隨著人工智能的迅速發展，消耗大量能量和威脅環境傷害，公司正在尋求解決方案來減少其生態影響。
瀏覽器公司Opera宣布計劃部署一個新的AI集群，完全由冰島凱夫拉維克的Green Energy供電。該公司的所有旗艦瀏覽器都已經擁有本機AI功能，該公司表示，它認為AI很快就會扮演聊天機器人的角色，並幫助用戶執行更精細的瀏覽器任務，需要更多的AI計算能力。
賓夕法尼亞大學的計算機和信息科學教授本傑明·李（Benjamin Lee）在接受采訪時告訴Tech Times。 “超大數據中心，例如最大的技術公司建造的數據中心，消散了數十兆瓦的權力。我們估計，此類數據中心已經使用了比馬薩諸塞州更多的權力。此外，功率使用率正在迅速增長。”
Opera的AI集群旨在具有最忽略的環境影響。計算中心依靠水力發電和地熱功率來獲得能源和新鮮的冰島空氣進行冷卻。
克里斯蒂安·祖貝爾（Krystian Zubel）表示：“冰島將補充我們在全球現有的基礎設施作為綠色，成本效益和集中式樞紐，以進行計算重量的任務，以確保歌劇具有基礎設施，可以抓住我們看到的機會，並允許我們公司快速發展並擴大其AI服務。”
AI的環境影響
AI的使用飆升，運行計算機所需的功率也是如此。社交媒體公司Meta最近表示，今年它可能會在新的數字基礎設施上花費高達370億美元，比以前預期多20億美元。
期刊上的最新文章焦耳概述了人工智能的潛在環境足跡，因為它日益滲透到流行文化和工作場所的各個方面。該關注點圍繞生成AI對高功率服務器的需求引起人們的擔憂，即如此廣泛的計算需求可能會大大增加數據中心的能源使用和碳排放。在一種情況下，由於電力密集型AI的要求，Google搜索可以在一天之內消耗與愛爾蘭一樣多的電力。
數據中心，AI開發的引擎，目前消費3％WEKA總裁喬納森·馬丁（Jonathan Martin）在接受采訪時指出，到2026年，全球能源和數據中心的能源消耗預計將達到1000多個Terawatt小時，相當於日本的電力消耗。
他補充說：“儘管我們已經看到了有關如何冷卻耗電的數據中心的大量討論，但重點確實應該放在我們首先如何防止數據中心過熱的方式上。”
Trevolution Group數據科學負責人Ilia Badeev在接受采訪時說，如果您在一個地方有很多高性能的計算機處理器，則需要為它們提供動力，然後冷卻它們。用於運營和冷卻的能耗已成為一個重大問題。例如，微軟的項目Natick探索了水下數據中心有效冷卻的可行性。
政治壓力越來越多，就AI的環境成本做些事情。一組民主黨立法者最近提出了一項旨在檢查人工智能的生態影響的法案。該法案規定，EPA調查AI的氣候影響，並指示政府機構為公司報告其AI模型的潛在環境影響，為公司設計一個自願披露框架。
參議員埃德·馬基（D Mass。妥協地球的福祉的技術。”
解決危機的解決方案？
AI能源使用的一種解決方案可能是使技術更有效。最有希望的創新可能會在未來2至5年內顯著將計算能力（主要用於AI消耗）降低10倍或更多 - 同時維持了不斷增長的AI計算需求，這表明沒有放鬆的跡象。
他補充說：“這將減輕未來十年中對大量精力的需求。”
“特別是高標準也正在投資自己的可再生能源一代，包括太陽能，地熱和核源。”
一個關鍵的步驟是轉移到可再生能源，例如太陽能，風和水力發電。 UST的首席AI建築師Adnan Masood在接受采訪時說，此舉可以大大減少這些數據中心的碳足跡。包括Google和Apple在內的公司已經在這一領域進行了大量投資。
他補充說：“這不僅是對環保主義的致敬；這是一種實用的，長期的節省成本措施。”
冷卻是改進可以產生很大差異的另一個領域。使用空氣的傳統方法是能量豬。更具創新性的方法，例如天然冷空氣或液體冷卻系統，可以大大減少能源利用。有些人甚至正在嘗試水下數據中心，這聽起來更像是科幻小說，而不是現實，但這證明了正在探索的創造性解決方案的一種證明。
然後是硬件本身。馬蘇德說，使用節能服務器和其他設備可以降低數據中心的整體能耗。
他補充說：“新的處理器技術，尤其是針對人工智能任務量身定制的技術，在能源使用方面更有效，為每瓦的動力做得更多。”
芝加哥大學計算機科學教授安德魯·奇恩（Andrew Chien）在一次採訪中說，這些方法（例如使用偏移，購買可再生能源或試圖將電力使用與可再生能源與可再生能源匹配的方法）僅部分解決了他們的不良反應。此外，人們對電子廢物，生產和丟棄電子產品的環境影響以及歸因於它們的各種生態損害的影響正在增長。
Chien是探索由“零碳雲”（ZCCLOUD）的願景驅動的靈活，動態數據中心的研究人員之一。 Zccloud的想法是，數據中心可以響應電網中的過量可再生能源，從而消耗過量的能量來進行重要但靈活的計算，例如AI培訓或工程產品優化。
Chien說：“當更少的可再生能源時，數據中心可以減少其消耗量，減少對電網的壓力並避免停電。” “另一個方向是將用水量與當地情況保持一致。我們已經證明，這些方法可以適應數據中心的持續快速增長，同時減少其總環境影響。”
但是，計算機泵出的所有能量都有很大的影響。將供暖建築物或市政供暖系統的數據中心的廢熱重新利用使副產品變成了寶貴的資源。 Badeev說。丹麥Odense的Facebook數據中心旨在捕獲和重定向過多的熱量，以溫暖當地社區的近7,000戶房屋，這是廢熱恢復的實際應用。
馬蘇德說：“這是將副產品變成資源的明智方法。”
