作者：Arm 可持續(xù)發(fā)展主管 Maureen McDonagh

隨著人工智能 (AI) 持續(xù)為行業(yè)和社會帶來變革，如何平衡其快速增長與環(huán)境責(zé)任的緊迫性已成為關(guān)鍵考量。誠然 AI 會致使巨大的能源需求，但它也可以成為應(yīng)對更廣泛的可持續(xù)發(fā)展挑戰(zhàn)的工具。因此，為了善用 AI 的潛力，并減輕其潛在缺點(diǎn)的影響，行業(yè)必須在開發(fā)、部署和使用中采用可持續(xù)的實(shí)踐方式，同時(shí)探索有效利用 AI 的方法，以減輕對整個社會的環(huán)境影響。

AI 的能源需求和環(huán)境成本

AI 的發(fā)展助長了能源需求的激增，尤其是在處理 AI 訓(xùn)練和推理的數(shù)據(jù)中心中。根據(jù)德勤的報(bào)告指出，到 2030 年，全球數(shù)據(jù)中心的電力消耗量預(yù)計(jì)將再增加兩倍，其中 AI 是該增長的主要原因。

訓(xùn)練大型模型涉及大量的算力。同時(shí)，據(jù)估計(jì)，推理（將這些模型應(yīng)用于新數(shù)據(jù)）的能源密集度是傳統(tǒng)計(jì)算查詢的十倍。

能源需求的增加不僅會提高成本，而且還加大了溫室氣體 (GHG) 排放，這可能會加劇氣候變化的影響。如果不采取有效措施，AI 帶來的能源消耗可能會使世界進(jìn)一步偏離氣候目標(biāo)，預(yù)測顯示全球氣溫將上升 2°C 以上。

然而，這不僅適用于碳排放。新的模型顯示，如果沒有有效的減少廢物策略，到 2030 年，生成式 AI 可能會導(dǎo)致電子垃圾增加 1,000 倍。事實(shí)上，這項(xiàng)研究表明，如果不采取減少措施，到 2030 年，電子垃圾每年可能會增加多達(dá) 250 萬噸。

更環(huán)保的 AI 技術(shù)棧

為了顯著減少 AI 對環(huán)境的影響，行業(yè)必須將可持續(xù)性嵌入 AI 系統(tǒng)的每一層（從硬件到軟件），同時(shí)支持更廣泛的能源轉(zhuǎn)型。

效率可以整合到技術(shù)堆棧的所有級別（包括從基礎(chǔ)硬件到軟件），涵蓋以下領(lǐng)域：

可針對 AI 和能效進(jìn)行優(yōu)化的 CPU 和 GPU 設(shè)計(jì)；

創(chuàng)新的芯片設(shè)計(jì)，利用 3D 芯片架構(gòu)和內(nèi)存層次結(jié)構(gòu)，以大幅減少數(shù)據(jù)傳輸和能耗；

探索創(chuàng)新材料以取代對環(huán)境影響較大的材料；

邊緣計(jì)算的創(chuàng)新實(shí)現(xiàn)了高性能、高能效的 AI 解決方案；

專注于高效的軟件設(shè)計(jì)，包括利用軟件碳強(qiáng)度等概念來確保從設(shè)計(jì)伊始就考慮到可持續(xù)性。

除了堆棧之外，還有許多舉措可以支持更可持續(xù)發(fā)展的 AI 技術(shù)。

首先，將 AI 推理工作負(fù)載的處理轉(zhuǎn)移到邊緣側(cè)設(shè)備，能夠顯著降低與向云端傳輸數(shù)據(jù)相關(guān)的能源成本。在更靠近數(shù)據(jù)源的地方（例如在本地設(shè)備或服務(wù)器上）處理 AI 工作負(fù)載，還可以減少延遲和能量傳輸損失。這對于網(wǎng)絡(luò)連接受限的區(qū)域尤其相關(guān)，因?yàn)檫吘?AI 處理能夠?qū)崿F(xiàn)對環(huán)境影響較小的本地 AI 應(yīng)用。為了簡化邊緣 AI 處理，可以應(yīng)用模型壓縮和修剪等技術(shù)，在不犧牲性能的情況下減少計(jì)算負(fù)載。

其次，有一些方法可以優(yōu)化 AI 訓(xùn)練工作負(fù)載以限制其對環(huán)境的影響。例如，可以將 AI 訓(xùn)練安排在電網(wǎng)需求較低的時(shí)段進(jìn)行，以穩(wěn)定能源使用，或者可以將 AI 工作負(fù)載轉(zhuǎn)移到可再生能源豐富的地區(qū)和時(shí)段。

最后，可以實(shí)施各種綠色編碼實(shí)踐，編寫經(jīng)過優(yōu)化、資源高效的代碼可以減少計(jì)算需求。

AI 助力可持續(xù)發(fā)展

AI 本身是可持續(xù)實(shí)踐的強(qiáng)大賦能者，為能源優(yōu)化、氣候適應(yīng)和減排提供解決方案，這在更廣泛的凈零轉(zhuǎn)型中尤為重要。

AI 改進(jìn)了對太陽能和風(fēng)能等可再生能源的預(yù)測，從而優(yōu)化了電網(wǎng)運(yùn)營，并提高了儲能性能。它還通過預(yù)測峰值需求和減少能源損失，達(dá)成電網(wǎng)效率的實(shí)現(xiàn)。

對于氣候變化，AI 可以改進(jìn)氣候建模。AI 驅(qū)動的工具已經(jīng)為自然災(zāi)害提供早期預(yù)警系統(tǒng)，例如聯(lián)合國兒童基金會在馬拉維的基于 Arm 技術(shù)的 AI 洪水建模軟件。這印證了 AI 用于減輕氣候風(fēng)險(xiǎn)的能力，有助于挽救生命和縮短災(zāi)后恢復(fù)時(shí)間。

最后，AI 驅(qū)動的創(chuàng)新可以通過優(yōu)化供應(yīng)鏈和加強(qiáng)運(yùn)輸系統(tǒng)來減少關(guān)鍵部門的浪費(fèi)和排放。

針對可持續(xù)發(fā)展 AI 的領(lǐng)導(dǎo)力、政策和合作伙伴關(guān)系

可持續(xù)發(fā)展的 AI 未來需要政府、行業(yè)和學(xué)術(shù)界的協(xié)調(diào)努力，例如：Arm 等企業(yè)與聯(lián)合國機(jī)構(gòu)和其他相關(guān)方合作，正在推動以氣候?yàn)橹攸c(diǎn)的 AI 解決方案舉措。在標(biāo)準(zhǔn)化方面，包括 AWS、Microsoft 和 Google 在內(nèi)的全球大型技術(shù)公司都在倡導(dǎo)環(huán)境產(chǎn)品聲明，以評估和減少數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施中的隱含排放。

行業(yè)現(xiàn)在需如何行動

AI 行業(yè)擁有獨(dú)特的機(jī)會和責(zé)任，需要以身作則。通過優(yōu)先考慮可持續(xù)性，來印證技術(shù)創(chuàng)新和環(huán)境管理并不是相互排斥的，例如：

投資可再生能源為 AI 運(yùn)營提供動力；

在高能效硬件和軟件方面進(jìn)行創(chuàng)新；

倡導(dǎo)符合全球氣候目標(biāo)的綠色 AI 實(shí)踐。

這種方法將確保負(fù)責(zé)任地利用 AI 的變革潛力，從而推動造福人類和地球的進(jìn)步。通過大膽的承諾和協(xié)作行動，行業(yè)可以定義一個未來，讓 AI 加速解決當(dāng)今挑戰(zhàn)。