AI發(fā)展速度之快，在人類歷史上可能沒有其他產業(yè)能與之相比。不過，AI背后快速增長的能耗同樣引發(fā)全球關注。平衡AI技術發(fā)展與環(huán)境資源的可持續(xù)性或是未來幾年的重要議題之一。

AI帶來能耗快速增長，已給科技巨頭的碳中和進程帶來挑戰(zhàn)。谷歌2023年碳排放量比五年前飆升48%，正是因為AI戰(zhàn)略帶來數據中心能耗增加。百度在2023年ESG報告中提到，公司將把大模型帶來的影響納入氣候變化風險識別清單。

百度、阿里巴巴、騰訊均宣布在2030年實現自身運營層面碳中和目標。阿里巴巴還表示，云計算業(yè)務要率先實現范圍3的碳中和。面對AI這只“電老虎”，大廠們有怎樣的“馴服”之策？AI的正負面環(huán)境效應又該如何衡量？

AI令大廠減碳難

2024年以來，大型互聯網企業(yè)在陸續(xù)公布的碳減排目標進展中，不約而同談到AI的影響。

7月初，谷歌的環(huán)境報告顯示，2023年該公司溫室氣體排放量（范圍1+范圍2+范圍3）為1430萬噸二氧化碳當量，同比增長13%，相比2019年大幅增長48%，排放量上升主要由于“數據中心能耗增加和供應鏈排放增加”。今年5月，微軟公司高管對外表示，其減排目標受到人工智能戰(zhàn)略影響。自2020年以來，微軟碳排放量增加了近三分之一。

國內大廠同樣面臨挑戰(zhàn)。百度、阿里巴巴、騰訊都是我國AI大模型領域重要參與者，他們均提出2030年實現自身運營碳中和目標。

“AI發(fā)展是爆發(fā)式的。算力將繼續(xù)增長，對電力的需求也持續(xù)增加。”阿里云全球數據中心總經理王朝陽在7月下旬阿里巴巴ESG溝通會上說。半導體產業(yè)分析機構SemiAnalysis預測，到2030年人工智能將推動數據中心消耗全球4.5%的能源。

“在清潔能源還不能作為主要能源實現供給時，大規(guī)模部署AI一定會增加企業(yè)短期內的碳排放，這也是第一批嘗鮮AI技術的企業(yè)所需要付出的成本?！鼻迦A大學工學博士、教授級高工、新型電力系統(tǒng)技術創(chuàng)新聯盟專家委員周文聞說。

百度已關注到大模型訓練帶來的環(huán)境負面效應，其在2023年ESG報告中提到，公司將把大模型帶來的影響納入氣候變化風險識別清單。

電力使用效率（PUE）是衡量數據中心使用能源效率的指標，其數值越接近1，意味著能源基本都用于核心IT設備，效率越高。

2023年百度數據中心PUE平均值1.19，而2022年這一數字是1.16、2020年則為1.14。百度坦言，PUE變化的主要因素是：全球氣候變暖，極熱天氣頻發(fā)，服務器冷卻用電需求增加；大模型訓練使得用電量增加等。百度2023年排放總量（范圍1+范圍2+范圍3）為237.56萬噸二氧化碳當量，同比增長11.96%，其中范圍2涉及外購電力、范圍3涉及租賃數據中心電力等，分別同比增長12.63%、11.76%。

阿里巴巴2024財年因外購電力和熱力產生的（范圍2）溫室氣體排放量為373.2萬噸，同比減少0.6%，這部分排放來自外購電力和熱力，主要用于云計算數據中心；價值鏈上下游間接（范圍3）溫室氣體排放量為786.57萬噸，同比增長2.44%，主要來自租賃數據中心的外購電力等。

阿里巴巴的減排目標是，不晚于2030年實現自身運營（范圍1、2）碳中和，不晚于2030年協(xié)同價值鏈實現碳強度比2020年降低50%。阿里巴巴表示，云計算業(yè)務在2030年實現范圍1和范圍2碳中和的基礎上，率先實現范圍3的碳中和。

騰訊的減排目標則包括，在2030年實現自身運營及供應鏈的碳中和。絕對排放量以2021年為基準年，2030年范圍1和范圍2絕對排放量減少70%、范圍3絕對排放量減少30%。此外，騰訊還表示，2030年目標是實現100%綠色電力使用，自建數據中心的平均PUE不超過1.35。

從實際數據看，騰訊2023年范圍1排放量27.54萬噸，同比增長60%，騰訊表示，這一大幅增長是受滅火器充裝周期影響；范圍2排放量256.13萬噸，同比減少3.35%；范圍3排放量295.71萬噸，同比增長1.36%。

為追趕碳中和目標，互聯網大廠都大規(guī)模采購綠電，抵消碳排放影響。今年6月中國電力企業(yè)聯合會等發(fā)布“2023年中國綠色電力（綠證）消費TOP100企業(yè)名錄”顯示，2023年全國綠色電力（綠證）消費同比增長281.4%，其中阿里巴巴綠電消費量排名第7，騰訊排名第21。

“綠色算力”存挑戰(zhàn)

AI到底有多耗電？有研究表示，Open AI訓練大語言模型GPT-4，完成一次訓練需要約三個月，過程中使用大約25000塊英偉達A100 GPU，一次訓練所需電能可以將大約200萬立方米的冰水——大概是1000個奧運會標準游泳池水量——加熱到沸騰。

“AI的盡頭是能源。2030年全球數據中心用電量規(guī)模將達到約2.2萬億度電，為2022年的3.6倍?！?span>華泰證券分析稱。

大廠近兩年用電量增加明顯。百度2023年用電量102.05萬兆瓦時，同比增長13.13%。騰訊2023年用電量511.47萬兆瓦時，同比增長2.35%。阿里巴巴2024財年用電量831.46萬兆瓦時，同比增長16.49%。

如何讓算力更綠色，成為互聯網大廠未來減碳的關鍵。

7月下旬，國家發(fā)展改革委等部門印發(fā)《數據中心綠色低碳發(fā)展專項行動計劃》，推動數據中心綠色低碳轉型，提出到2025年底，全國數據中心布局更加合理，整體上架率不低于60%，PUE降至1.5以下，可再生能源利用率年均增長10%，平均單位算力能效和碳效顯著提高。

要實現上述目標需面對現實挑戰(zhàn)。

一方面，算力分布存在結構性矛盾，以及算力與能源分布不匹配?！拔覈鴶祿行恼w呈現東多西少，東密西疏的分布，東部地區(qū)相對來說數字化轉型業(yè)務需求旺盛，以及近年生成式人工智能興起，進一步增加了算力需求?！盜SO可持續(xù)金融科技工作組專家、中國環(huán)境科學學會碳達峰碳中和專委會委員陳鈺什告訴記者，“在'東數西算’推動下，加上東部一線城市土地和能源成本上升、西部新能源供給便利等條件，中西部數據中心比例有所上升，但出于數據安全和實時計算的考慮，就近部署、本地化部署等仍是一些企業(yè)的剛需?！倍稍偕茉捶植紕t正好相反，這為數據中心提升可再生能源使用比例帶來了挑戰(zhàn)。

另一方面，地方上，新能源應用到大數據產業(yè)的通道還沒打通；輸配綠電價格高，沒有形成競爭優(yōu)勢?！?/p>

數據中心的電力消耗主要由四部分組成。何瑋介紹，以PUE為1.25的數據中心為例，其IT設備耗能約占67%，制冷系統(tǒng)約占27%，供配電系統(tǒng)約占5%，照明及其它約占1%

“具體耗能情況與數據中心設計和運營狀態(tài)有關，有的制冷設備運營得不好，制冷能耗可能達到40%至50%，超過IT設備能耗?！标愨暿舱f。因此，能效比更高的制冷技術、數據中心部署地的氣候條件，以及將數據中心設計優(yōu)化前置，都將影響數據中心耗能，進而影響碳排放水平。

據合盈數據統(tǒng)計，2023年我國數據中心平均PUE為1.48。其中，東北、華北充分利用自然風冷等資源優(yōu)勢，平均PUE分別為1.40、1.39，遠低于華南、華中的平均PUE（分別為1.53、1.54）。

為推動“綠色算力”，百度加大可再生電力采購比例，自建可再生能源電站等。騰訊采用了類似舉措。截至2023年末，騰訊數據中心可再生能源設施總裝機容量達52.2兆瓦，相比2022年增長166.3%。阿里巴巴持續(xù)開展綠電交易、自建分布式光伏，簽訂清潔電力長期購電協(xié)議等，將自建數據中心的清潔電力使用比例從2023財年的53.9%提升至2024財年的56%，其2024財年自建數據中心的PUE降至1.2，租賃數據中心PUE為1.269。此外，阿里巴巴投資和參與建設河北保定、張家口的“源網荷儲”項目，幫助實現電力供給需求和消納的動態(tài)平衡。

當前，可再生電力往往受地域分布以及峰谷波動等制約，這讓很多人將目光轉向核電。阿里云全球數據中心總經理王朝陽表示：“核電將成為算力發(fā)展過程中不可回避的話題。通過技術、產品不斷迭代，可以降低小型核反應堆發(fā)電成本?！?/p>

有消息顯示，微軟和Helion Energy簽署協(xié)議，后者計劃2028年為微軟提供商業(yè)化可控核聚變電力。OpenAI創(chuàng)始人Sam Ultramanu則投資了核電公司Oklo，有望2027年啟動首座核反應堆。

“核電未來是所有清潔能源中最便宜的一種，如果AI要規(guī)模化發(fā)展，核電可以使AI行業(yè)做到成本和綠色兼得?！敝芪穆務f。

尋求正負效應平衡

雖然AI耗電，但其對于減碳的作用不應被忽視。前述BAT公司均尋求運用AI技術幫助自身運營過程節(jié)能降碳。

王朝陽介紹，阿里巴巴去年引入AI算法來管理數據中心能耗，幫助持續(xù)在線調優(yōu)運行參數。此外，在全國所有自建數據中心保留了余熱回收接口，“方便給居民、工業(yè)廠房供熱，即使冬天去張北，也可以吃到我們恒溫大棚種植的蔬菜?！卑⒗锇桶瓦€認為，企業(yè)使用公共云服務本就有助于減碳。阿里巴巴ESG報告表示，與用戶使用本地化機房相比，低碳云服務共賦能用戶減排988.4萬噸。

騰訊也應用AI技術智能調節(jié)數據中心運行，2023年騰訊新應用該技術的模組減少用電量約5000兆瓦時，避免碳排放2851.5噸。

“AI確實消耗了很多能源。但隨著AI進入每個行業(yè)，將來一定有一個拐點，AI所節(jié)省的能源或者減少的碳排放量一定大于它自身帶來的碳排放量，這個拐點會在不久的將來出現。”王朝陽說。

周文聞認為，AI規(guī)模化使用帶來生產效率提升，也會為環(huán)境帶來正面效益。波士頓咨詢報告預計，到2030年AI將幫助減少5%-10%的溫室氣體排放，此外AI在多方面會對氣候變化帶來積極作用，比如幫助各行業(yè)進行碳排放數據的測算與追蹤，幫助調節(jié)智能電網、提升清潔能源的消納比例，優(yōu)化商品運輸路線等。

“從價值鏈角度看，全社會都應該積極擁抱AI，企業(yè)應多關注、多選擇綠色程度更高的供應商。當前AI帶來能耗和碳排放增加只是階段性的?！敝芪穆務f。

陳鈺什認為，AI發(fā)展過程中，大廠不僅要考慮“綠色算力”問題，還應考慮水資源利用效率（WUE）、數據中心生態(tài)設計、電子廢棄物回收等可持續(xù)議題，“除了要對數據中心做性能評估，也應該做好可持續(xù)性評估?！?/p>

（文章來源：中國證券報）