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人工智能其实也是能源密集型的行业。他们需要排放多少二氧化碳？
数据和云不是凭空产生的技术。他们需要昂贵的基础设施和电力。AI模型也是如此。研究人员预测，未来它们的排放量可能会比预期的要多得多。
为什么这个夏季这么热？
谁是罪魁祸首？由一个碳原子和两个氧原子组成的小分子，通常称为二氧化碳。还有其他温室气体，但二氧化碳，仍然是迄今为止最重要的一种。下图显示了二氧化碳在过去两个世纪中是如何呈指数增长的。
该图比较了大气中二氧化碳的存在（蓝色）和人类活动产生的二氧化碳（灰线）
简而言之，二氧化碳增加得越多，照射到地球的太阳辐射的红外部分就保留得越多。这些额外的能量使地球变暖。谁产生二氧化碳?
人类及其所有活动。先不谈，我们通过呼吸呼出二氧化碳这一事实，能量的消耗导致了二氧化碳的产生。汽车和飞机旅行、商业活动、畜牧业等等都导致二氧化碳排放到大气中。
有一种物质也会产生大量的二氧化碳，但却鲜为人知。
数据、云是由二氧化碳组成的
数据似乎是虚拟对象，但它们需要存储、处理和传输，而这需要基础设施。例如，当您在云中保存一些文件时，它们在到达数据中心之前必须穿过数千公里的光缆。全球有成千上万个数据中心，但本质上它们都是由大量硬盘组成的建筑物。这些硬盘一直处于活动状态，并产生热量。
“你拥有的存储空间越多，你积累的东西就越多。”
在云端存储1g的成本估计是7kWh(不超过100张高分辨率照片)。我们每天产生2.5万亿字节(2.5后面18个零)。如果不做数学计算，要储存的东西很多，在这个过程中会产生大量的二氧化碳。据预测，通信产业的生产量将超过汽车、航空、能源产业的总和。（你能想象吗）
事实上，现在大约有800万个数据中心(2012年有80万个)，这显示了我们增加数据生产和存储的速度有多快。一些模型预测，到2030年，超过10%的全球电力供应将用于数据中心。这些预测只考虑了存储数据所需的能源消耗，但数据在互联网上传输也会消耗能源。
有很多研究人员都在研究如何减少数据存储对环境的影响。然而，数据不仅仅被存储。事实上，当你有这么多可用数据时，你可以用它来训练一个非常大的模型。那么问题来了:人工智能消耗了多少?
(人工)智能吞噬能量来维持自身
人类的大脑是地球表面进化出的最复杂的东西之一。它的复杂性使我们可以在抽象推理、科学和艺术之间进行选择。如果拥有如此发达的大脑是一种进化优势，为什么大多数物种的神经元要少得多?一个答案是因为它的成本很高;仅人脑就消耗了人体全部能量的20-30%。对于单个器官来说并不算少。
我们可以猜测，人工智能也在做同样的事情:消耗大量的能量来进行所有的计算。这个问题变得越来越重要，因为现在几乎所有的公司都在投资机器学习。那么，AI消耗了多少?
使用神经体系结构搜索训练的变压器模型将相当于五辆汽车在其生命周期内的二氧化碳排放量。在一篇连续的文章中，扩展了对不同流行模型架构(T5、BERT、GPT-3)的分析，比较了它们的训练成本和碳足迹。
不同模型训练的能耗和二氧化碳产生
结论和观点
云将是许多中小企业的首选。然而，在全球变暖效应越来越明显的时刻，云和人工智能模型的碳足迹却在不断增加。因此，我们需要考虑如何减少这两种技术的影响。
公司需要投资减少能源的影响。正如研究人员所建议的那样，第一步是在云上训练AI时，选择和使用碳足迹最低的数据中心的可能性。此外，培训应在能源需求较低或数据中心使用绿色能源时灵活安排。
根据预测，从2022年到2030年，人工智能市场规模将以38.1%的复合年增长率(CAGR)扩大，我们应该尽快解决其能源消耗问题。好消息是，公司和研究人员已经意识到这个问题，并致力于解决方案。此外，还有一种体制努力正在考虑在培训中使用绿色能源(如BLOOM模式)。最后，人工智能模型还有助于优化能源消耗和控制二氧化碳排放。
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