隨著對計算能力的需求不斷增長，會產生各種環境后果，人工智能(AI)技術的發展對環境造成的損害日益受到關注。

對人工智能處理能力的需求不斷增長，不僅導致用于冷卻龐大數據中心的淡水消耗增加，而且由于依賴燃煤電廠發電，也加劇了空氣污染。

使用過多的水來提高計算能力

科技企業可以自由地將計算能力即時分配到不同的地點。然而，科技巨頭并沒有利用這種靈活性來考慮人工智能的環境成本，而是經常利用它來最小化資本和運營成本。

這種困境的一個明顯例子是幾家科技企業計劃在亞利桑那州鳳凰城地區建立大型數據中心。盡管由于科羅拉多河的流量減少，這個沙漠地區正在努力解決水資源短缺的問題。

大量的電力

除了水消耗之外，這些數據中心還消耗發電廠產生的大量電力。由此產生的排放不僅包括導致全球變暖的碳，還包括其他有害污染物，如顆粒物和氮氧化物。這些元素可以形成刺激肺部的臭氧。

數據中心產生的污染物會帶來重大的健康風險。其中包括癌癥、心臟病的幾率增加、壽命縮短和其他健康危害。因此，居住在這些發電廠附近的居民首當其沖地受到這些環境和健康影響。

人工智能會對環境產生一些負面影響，但是，環境成本并沒有在所有數據中心之間公平分配。我們應該減少環境不平等，讓人工智能真正負責任。

數據中心是現代數字經濟的關鍵神經中樞，需要大量能源才能運行。這些大規模運營不間斷地運行，以支持互聯網服務、業務應用和云計算平臺。

讓我們更深入地了解數據中心運行所需的各種能源。其中包括電力、可再生能源以及為提高能源效率而開發的新穎解決方案。

計算消耗電力

傳統數據中心主要依靠電力來為其運營提供動力。不僅服務器和存儲系統需要這種電源，冷卻系統、備用電源和外圍設備也需要這種電源。

截至2022年，全球數據中心每年使用約300太瓦時(TWh)，約占全球用電量的2%。

需要冷卻系統

冷卻系統是數據中心能源消耗的主要部分。他們使用電力來減少服務器和其他設備產生的熱量。

傳統的空調系統或更先進的解決方案，例如液體冷卻很常見。在某些情況下，企業會使用創造性的冷卻解決方案。例如，谷歌位于芬蘭的數據中心使用來自芬蘭灣的冷海水進行冷卻。

利用可再生能源降低人工智能的環境成本

許多數據中心運營商越來越多地轉向可再生能源來為其運營提供動力。這是為了響應全球可持續發展趨勢。

這些可再生能源包括太陽能、風能、水力發電和地熱能。例如，蘋果在北卡羅來納州的數據中心，使用了一個100英畝的太陽能農場，為該中心提供了很大一部分電力需求。

能源效率和新技術

近年來，人們越來越關注提高數據中心的能源效率。虛擬化技術可以顯著減少所需的物理服務器數量，從而減少能源需求。更高效的冷卻技術，例如液體冷卻，也變得越來越流行。

一些數據中心位于氣候較冷的地區，以利用自然冷卻，減少對傳統冷卻系統的需求。例如，Facebook位于瑞典呂勒奧的數據中心，使用北歐寒冷的空氣來冷卻其服務器。

此外，人工智能和機器學習被用來優化數據中心的能源使用。例如，谷歌的DeepMindAI已將其數據中心用于冷卻的能源減少了40%。

備用電源系統是必要的

數據中心通常有備用電源系統，以確保在停電時保持正常運行。這些系統通常由不間斷電源(UPS)、發電機和電池組成。這些備用系統最常見的能源包括柴油發電機和鋰離子電池。

滿足計算能力需求的未來解決方案

隨著能源需求不斷上升，數據中心正在探索創新解決方案，以提高效率并減少對環境的影響。未來的方向包括擴大可再生能源的使用、開發更高效的冷卻技術以及利用人工智能進一步優化能源使用。

隨著數字經濟和對計算能力的需求不斷增長，為數據中心尋找創新和環保能源的重要性也隨之增加。