遍布全球的数据服务器正在嗡嗡运转，消耗着数百万瓦特的电力和宝贵的自然资源，为我们的数字世界带来生机。

全球大约有8000个数据中心是我们在线存在的基础，并将随着人工智能的进步而进一步增长。研究估计，到2025年，IT行业可能会使用所有产生的电力的20%，并排放出全球碳排放量的5.5%。

“潘多拉的盒子已经打开了，”高度专业化芯片制造公司Untether AI的首席执行官Arun Iyengar说道，该公司致力于使人工智能更加能源高效。

“我们可以以更高的环境标准运用人工智能，或者我们可以忽视环境问题，并在十年后面临产生的种种严重后果。”

但这个使命的范围非常广阔。

生成式人工智能工具可以分为两个关键阶段，即实际的“训练”和执行（或“推断”）。

2019年，马萨诸塞大学阿默斯特（Massachusetts Amherst）分校的研究人员对几个大型语言模型进行了训练，并发现训练一个单个的人工智能模型可以产生等于五辆汽车一生所排放的二氧化碳排放量。

谷歌和加州大学伯克利分校（Berkeley）最近的一项研究报告称，训练GPT-3会产生552吨的碳排放量，相当于驾驶一辆乘用车124万英里（200万公里）。

OpenAI的最新一代模型GPT-4的训练参数输入约为GPT-3的570倍，随着人工智能变得更加强大和普及，这些系统的规模只会增加。

AI芯片巨头Nvidia提供的GPU处理器对于训练来说至关重要，虽然它们比普通芯片更能节能，但仍然需要消耗大量的能源。

ChatGPT的“问题”

生成式人工智能的另一方面是部署：当训练好的模型被应用于识别对象、回应文本提示或其他方面时。

部署不一定需要Nvidia芯片的计算能力，但累积起来，与训练相比，现实世界中无休止的交互工作量更大。

柏林赫蒂（Hertie）学院计算机科学助理教授Lynn Kaack表示：“随着ChatGPT的问世，部署将成为一个更大的问题，因为它可以被任何人使用，并通过应用程序和网络搜索融入到日常生活中。”

谷歌和微软等大型云计算公司坚称，它们正在努力尽可能地提高能源效率。

亚马逊承诺在2040年前实现碳中和，而微软承诺在2030年前实现碳负排放。

最新的证据表明这些公司对于能源效率的重视。

根据国际能源署的数据，2010年至2018年间，全球数据中心的能源消耗仅增长了6%，而工作量和计算实例增加了550%。

“向后”的思考

硅谷的AI巨头们认为，目前对于人工智能的碳足迹的讨论是没有意义的，并且低估了其革命性潜力。

Nvidia CEO Jensen Huang在最近一次访问该公司位于加利福尼亚州总部时告诉记者，大规模部署人工智能和更快的计算最终将减少对全球数据云的需求。

他认为，人工智能的超能力将会使您的笔记本电脑、汽车或口袋中的设备成为能源高效的超级计算机，而无需从云端“检索”数据。

OpenAI的Sam Altman则认为，人工智能很快将能够为人类创造一个全新的未来。

Altman最近表示：“我认为一旦我们拥有了一个真正强大的超级智能，解决气候变化将不会特别困难。”

“这表明我们应该有多大的梦想……想象一下，如果有一个系统，在这个系统中，你可以说，‘告诉我如何以低成本大规模生产清洁能源，告诉我如何高效地捕捉碳，告诉我如何建造一个能够在全球范围内实现这一切的工厂。’”

但一些专家担心，对人工智能的疯狂追逐已经压倒了对地球的担忧，至少目前是这样。

Untether AI的Iyengar说：“大公司正在花费大量资金部署人工智能，我不认为他们现在正在考虑环境影响问题。”

但他补充道：“我认为这个问题即将到来。”