AI應用增加能源消耗

至今人們談到未來技術的發展趨勢是“三句不離AI”，很少有想過AI應用的同時增加了資源消耗，其應用高速增長甚至可能加劇全球環境的惡化。

AI產業消耗也大

AI技術的發展離不開芯片技術的進步，半導體行業又一向資源消耗巨大，工藝要求極高，由此產生的一系列資源消耗問題自然是不必多說。

在本月于舊金山舉行的一個會議上，半導體行業供應商Applied Materials的首席執行官加里·迪克森（Gary Dickerson）警告稱，由于材料、芯片制造和設計方面缺乏重大創新，到2025年，數據中心的AI產業及應用運轉可能占全球用電量的十分之一。

算力3個月番翻

表面上看，AI技術似乎是寫寫代碼跑跑程序就能完成的事，但實際上，這些程序需要非常強大的算力支撐，無論是簡單的語音識別還是復雜的AI換臉，背后都是機房里的一臺臺服務器日夜無休的運轉，其耗電量可想而知。

AI的電力消耗非常大，訓練和運行像深度學習模型這樣的東西需要處理大量的數據，因而占用內存和處理器。對此，AI研究機構OpenAI的一項研究表明，驅動大型模型所需的計算能力已經每三個半月翻一番。

也就是說，其所需要的能源自然也將翻倍。現有的發電方式又主要以火力發電為主，因此電力需求增加，最終必然導致碳排放的增加，甚至加劇全球變暖。

每次換代產生電子垃圾

與此同時，為了提供更強性能所研發的芯片、服務器等等設備在更新換代中產生了大量的電子垃圾，而且每次換代都產生一波電子垃圾，處理這些垃圾將成為難題。

因此，這個與AI相關的環境問題，將會形成蝴蝶效應，在技術上取得哪怕1%的性能提升，背后都是巨大的資源消耗以及對環境深遠的影響，畢竟地球的資源是有限的。

尚無有效解決辦法

由此產生的問題，雖然嚴峻，但遺憾的是，與其他人類發展所帶來的環境問題一樣，AI運轉帶來的資源負擔并沒無有效的解決辦法。甚至更為嚴重。因為互聯網時代對技術的渴求無法像其他方面的需求一樣能夠抑制，因此也不存在相應的節能措施。

Al來抵御消耗

頗具諷刺意味的是，對人工智能功耗限制貢獻最大的實際上可能是Al本身。谷歌已經在使用其2014年收購的DeepMind開發的技術，來更有效地冷卻它的數據中心。通過向人類操作員提出建議，人工智能已經幫助該公司削減了40%的冷卻費用；現在它能有效地獨立運行數據中心的冷卻系統。

光子量子技術或許有門兒

另一種可能就是介質上的進步。lBM、英特爾、等大公司，都在開發利用光子、量子作為介質，以來取代目前的半導體工業生產及應用能耗。最有可能的會是量子技術，會徹底改目前的半導體傳統工業能耗狀態。

因為量子計算機的計算力和現在傳統的計算機比，可能是百倍、千倍的增長，所以量子計算機的計算力，目前看來能和未來的數據算力發展達到平衡點。

結束語

在許許多多的科幻作品中，常向人們描繪了一種科技極度發達但資源消耗殆盡的廢土末世，現在看來這種假設很大程度上因Al的加速應用將成為現實。如果實現了人們構想里的AI技術全面應用的世界，那么廢土末世會同時來臨。