人工智能（ AI）已成为本世纪最具影响力的技术之一，它改变了一切，从我们与设备的交互方式到医疗保健、教育和商业等关键领域的决策方式。然而，这一充满希望的进步也带来了重大挑战：它对能源消耗的影响，从而对环境产生影响。

人工智能引入我们的日常生活不仅彻底改变了行业，而且还产生了能源消耗，这引发了人们对其长期可持续性的质疑。从训练高级模型所需的数据中心到数据存储基础设施，人工智能的能源成本正在达到前所未有的水平。

AI模型训练背后的能源消耗

训练生成式人工智能模型并非易事。此过程涉乌干达电话号码库 及使用GPU （图形处理单元）等专用硬件处理大量数据，这需要大量电力。例如，据估计，训练OpenAI的GPT-3模型消耗了超过78,000 千瓦时的能源，这个数字相当于西班牙一个家庭二十多年的能源消耗。

这种能源消耗不仅影响 OpenAI 或 Google 等专业IM 工具的更多优势 公司，而且随着越来越多的公司采用人工智能解决方案，其影响会成倍增加。据研究，目前人工智能在全球范围内消耗约4.3吉瓦的能源，这一数字与小国的能源需求相似。

数据中心在能源足迹中的作用

数据中心是人工智能基础设施的支柱。这些空间内设有每天 24 小时运行的服务器，以确保人工智能系统不间断运行。然而，这种能源延续性的代价是高昂的。据估计，数据中心占全球碳排放量的1%，而且未来几年这一比例可能会迅速增加。

为了给这些设施提供动力，许多公司仍然依赖煤炭和天然气等不可再生能源。这不仅影响全球变暖，还会阻碍一些科技公司公开宣布的可持续发展目标。

可再生能源，最有前途的解决方案？

为了抵消人工智能能源消耗对环境的影响，一些公司正在押注太阳能、风能和水力发电等可再生能源。例如，谷歌通过100% 使用可再生能源运营部分数据中心、签署绿色电力购买协议以及在可持续资源附近建设设施，取得了巨大进步。

然而，可再生能源代表着一项技术挑战：巴哈马领先 其间歇性，依赖于天气，可能会影响持续供应的可用性，而持续供应对于保持数据中心全天 24 小时运行至关重要。为了缓解这个问题，公司正在投资能源存储系统，例如高容量电池，尽管这种策略会增加运营成本。

寻找替代品：核能？

使用核能作为数据中心的动力来源是另一个新兴趋势。核电因其生命周期内的碳排放量低而被视为清洁能源，正在成为一种可行的解决方案。Meta等公司指出，为了满足未来的人工智能需求，他们可能需要相当于两座核反应堆的能量。

然而，围绕核能的争论仍在继续。虽然它减少了碳排放，但也带来了其他挑战，例如管理放射性废物和与核电站相关的安全风险。

未来预测

实现更可持续的人工智能之路并不容易。据预测，到2027年，全球与人工智能相关的能源消耗可能增加85至134TWh。如果达到这一数字，人工智能不仅会影响全球能源供应，而且还可能使实现国际可持续发展目标变得困难。

更严格的规定，例如公开披露能源数据和科技公司采取的措施，也可能对控制这场危机发挥重要作用。此外，欧盟承诺到2030年使数据中心实现碳中和等举措正在为更可持续的解决方案铺平道路。

事实证明，人工智能是一种具有改变整个行业潜力的革命性工具。然而，其在全球范围内的实施引发了人们对其可持续性的根本质疑。采用可再生能源、调节消费和寻求创新解决方案将是确保人工智能不会损害地球状况的关键。今天做出的决定将深刻影响人工智能是否能够与需要保护其资源的世界共存。