媒体报导

今时今日，人工智能（AI）技术突飞猛进，从智能助手到自动驾驶，从工业生产到医疗诊断，AI的应用已深入人类生活的方方面面。根据国际数据公司（International Data Corporation）预测，全球AI市场规模将从2022年的1324亿美元增长到2027年的5124亿美元。

在为AI带来的创新便利欢呼之馀，社会各界是否意识到，这场科技革命正在悄然对地球环境造成巨大影响？事实上，AI发展过程中产生的碳排放问题，已经到了不容忽视的地步。

隐形杀手：AI训练的碳足迹

要理解AI对环境的影响，必须揭开AI模型训练的面纱。现代AI模型，尤其是大型语言模型的训练过程，需要海量的数据支持和庞大的计算资源。根据马萨诸塞大学阿默斯特分校的最新研究，训练一个大型AI模型产生的碳排放量高达62.6万磅，相当于5辆汽车从生产到报废的全生命周期碳排放总和。

具体而言，GPT-3的训练过程，大约产生552吨二氧化碳；至于规模更大的GPT-4，碳排放量估计超过1000吨。令人尤其担忧的是，这个数字正在不断攀升。在“大模型即王道”的行业共识下，各大科技公司争相发展更大规模的模型，导致能源消耗呈指数级增长。到2030年，估计AI行业的碳排放量将占全球碳排放的3.5%。

数据中心：AI时代的耗能巨兽

当前AI大模型的能源消耗令人咋舌。史丹福AI研究所数据显示，GPT-3单次训练耗电1287兆瓦时，相当于3000辆特斯拉电动车各行驶20万英里的总耗电量，产生552吨二氧化碳排放。

从日常应用看，ChatGPT回应用户1次，耗电量达2.96瓦时，差不多是标准谷歌搜索（0.3瓦时）的10倍；由AI驱动的谷歌搜索更需8.9瓦时。水资源消耗同样惊人：GPT-3训练期间，耗水近700吨，每20至50个问题就需500毫升水。2022年，Meta公司仅在数据中心冷却上，就已耗水260多万立方米。

人工智能大模型的高能源消耗主要源于两大核心因素。首先，随着AI技术的快速反复运算，晶片需求量急升，直接推高了电力消耗。现代AI模型的训练和推理过程使用大量计算资源，这些资源主要依赖高性能硬体，包括图形处理单元（GPU）和专用集成电路（ASIC），运行时耗电极大，以应付复杂的计算。随着AI模型规模不断扩大，所需的计算能力也呈指数级增长，对高性能晶片的需求亦有增无已，令整体电力消耗量飙升。

再者，AI模型训练过程需要强大的算力支持，这些运转不息的数据中心产生高热量，必须冷却处理。中心作为AI计算的核心基础设施，其能耗问题尤为明显。伺服器和储存设备在高负荷运行时会释出巨大热量，如果不及时散热，设备的性能和寿命都会严重受损。因此，数据中心都配备高效的冷却系统，以确保设备在适当温度下操作。

数据中心营运成本结构中，电费占总成本的60%，其中超过40%用于冷却散热系统；特别是在风冷数据中心，超过60%的电力用来散热，真正用于计算的电力还不到40%。这种能源利用效率的失衡，导致全球数据中心的耗电量已达10年前的近10倍。传统的风冷系统虽然成本较低，但效能亦较低，难以满足现代数据中心的高效散热所需。相比之下，液冷系统虽然初期投资较高，但散热效率亦高，能够大幅降低数据中心的能源消耗。

此外，中心的选址和设计也对能耗有重大影响。不少数据中心建在电力成本较低而气候炎热的地区，加重冷却系统的负担。为了提高能源利用效率，数据中心应优先选择气候凉爽、能源供应稳定的地区，并采用模组化设计，以便根据需求灵活调整计算资源的配置。

最后，AI模型的训练和推理过程还涉及大量的数据传输和储存，这也增加了能源消耗。随着数据量持续增加，中心因需要更多储存设备和更高频宽才足以应付，而进一步推高能耗。由此可见，企业应积极采用数据压缩和优化传输技术，减少不必要的程序，以便降低能耗。

面对AI技术带来的环境挑战，企业和政策制定者需要采取一系列减碳措施。一、企业应积极采用绿色能源和节能技术。通过投资太阳能、风能等可再生能源，减少对传统化石燃料的依赖。二、企业应优化AI模型的训练演算法，减少不必要的计算量，从源头上降低能源消耗。三、企业应加强数据中心的管理和技术升级。采用液冷等高效冷却技术，提升能源使用效率。通过智能调度和负载均衡，减少数据中心的闲置资源浪费。四、企业可通过虚拟化技术，整合计算资源，进一步降低能耗。

在政策层面，一、政府应制定严格的能效标准，推动AI技术的绿色发展。通过税务优惠和资助，鼓励企业采用节能技术和可再生能源。二、加强对数据中心的监管，制定能源效益评估标准，推动行业整体能效提升。三、政府和业界携手推动公众和企业的环保意识。通过碳排放交易、碳抵消等机制，减少AI技术对环境的负面影响。教育和宣传是不可或缺的范畴，只有当AI发展与环境保护之间的关系广为人知，才能形成社会共识，合力应对。

AI技术势不可挡，但我们必须确保其发展不以牺牲环境为代价。通过科技创新、企业自律、政府引导和社会监督等多管齐下的方式，在享受AI便利的同时，亦可把环境影响降至最低。根据国际可再生能源机构的预测，若能采取积极措施，到2030年，AI行业的碳排放增长率可以控制在每年5%以内。

作为这个时代的见证者和参与者，我们每个人都应该关注AI发展带来的环境问题，用实际行动支持绿色AI的发展。只有这样，才能够确保AI技术真正造福人类，而不会变成地球的另一个负担。在追求科技进步的道路上，环境保护绝不应作为可有可无的点缀，反之应是必须严格遵守的底线。让社会上下齐心协力，推动AI走向更加绿色、可持续的未来。

通过政策引导、科技创新和公众参与，香港不难在2035年之前，实现AI行业的碳中和目标，为全球可持续发展作出贡献。

本栏逢周三刊登

章逸飞博士
港大经管学院经济学高级讲师