向聊天機(jī)器人提問、生成圖片，甚至制作視頻時，人們很少會意識到，這些看似發(fā)生在數(shù)字世界里的活動，正在現(xiàn)實(shí)世界中消耗大量電力、水資源和土地。
聯(lián)合國大學(xué)水、環(huán)境與健康研究所6月3日發(fā)布了題為《AI能耗的環(huán)境成本：碳、水和土地足跡》的報(bào)告。該報(bào)告預(yù)計(jì)到2030年，為全球人工智能（AI）提供支持的數(shù)據(jù)中心，每年將消耗945太瓦時的電力，相關(guān)用水量將相當(dāng)于13億人一年的基本生活用水需求，而土地占用面積將超過14500平方公里。
.jpg)
在數(shù)據(jù)中心里，服務(wù)器是處理和存儲數(shù)據(jù)的高性能計(jì)算機(jī)
AI的環(huán)境代價不止碳排放
研究發(fā)現(xiàn)，支撐AI運(yùn)行的每1千瓦時電力，都同時對應(yīng)3種環(huán)境足跡，即來自能源生產(chǎn)過程的碳足跡、來自發(fā)電和冷卻過程的水足跡，以及能源基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和資源開采帶來的土地足跡。
更重要的是，這3種環(huán)境足跡并不總是同步變化。某些看似更環(huán)保的能源方案，可能會在其他方面帶來更大的資源壓力。例如，從煤炭轉(zhuǎn)向生物能源發(fā)電，平均可使碳足跡降低約72%，但其水足跡可能增加30倍以上，土地足跡甚至增加100倍。
報(bào)告第一作者米麗婭姆·阿策爾表示，最讓研究人員意外的是，那些從碳排放角度看最“綠色”的選擇，往往會給水資源或土地利用帶來更大負(fù)擔(dān)。“低碳”并不自動意味著“低耗水”或“低占地”。
研究人員指出，如果只用單一指標(biāo)衡量AI的可持續(xù)性，就可能掩蓋不同環(huán)境目標(biāo)之間的權(quán)衡關(guān)系，甚至將環(huán)境壓力轉(zhuǎn)移到本就面臨缺水或土地緊張問題的地區(qū)。因此，未來評估AI環(huán)境影響時，需要同時關(guān)注碳足跡、水足跡和土地足跡，而不僅僅是碳排放。
訓(xùn)練AI僅僅是耗能的開始
提起AI能耗，人們首先想到的往往是訓(xùn)練大型模型所需的龐大算力。報(bào)告顯示，訓(xùn)練GPT-5預(yù)計(jì)需要約100吉瓦時電力，相當(dāng)于撒哈拉以南非洲約77萬人一年的居民用電量，相關(guān)用水量約為10億升，土地占用量約為1.5平方公里，相當(dāng)于215個足球場大小。
然而，研究人員指出，訓(xùn)練只是AI生命周期中的一部分。隨著模型投入應(yīng)用，真正持續(xù)消耗資源的是推理過程，也就是模型不斷響應(yīng)用戶請求、生成內(nèi)容的過程。報(bào)告估計(jì)，推理環(huán)節(jié)占AI總能耗的80%至90%。
以ChatGPT為例，目前每天處理約25億條用戶提示請求。按照每次文本請求約0.42瓦時電力保守估計(jì)，其年耗電量約為383吉瓦時。由此產(chǎn)生的年度用水量相當(dāng)于撒哈拉以南非洲約50萬人的年度最低家庭用水需求，而占地面積則超過800個足球場。
如果將AI嵌入更大規(guī)模的平臺，資源消耗還會進(jìn)一步增加。谷歌一次傳統(tǒng)搜索耗電約0.3瓦時，而一次結(jié)合生成式AI的搜索最高可達(dá)3瓦時。
視頻生成正成為AI領(lǐng)域新的資源消耗熱點(diǎn)。一段高分辨率AI視頻片段可能需要消耗超過415瓦時電力，能耗超過數(shù)百張AI圖像的生成總和。研究人員警告，隨著AI視頻逐步融入主流互聯(lián)網(wǎng)平臺，其資源需求可能迅速擴(kuò)大，并演變?yōu)榛A(chǔ)設(shè)施層面的環(huán)境問題。
更值得關(guān)注的是，效率提升并不一定意味著資源消耗下降。聯(lián)合國大學(xué)水、環(huán)境與健康研究所所長卡韋赫·馬達(dá)尼表示，很多人認(rèn)為技術(shù)進(jìn)步會降低AI的環(huán)境足跡，但更高效、更經(jīng)濟(jì)的AI和能源，往往意味著帶來更多AI消費(fèi)，從而使整體生態(tài)足跡遠(yuǎn)大于通過提升效率節(jié)省下來的生態(tài)足跡。這種現(xiàn)象被稱為“反彈效應(yīng)”或“杰文斯悖論”。
誰在享受AI紅利，誰來承擔(dān)環(huán)境代價？
報(bào)告顯示，目前全球僅有32個國家擁有專門的AI數(shù)據(jù)中心，而全球150多個國家?guī)缀鯖]有自主AI計(jì)算能力。
與此同時，支撐AI運(yùn)行的基礎(chǔ)設(shè)施卻在一些地區(qū)帶來了明顯的資源壓力。
在愛爾蘭，2023年數(shù)據(jù)中心耗電量占全國計(jì)量用電量的21%，超過了該國所有城市家庭用電量的總和；在墨西哥克雷塔羅州，數(shù)據(jù)中心擴(kuò)張正在加劇當(dāng)?shù)厮Y源壓力；而在烏拉圭，2023年，一項(xiàng)耗水量巨大的數(shù)據(jù)中心建設(shè)計(jì)劃發(fā)布時，正值嚴(yán)重干旱期間，首都蒙得維的亞的淡水儲備一度接近枯竭，自來水甚至短暫失去飲用安全標(biāo)準(zhǔn)。
報(bào)告共同作者米爾·馬廷指出，一些承受數(shù)據(jù)中心資源壓力的地區(qū)，并不一定是使用這些AI服務(wù)的人群。
研究人員同時警告，到2030年，AI基礎(chǔ)設(shè)施每年可能產(chǎn)生多達(dá)250萬噸電子廢棄物，相當(dāng)于每年丟棄約250座埃菲爾鐵塔。
聯(lián)合國大學(xué)校長兼聯(lián)合國副秘書長馬瓦拉強(qiáng)調(diào)，這份報(bào)告并非反對AI，AI正推動一場影響深遠(yuǎn)的技術(shù)變革，并持續(xù)改善全球數(shù)十億人的生活。但是，能否公平實(shí)現(xiàn)這些目標(biāo)，已經(jīng)成為治理問題，而不僅僅是技術(shù)問題。
因此，報(bào)告呼吁建立基于透明度、設(shè)計(jì)效率、公平與環(huán)境正義、生命周期責(zé)任、全球合作以及可持續(xù)利用原則的AI治理框架。