秒內(nèi)模擬一百萬次這樣的互動測試,甚至可以測試尚不存在的材料?!?/p>
AI 在推動可持續(xù)發(fā)展中的作用
在討論接近尾聲時,Sandalow 也發(fā)表了重要的發(fā)言。
“我一再被問到 AI 到底會增加還是減少溫室氣體排放。我可以非??隙ǖ馗嬖V你,沒人知道答案,結(jié)果取決于我們自己。AI 有潛力減少導致氣候變化的溫室氣體排放并幫助解決氣候問題,但這一切不會自動發(fā)生,需要我們積極地為此行動起來?!?/p>
本次會議的一個重要收獲是,AI 若僅僅具備推動可持續(xù)發(fā)展的潛力是不夠的,而且也不存在一個放之四海而皆準的全能解決方案。
Parker 表示:“AI 有可能助力實現(xiàn)一些宏偉目標,我們需要通過創(chuàng)新來應(yīng)對那些僅靠政策無法解決的挑戰(zhàn)。”
目前的挑戰(zhàn)在于如何以符合氣候目標的方式來調(diào)動 AI 的能力。這需要政策制定者、企業(yè)和創(chuàng)新者共同努力,確保有效且負責任地使用 AI。
Risi 表示:“我們在測量森林砍伐率和量化碳儲存量,AI 分析冰川變化的速度比人類快 1 萬倍,但對于 AI 提供的測量數(shù)據(jù)和預測,其價值取決于我們能否據(jù)此采取行動。”
AI 越來越被視為應(yīng)對氣候變化的關(guān)鍵工具,尤其是在結(jié)合強有力的氣候政策時,它有望優(yōu)化流程、減少浪費、提高效率,從而成為應(yīng)對氣候變化不可或缺的一部分。
觀看 AI、能源與氣候:推動可持續(xù)發(fā)展和能源安全討論會視頻,請訪問:https://www.nvidia.cn/on-demand/session/gtc25-s72680/?sessionid=-686995092
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