可持续发展专家警告说，随着对新人工智能技术的需求增加，能源使用量不断增加，气候变得更加炎热、干燥，蓬勃发展的数据中心行业将面临严峻挑战。
数据中心人工智能正在成为基础设施资产类别的一部分，因为人工智能推动了数据增长和需求的繁荣，而投资经理和养老基金则增加了其股份。去年年底，美国资产管理公司 DigitalBridge 和墨尔本 IFM 投资者以 110 亿美元（168.3 亿美元）收购了数据中心领导者 Switch。
NEXTDC 表示其数据中心是碳中和的。图片来源： Aran Anderson
同时，国际能源机构估计，软件相关活动目前约占全球温室气体排放量的 5%，这一数字可能上升至 14%到 2040 年，数据中心和传输网络将占 1% 左右，但一些估计预测，这一比例将在几年内迅速上升至 3% 以上。
澳大利亚大多数主要数据中心供应商热衷于宣传他们的能源效率证书。在澳大利亚证券交易所上市的 NEXTDC 声称其运营通过抵消完全实现碳中和，并为客户提供了一个解决方案，抵消了他们自己的 IT 使用量。 Vocus 计划到 2025 年实现净零排放，Equinix 到 2030 年实现“气候中和”，并且所有这些公司都制定了完全通过可再生能源为数据中心供电的长期目标。
但科技大学最近的一份报告悉尼可持续未来研究所表示，数据中心行业“面临着重大的 ESG（环境、社会和公司治理）风险，这些风险在很大程度上没有引起我们的集体关注”，包括不断增长的冷却需求以及对数据的巨大需求。
“这一切都是在我们看到天气模式发生变化的同时发生的。悉尼科技大学研究负责人戈登·诺布尔 (Gordon Noble) 表示，我们即将迎来高温高峰期。
正在加载“因此，挑战在于，悉尼西郊的白天气温为 45 度，墨尔本，那里的数据中心需要增加能源需求，以确保他们提供服务。在这个时候，家庭也希望确保自己拥有凉爽的家。”
这项研究是由数据中心技术提供商 Pure Storage 委托进行的，还调查了负责可持续发展的专家他们的组织，其中只有 5% 的组织表示他们从数据中心提供商那里获得了详细的可持续发展信息。
广告随着创纪录的热浪影响欧洲部分地区，最近的数据显示爱尔兰的数据中心消耗了该国 18% 的电力，与家庭电力大致相同。爱尔兰是欧洲多家科技巨头的所在地，但该国的一些政界人士表示，耗电的数据中心给国家电网带来了压力，提高了每个人的电价，并将使其无法实现排放目标。
“从澳大利亚的角度来看，数据中心需要纳入可持续发展议程，”诺布尔说。
“这可能是事实可以说其他问题也受到了人们的关注。但我们对数据的需求不断增加，而且由于我们对人工智能等新技术的投资，这种需求只会加剧。我们需要了解我们所处的位置，特别是在厄尔尼诺现象的背景下。”
皇家墨尔本理工大学计算学院院长 Karin Verspoor 教授表示，人工智能——就像之前的区块链技术和加密货币挖掘一样——正在得到越来越多的关注。开发者和投资者的大量关注，但对其所消耗的能源量呈指数级增长的讨论还不够。
一些研究人员计算出，训练单个中型生成式人工智能模型可能会消耗电力和能源相当于 626,000 吨二氧化碳排放量，大约是五辆美国汽车一生（包括制造）的消耗量。
“这些都是巨大的模型，而且只会变得越来越大，而且数量越来越多。训练涉及大量数据，”Verspoor 说，并补充说，一旦用户不断访问数据中心使用生成式人工智能产品，这就会导致持续的能源成本。
正在加载“而且这不仅仅是实际上，它也是水，因为水经常被用来冷却数据中心。因此，存在这些次生气候影响。”
虽然 Verspoor 同意数据中心提供商可以通过更节能的技术和补偿来帮助减轻影响，但她表示人工智能产品的开发商和消费者也有承担一些责任。
例如，实际培训不需要在靠近用户的地理位置进行，因此可以将其转移到气候较凉爽的地方，或者用水影响较小的地方。它甚至可以在全球不同的数据中心周围旋转，以便在太阳落山时运行。但其他问题则更难解决。
Verspoor 表示，当涉及到用户经常需要连接到数据中心的在线产品时，运营商会被激励在靠近用户的地方进行建设，以便快速响应查询。
“有时，这意味着你将在从气候角度来看没有意义的地方建立数据中心，”她说。
人工智能公司 Hugging Face 已经运营了使用核能进行低功耗人工智能开发实验，但仍然发现大型语言模型的开发产生了约 50 吨二氧化碳排放量，相当于一个人在伦敦和纽约之间乘坐 60 趟航班的二氧化碳排放量。据估计，OpenAI 在开发其最新一代 ChatGPT 模型时可能生产了 500 公吨。
正在加载Verspoor 表示，潜在的好处是人工智能正在推动气候科学和能源效率的巨大进步，包括大规模生产-规模建模和准确的翻译可以帮助在全球范围内共享知识，因此该技术最终可能会产生积极的影响。
与此同时，她提出了一个更简单的解决方案 - 辨别何时使用高-成本生成式人工智能。
“并非所有问题都需要用生成式人工智能来解决。如果将 GPT 增强型查询与普通搜索查询（例如 Google）进行对比，查询的成本大约会高出 5 到 10 倍。”她说。
“因此，也许某些查询应该只是使用传统搜索？考虑混合方法和更有效地利用技术将会有所帮助。”
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澄清
本文的先前版本将 Pure Storage 归类为数据中心运营商，该文章已修改为声明 Pure Storage 是一个数据中心运营商数据中心技术提供商。
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