AI 能否引領我們走向更可持續(xù)的未來，還是會加劇全球能源和氣候挑戰(zhàn)？

在 2025 年 NVIDIA GTC 大會上，來自哥倫比亞大學、德勤以及威爾遜中心的可持續(xù)發(fā)展和 AI 專家進行了小組討論，探討了這一關鍵議題。

這場討論會座無虛席，由 NVIDIA 企業(yè)可持續(xù)發(fā)展高級總監(jiān) Josh Parker 主持。與會嘉賓探討了 AI 的飛速發(fā)展，以及它在緩解氣候變化方面具備的潛力將發(fā)揮促進作用還是阻礙氣候問題緩解。

AI 技術爆發(fā)式增長，而數(shù)據(jù)存儲、算力和低延遲處理又對能源有著巨大需求。在這種背景下，全球普遍關注這一情況是否會助長不可持續(xù)的能源消耗，特別是在這些技術繼續(xù)擴張、普及的情況下。

如今，AI 已經(jīng)在醫(yī)療和金融等領域引發(fā)變革。同時，通過語音助手（如 Siri 或 Alexa）、推薦系統(tǒng)（如 Netflix 或 Spotify）以及云服務（如 Google Cloud 和 AWS）等工具，AI 已經(jīng)深度融入了人們的日常生活。隨著 AI 不斷發(fā)展并進一步融入現(xiàn)代生活，專家們表現(xiàn)出了令人驚訝的樂觀態(tài)度，認為 AI 有助于打造更加綠色的未來，同時也提出了一些重要的注意事項和指導原則。

AI 的能耗：可控但呈增長態(tài)勢

國際能源署（IEA）最新發(fā)布的一份報告顯示，數(shù)據(jù)中心的用電量在 2024 年約占全球總用電量的 1.5%，預計到 2035 年占比將升至 6%。

德勤管理合伙人、全球咨詢可持續(xù)發(fā)展與氣候戰(zhàn)略負責人 Bernhard Lorentz 表示：“有一種誤解認為，AI 是全球能耗大戶，但實際數(shù)據(jù)所反映的情況更為復雜?！?/p>

Lorentz 解釋說，盡管 AI 應用的不斷擴展導致了用電量持續(xù)上升，但與制造業(yè)和交通運輸?shù)绕渌袠I(yè)相比，其能耗占比仍然相對較小。

他強調(diào)，核心挑戰(zhàn)在于 AI 在基礎設施不足以處理 AI 的地區(qū)出人意料地迅速發(fā)展，從而導致能源需求激增。不堪重負的地方電網(wǎng)效率低、穩(wěn)定性差，并且更依賴化石燃料，這進一步加劇了碳排放和空氣污染問題。

盡管如此，與會嘉賓一致認為，AI 的能耗仍在可控范圍內(nèi)。如何規(guī)劃數(shù)據(jù)中心選址以及使用何種能源為其供電，這些戰(zhàn)略決策對于避免給地方電網(wǎng)帶來過大壓力至關重要。

哥倫比亞大學全球能源政策中心創(chuàng)始研究員及哥倫比亞大學國際與公共事務學院能源與環(huán)境專業(yè)聯(lián)席主任 David Sandalow 也指出，每一代新的 AI 芯片在能效方面都有顯著提升，這讓技術能夠使用更低的能耗實現(xiàn)更多的任務。

Josh Parker 補充道：“加速計算和 AI 推理的能效比過去提高了 10 萬倍。也就是說，過去需要消耗 10 萬太瓦時的推理計算，如今只需要 1 太瓦時?！?/p>

如果 AI 能夠持續(xù)引領這一趨勢，其長期價值將會超過潛在的負面影響。

縮小差距：AI 與氣候政策

目前最大的挑戰(zhàn)之一，在于 AI 專家和氣候政策制定者之間存在知識差距，而且目前引導 AI 發(fā)展的政策也存在不足之處。

威爾遜中心環(huán)境變化與安全項目主任 Lauren Risi 指出，政策制定者往往難以理解 AI 在氣候變化背景下的能力和局限性。由于存在這種脫節(jié)，那么在充分利用 AI 促進可持續(xù)發(fā)展的同時，制定有效的監(jiān)管措施就變得極具挑戰(zhàn)性。

Risi 表示：“這是兩個非常復雜的領域，將它們結(jié)合起來，就像在玩一場打地鼠游戲，剛解決一個問題，又會冒出五個新的問題。”

Risi 強調(diào)，在 AI 專家和氣候?qū)＜抑g建立共同的理解和話語體系，這對于推動實質(zhì)性進展至關重要。隨著 AI 持續(xù)發(fā)展，政府、企業(yè)和科研人員必須緊密合作，確保有效且可持續(xù)地使用 AI。

優(yōu)化能源利用，加速創(chuàng)新

當談到 AI 推動可持續(xù)解決方案的能力時，討論變得更加樂觀。David Sandalow 闡述了 AI 是如何改善能源系統(tǒng)，并加速清潔能源技術的創(chuàng)新。

AI 建模工具正在提升天氣預報的準確性，并惠及太陽能和風能等可再生能源行業(yè)。更準確的天氣預報可以幫助發(fā)電場優(yōu)化太陽能電池板的角度和朝向，或根據(jù)環(huán)境變化來調(diào)整風力渦輪機，從而實現(xiàn)發(fā)電量的最大化。借助傳感器和機器學習工具，智能化的電網(wǎng)管理也有助于安全地增加輸電線路中的可再生能源輸送量，從而推動可再生能源并入電網(wǎng)。

在談及材料科學領域的發(fā)現(xiàn)時，Sandalow 強調(diào)了 AI 如何幫助科研人員發(fā)現(xiàn)和測試新材料，包括用于儲能和碳捕獲技術的新材料。

Sandalow 表示：“AI 帶來的變革性機遇讓我最為興奮。對我來說，最令人激動的領域可能是材料創(chuàng)新。”

Sandalow 舉例，托馬斯?愛迪生曾經(jīng)花了一年多時間來測試數(shù)十種不同材料，通過將它們通電以觀察產(chǎn)生的光和熱，由此才最終發(fā)明了現(xiàn)代電燈泡。Sandalow 解釋說，AI 模擬和分析材料特性的能力有望帶來新的突破。這些突破可能會徹底改變電池、輕質(zhì)材料和其他節(jié)能技術等行業(yè)。

Sandalow 補充說：“如今，我們可以在一秒內(nèi)模擬一百萬次這樣的互動測試，甚至可以測試尚不存在的材料。”

AI 在推動可持續(xù)發(fā)展中的作用

在討論接近尾聲時，Sandalow 也發(fā)表了重要的發(fā)言。

“我一再被問到 AI 到底會增加還是減少溫室氣體排放。我可以非常肯定地告訴你，沒人知道答案，結(jié)果取決于我們自己。AI 有潛力減少導致氣候變化的溫室氣體排放并幫助解決氣候問題，但這一切不會自動發(fā)生，需要我們積極地為此行動起來?！?/p>

本次會議的一個重要收獲是，AI 若僅僅具備推動可持續(xù)發(fā)展的潛力是不夠的，而且也不存在一個放之四海而皆準的全能解決方案。

Parker 表示：“AI 有可能助力實現(xiàn)一些宏偉目標，我們需要通過創(chuàng)新來應對那些僅靠政策無法解決的挑戰(zhàn)?！?/p>

目前的挑戰(zhàn)在于如何以符合氣候目標的方式來調(diào)動 AI 的能力。這需要政策制定者、企業(yè)和創(chuàng)新者共同努力，確保有效且負責任地使用 AI。

Risi 表示：“我們在測量森林砍伐率和量化碳儲存量，AI 分析冰川變化的速度比人類快 1 萬倍，但對于 AI 提供的測量數(shù)據(jù)和預測，其價值取決于我們能否據(jù)此采取行動。”

AI 越來越被視為應對氣候變化的關鍵工具，尤其是在結(jié)合強有力的氣候政策時，它有望優(yōu)化流程、減少浪費、提高效率，從而成為應對氣候變化不可或缺的一部分。