随着人工智能的迅速发展，消耗大量能量和威胁环境伤害，公司正在寻求解决方案来减少其生态影响。
浏览器公司Opera宣布计划部署一个新的AI集群，完全由冰岛凯夫拉维克的Green Energy供电。该公司的所有旗舰浏览器都已经拥有本机AI功能，该公司表示，它认为AI很快就会扮演聊天机器人的角色，并帮助用户执行更精细的浏览器任务，需要更多的AI计算能力。
宾夕法尼亚大学的计算机和信息科学教授本杰明·李（Benjamin Lee）在接受采访时告诉Tech Times。 “超大数据中心，例如最大的技术公司建造的数据中心，消散了数十兆瓦的权力。我们估计，此类数据中心已经使用了比马萨诸塞州更多的权力。此外，功率使用率正在迅速增长。”
Opera的AI集群旨在具有最忽略的环境影响。计算中心依靠水力发电和地热功率来获得能源和新鲜的冰岛空气进行冷却。
克里斯蒂安·祖贝尔（Krystian Zubel）表示：“冰岛将补充我们在全球现有的基础设施作为绿色，成本效益和集中式枢纽，以进行计算重量的任务，以确保歌剧具有基础设施，可以抓住我们看到的机会，并允许我们公司快速发展并扩大其AI服务。”
AI的环境影响
AI的使用飙升，运行计算机所需的功率也是如此。社交媒体公司Meta最近表示，今年它可能会在新的数字基础设施上花费高达370亿美元，比以前预期多20亿美元。
期刊上的最新文章焦耳概述了人工智能的潜在环境足迹，因为它日益渗透到流行文化和工作场所的各个方面。该关注点围绕生成AI对高功率服务器的需求引起人们的担忧，即如此广泛的计算需求可能会大大增加数据中心的能源使用和碳排放。在一种情况下，由于电力密集型AI的要求，Google搜索可以在一天之内消耗与爱尔兰一样多的电力。
数据中心，AI开发的引擎，目前消费3％WEKA总裁乔纳森·马丁（Jonathan Martin）在接受采访时指出，到2026年，全球能源和数据中心的能源消耗预计将达到1000多个Terawatt小时，相当于日本的电力消耗。
他补充说：“尽管我们已经看到了有关如何冷却耗电的数据中心的大量讨论，但重点确实应该放在我们首先如何防止数据中心过热的方式上。”
Trevolution Group数据科学负责人Ilia Badeev在接受采访时说，如果您在一个地方有很多高性能的计算机处理器，则需要为它们提供动力，然后冷却它们。用于运营和冷却的能耗已成为一个重大问题。例如，微软的项目Natick探索了水下数据中心有效冷却的可行性。
政治压力越来越多，就AI的环境成本做些事情。一组民主党立法者最近提出了一项旨在检查人工智能的生态影响的法案。该法案规定，EPA调查AI的气候影响，并指示政府机构为公司报告其AI模型的潜在环境影响，为公司设计一个自愿披露框架。
参议员埃德·马基（D Mass。妥协地球的福祉的技术。”
解决危机的解决方案？
AI能源使用的一种解决方案可能是使技术更有效。最有希望的创新可能会在未来2至5年内显着将计算能力（主要用于AI消耗）降低10倍或更多 - 同时维持了不断增长的AI计算需求，这表明没有放松的迹象。
他补充说：“这将减轻未来十年中对大量精力的需求。”
“特别是高标准也正在投资自己的可再生能源一代，包括太阳能，地热和核源。”
一个关键的步骤是转移到可再生能源，例如太阳能，风和水力发电。 UST的首席AI建筑师Adnan Masood在接受采访时说，此举可以大大减少这些数据中心的碳足迹。包括Google和Apple在内的公司已经在这一领域进行了大量投资。
他补充说：“这不仅是对环保主义的致敬；这是一种实用的，长期的节省成本措施。”
冷却是改进可以产生很大差异的另一个领域。使用空气的传统方法是能量猪。更具创新性的方法，例如天然冷空气或液体冷却系统，可以大大减少能源利用。有些人甚至正在尝试水下数据中心，这听起来更像是科幻小说，而不是现实，但这证明了正在探索的创造性解决方案的一种证明。
然后是硬件本身。马苏德说，使用节能服务器和其他设备可以降低数据中心的整体能耗。
他补充说：“新的处理器技术，尤其是针对人工智能任务量身定制的技术，在能源使用方面更有效，为每瓦的动力做得更多。”
芝加哥大学计算机科学教授安德鲁·奇恩（Andrew Chien）在一次采访中说，这些方法（例如使用偏移，购买可再生能源或试图将电力使用与可再生能源与可再生能源匹配的方法）仅部分解决了他们的不良反应。此外，人们对电子废物，生产和丢弃电子产品的环境影响以及归因于它们的各种生态损害的影响正在增长。
Chien是探索由“零碳云”（ZCCLOUD）的愿景驱动的灵活，动态数据中心的研究人员之一。 Zccloud的想法是，数据中心可以响应电网中的过量可再生能源，从而消耗过量的能量来进行重要但灵活的计算，例如AI培训或工程产品优化。
Chien说：“当更少的可再生能源时，数据中心可以减少其消耗量，减少对电网的压力并避免停电。” “另一个方向是将用水量与当地情况保持一致。我们已经证明，这些方法可以适应数据中心的持续快速增长，同时减少其总环境影响。”
但是，计算机泵出的所有能量都有很大的影响。将供暖建筑物或市政供暖系统的数据中心的废热重新利用使副产品变成了宝贵的资源。 Badeev说。丹麦Odense的Facebook数据中心旨在捕获和重定向过多的热量，以温暖当地社区的近7,000户房屋，这是废热恢复的实际应用。
马苏德说：“这是将副产品变成资源的明智方法。”
