AI 迅猛增长对减碳排放的威胁及相关可持续发展措施
近期 SAS 发布了一份报告，名为《重新思考云端数据和人工智能：如何迈向可持续未来》，探讨了人工智能快速增长可能给全球减碳工作带来的影响。
官方数据表明，爱尔兰呼叫中心去年耗电量超过了该国所有城市家庭的总用电量，耗能问题极为突出。实际例子显示，谷歌借助 AI 为搜索引擎业务供能，其所需电量相当于爱尔兰共和国的电力需求，凸显 AI 发展带来巨大的能源消耗状况。SAS 首席环境官指出，企业常认为环境责任主要在云供应商，但实际上这是彼此的共同责任。若优化云端运行的数据与人工智能平台，便能提高 AI 模型开发效率，减少不必要的重复与浪费，进而最大程度降低能源消耗。
报告提到，超 54% 的企业表明人工智能是其云计算投资的主要驱动力，甚至出现了 “没有数据中心就没有人工智能” 的说法。人工智能的发展与云技术紧密相关，随着人们对 AI 的关注度持续上升，有效的云战略愈发重要。云的可扩展性及处理能力对存储与管理人工智能所需的大量参考数据至关重要，因而人工智能的需求正越来越大地影响云投资决策。
值得注意的是，报告着重强调了数据消耗对环境影响加剧的问题。云计算产生的排放量占全球温室气体排放总量的 2.5% 至 3.7%，已超出商业航空的排放量。这意味着云计算在提升运营效率的同时，极大增加了碳排放，云服务器提供商需在数据中心的设计与管理创新中，更多地向可持续发展方向着力。
有专家发出警告，若不减缓增长速度，到 2027 年人工智能行业的能源消耗或将与荷兰的能源消耗相当。
针对这些情况，报告给出了优化云环境的建议，即通过优化云端的数据和人工智能平台，提升 AI 模型开发效率，减少冗余浪费，以降低能源消耗。同时，SAS 概述了组织优化云基础设施与提升能源效率的五个步骤，涵盖创建可持续发展文化、明晰计算工作负载对环境的影响并持续改进、解决云扩散问题、利用低 / 无 / 有代码平台开展模型开发以及挑选合适的合作伙伴。
综上，SAS 报告警示我们，人工智能快速发展可能威胁全球排放目标，需采取适宜措施，优化云基础设施并提升其能源效率，才可达成可持续发展的未来。
