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发布日期：2024-12-17 作者：开云
即使做了足够的心理预备，汪鹏仍感应情势严重——
假如不采纳轮回经济策略，生成式人工智能到2030年估计将累计发生500万吨电子烧毁物，“或将会给人类可延续成长带来重年夜挑战”。
陪伴着人工智能（AI）的飞速成长，有关生态情况的隐忧也浮出水面：能耗增高、碳排放激增……各种会商里，惟独贫乏对算力举措措施和硬件报废发生的电子烧毁物的存眷。
对准这一空白，中国科学院城市情况研究所研究员汪鹏和其团队练习生张凌宇，结合该所研究员陈伟强和以色列瑞赫曼年夜学传授阿萨夫 察科尔，率先展开生成式人工智能带来的电子烧毁物挑战的量化阐发，发现假如不采纳轮回经济的策略，2023年至2030年生成式人工智能带来的电子烧毁物将积累达120万至500万吨。
10月28日，相干研究功效在线颁发在《天然—计较科学》，并获得审稿人的高度承认，“这项研究率先测验考试量化人工智能对电子烧毁物的影响，主要并且火急。”
看记载片降生的设法
从记载片里取得科研灵感，看似不成思议，却实其实在地产生了。
“‘挖矿’需要花费年夜量电力，并带来年夜量二氧化碳排放，和电子垃圾生成。”正在不雅看记载片《永久吹冲锋号》的汪鹏听到这句话愣了下，一个动机一闪而过：正在飞速成长的生成式人工智能会不会也发生了很多电子垃圾？
基在这个设法，他睁开了一系列的文献浏览和调研。他发现，环绕人工智能与可延续成长的会商，首要集中在能源、碳排放等方面，几近没人系统研究过其潜伏的电子烧毁物问题。
“这个研究标的目的有弄头！”贰心想。不久后，英伟达一场发布会更让他果断了动机。2024年3月，英伟达推出的Blackwell计较平台重量高达1.36吨（约3000磅），相当在一辆碳纤维法拉利！
“生成式人工智能的底层是一个材料密集型行业。”汪鹏感伤道，数据中间和办事器群中包罗多种高机能计较硬件，好比GPU、CPU、内存模块、存储装备等，且办事器遍及寿命在3年摆布。当其寿命竣事后，就会成为年夜量电子烧毁物。
综合斟酌后，汪鹏团队决议着手展开生成式人工智能电子烧毁物的研究。但很快，一个困难摆在了他们眼前，如何联系关系、量化生成式人工智能硬件需求和发生的电子烧毁物数目？
就生成式人工智能而言，一方面，其迅猛成长带来了年夜范围计较需求，对计较硬件和根本举措措施的需求延续增加；另外一方面，芯片制程工艺的前进带来芯片机能的快速晋升，单个芯片机能越高，一样算力需求下所需的芯片数目越少。
但将来生成式人工智能的成长和利用会若何成长？又会发生几多算力需求？具体到硬件层，需要几多芯片和办事器？受地缘政治影响，若何考量分歧地域的硬件差别呢？汪鹏团队犯了难。
不容轻忽的全球性挑战
汪鹏团队决议以年夜说话模子为研究重点，“兵分两路”。
一方面，在猜测将来年夜说话模子的算力需求时，该团队参考了财产界多方猜测和行业研究陈述，预设了三种分歧的成长情形，别离是普遍利用的“激进成长情形”、有限利用的“中等成长情形”，和少数特定利用的“守旧成长情形”。
同时，汪鹏团队经由过程评估年夜说话模子参数范围、练习数据量、全球年夜说话模子数目、逐日活跃用户数等身分推导得出，分歧成长情形对算力需求的复合年增加率别离为136%、115%和85%。
另外一方面，芯片机能考量也尤其要害。基在摩尔定律，汪鹏团队按照2020年至2022年办事器的增加数目，推算2023年至2030年办事器的算力程度转变。并出在地缘政治的斟酌，响应调剂了中国、美国、欧洲等地域芯片机能和成长程度。
另外，今朝只有少数企业具有出产进步前辈GPU芯片的能力，本研究基在这些企业过往两年的产能和出货量环境，设置了将来GPU产能扩大率的限制前提，构建了产能束缚的成长情形.
基在上述思虑，汪鹏团队立异地开辟了“算力物资流（CP-MFA）”模子，对人工智能“需求—算法—算力—芯片”进行分层解构和参数化建模，“该方式有用串连了人工智能终端办事需求与底层物理世界的联系关系，为此后环绕人工智能硬件举措措施的相干研究供给了主要根本东西。”汪鹏进一步注释道。
模子推演成果显示，假如不采纳任何轮回经济办法，2030年，生成式人工智能发生的电子烧毁物可高达250万吨。2023年到2030年，在激进、中等和守旧情形中，发生的电子烧毁物总量别离是500万吨、300万吨和180万吨。
做个“吹哨人”
说起生成式人工智能的爆发式增加，老是绕不开闻名的阿玛拉定律：“人们老是高估一项科技所带来的短时间效益，却又低估它的持久影响。”
“生成式人工智能的成长带来了革命性的变化和机缘，这长短常好的工作。但我们必需清楚界定，从久远来看，这项手艺会带来哪些挑战和负面影响，提早预警、重点提防。”汪鹏告知记者，“斟酌到生成式人工智能的成长速度很快，为了更和时猜测、预警电子烧毁物问题，分歧在与以往按年度划分，我们选择以季度为单元睁开研究。”
应对这一挑战，汪鹏团队基在“需求—算法—算力—芯片”框架，提出了全链条轮回经济策略。
从算法层面，摸索设计加倍高效的算法，削减算力耗损；从芯片层面，经由过程高效芯片开辟，削减没必要要的计较和存储，提高数据处置的机能和效力，可以较预期削减约50%的电子烧毁物；在运营层面，将寿命竣事的办事器降级轮回操纵，额外利用一年，就可以够避免约62%的电子烧毁物；拆卸、翻新和从头制造已过时办事器的要害模块则能节流42%等。
但这些办法要想真正落地，还很长的路要走。汪鹏团队调研发现，全球只有零散几家企业针对该问题提出应对策略。
“相干企业应当加速步履，积极应对这一挑战。”汪鹏说。当前，生成式人工智能的成长仍在“赛马圈地”，快速增加的背后，躲藏着良多问题，距离真正“负责任”的人工智能还任重道远。
“因为生成式人工智能催生了更高的算力要求，数据中间反复扶植的问题也愈发凸起。”汪鹏举了个例子，“好比一些厂商想要自力开辟算法，就不免会反复练习，这可能致使比模子估算成果更多的电子烧毁物的发生。”
面临实际挑战，汪鹏坦言，本研究只能阐扬近似“吹哨人”感化。“将来，我们这项研究还将进一步深切，实现加倍精准、周全的人工智能电子烧毁物的监测，同时存眷人工智能激发的更多资本情况问题和相干手艺挑战。”汪鹏等候，经由过程这一研究，但愿能鞭策更多国度和企业出台相干行动，让人工智能更“负责任、可延续”。
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生成式人工智能发生电子烧毁物量化框架图（课题组供图）
相干研究信息：https://doi.org/10.1038/s43588-024-00712-6
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