人工智能用电量预测发现该行业距离净零用电还很遥远

随着人工智能行业的快速扩张，数据中心对环境影响的问题 正在成为最前沿——一项新的预测警告该行业不太可能在 2030 年实现净零排放目标。

Fengqi You 纽约康奈尔大学的教授和他的同事对到 2030 年当今领先的人工智能服务器可能使用的能源、水和碳量进行了建模，同时考虑到美国境内不同的增长场景和可能的数据中心位置。他们将预计的芯片供应量、服务器电源使用量结合起来 和冷却效率，并利用各州电网数据进行分析。虽然并非每家人工智能公司都设定了净零目标，但一些活跃于人工智能领域的大型科技公司，例如谷歌、微软和 Meta，已经设定了截止日期为 2030 年的目标。

“人工智能计算的快速增长基本上正在重塑一切，”尤说。 “我们试图了解，随着一个行业的发展，会产生什么影响？”

他们估计，到 2030 年，美国人工智能服务器建设将需要额外 7.31 亿至 11.25 亿立方米的水，同时每年排放相当于 24 至 4400 万吨二氧化碳。该预测取决于人工智能需求增长的速度、实际可以建造多少高端服务器以及美国新数据中心的位置。

研究人员根据增长速度模拟了五种情景，并确定了减少影响的各种方法。 “第一是位置、位置、位置，”尤说。将数据中心放置在中西部各州可以减少影响，因为那里的水资源更充足，而且电网由可再生能源供电的比例更高。该团队还指出，能源供应脱碳以及提高数据中心计算和冷却过程的效率是限制影响的主要方法。总的来说，这三种方法可以将该行业的排放量减少 73%，水足迹减少 86%。

但该组织的预测也可能因公众对数据中心安装的反对而落空，因为它们可能对环境造成影响。弗吉尼亚州拥有全球约八分之一的数据中心 容量不足，居民已开始提出反对 进一步规划建设，考虑到对其水资源储备和更广泛环境的影响。宾夕法尼亚州、德克萨斯州、亚利桑那州、加利福尼亚州和俄勒冈州也提出了类似的针对数据中心的请愿书。追踪数据中心发展的研究公司 Data Center Watch 的数据显示，当地的反对阻碍了价值 640 亿美元的项目。然而，即使在已经成功拒绝数据中心的地方，也不清楚它们可能使用多少电力和水。

这就是为什么这些新发现受到那些试图研究和量化人工智能对环境影响的人的欢迎——尽管他们持谨慎态度。 “人工智能是一个快速发展的领域，很难对未来做出任何有意义的预测，”Sasha Luccioni 说道 在人工智能公司 Hugging Face 工作。 “正如作者自己所说，行业的突破可能从根本上改变计算和能源需求，就像我们在 DeepSeek 中看到的那样”，它使用不同的技术来减少强力计算。

克里斯·普雷斯特 英国布里斯托大学的研究人员表示，“作者指出需要投资额外的可再生能源能力是正确的”，并补充了数据中心位置问题。他说：“我认为他们对用水直接冷却人工智能数据中心的假设相当悲观。”他表示，该模型的“最佳情况”场景更像是当今数据中心的“一切照旧”。

卢奇奥尼认为，这篇论文强调了人工智能世界所缺少的东西：“更高的透明度”。她解释说，这个问题可以通过“要求模型开发人员跟踪和报告他们的计算和能源使用情况，并向用户和政策制定者提供这些信息，并做出减少其总体环境影响（包括排放）的坚定承诺”来解决。