AI 能否引導我們邁向更加可持續的未來，還是會加劇全球能源和氣候挑戰？
這一關鍵問題最近在 NVIDIA GTC 2025 上向哥倫比亞大學、德勤和威爾遜中心的可持續發展和 AI 專家小組提出。
在由 NVIDIA 企業可持續發展高級總監 Josh Parker 主持的擠滿了人的房間里，討論探討了 AI 的迅猛發展及其幫助或阻礙氣候減緩工作的潛力。
一個備受全球關注的問題是，AI 技術的爆炸式增長以及數據存儲、計算能力和低延遲處理的巨大能源需求是否正在推動不可持續的功耗，尤其是在這些技術不斷擴展的情況下。
雖然 AI 已經在改變醫療健康和金融等行業，但它也通過語音助手 (Siri 或 Alexa) 、推薦系統 (Netflix 或 Spotify) 和基于云的服務 (Google Cloud 和 AWS) 等工具牢固地嵌入到人們的日常生活中。在 AI 不斷發展和融入現代生活的過程中，專家們給出了一些令人驚訝的樂觀看法，盡管提出了一些重要的警告，可以指導 AI 如何幫助創造更環保的未來。
AI 能源足跡：可管理但仍在增長
根據 International Energy Agency 最新發布的報告，2024 年，數據中心約占全球用電量的 1.5%，預計到 2035 年將消耗 6% 的電力。
德勤管理合伙人兼全球可持續發展和氣候戰略咨詢負責人 Bernhard Lorentz 表示：“人們誤以為 AI 是全球能源消耗的主要來源，但這些數字所反映的情況更為微妙。”
Lorentz 解釋說，雖然 AI 應用繼續擴展并提高了能源使用量，但與制造和運輸等其他行業相比，它們的貢獻仍然相對較小。
他強調，核心挑戰在于 AI 在基礎設施無法應對的地區出人意料地快速增長，導致能源需求激增。當地電網緊張，效率較低，穩定性較低。他們還更加依賴 fossil fuel 來源，這增加了碳排放和空氣污染。
盡管如此，小組成員一致認為能源足跡仍在可控范圍內。關于在何處構建數據中心以及為數據中心供電的能源來源的戰略決策將是防止當地能源網壓力的關鍵。
全球能源政策中心創始研究員兼哥倫比亞大學國際與公共事務學院能源與環境集中聯合主任 David Sandalow 也指出，隨著新一代 AI 芯片的推出，能效會有顯著提高，即技術用更少的能源實現更多的成果。
Parker 補充道：“用于推理的加速計算和 AI 的能效比原來高 100,000 倍，因此，過去需要 100,000 個太瓦時才能完成的推理能耗僅需 1 太瓦時。”
如果 AI 能夠繼續引領這一趨勢，其長期價值將大于潛在的負面影響。
彌合差距：AI 和氣候政策
最大的挑戰之一是 AI 專家與氣候政策專業人員之間的知識差距，以及目前指導 AI 發展的政策。
威爾遜中心環境變化和安全計劃項目主任 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。這種脫節使得制定有效的法規，同時充分利用 AI 實現可持續發展具有挑戰性。
Risi 說：“這是兩個非常復雜的領域，如果將它們組合在一起，就會玩到非常糟糕的 whack-a-mole 游戲，在一個問題上你可以確定，但還有其他五個問題會出現。”
Risi 強調，在 AI 和氣候專家之間建立共同的理解和語言對于推動有意義的變化至關重要。隨著 AI 的不斷發展，政府、公司和研究人員必須密切合作，以確保以有效和可持續的方式應用 AI。
優化能源并加速創新
在小組討論 AI 推動可持續解決方案的能力時，對話變得更加積極。David Sandalow 概述了 AI 如何改進能源系統并加速清潔技術創新。
“AI 建模工具正在增強天氣預報，并使太陽能和風能等可再生能源領域受益。更準確的預測可以幫助農場優化太陽能電池板的角度和方向，或根據不斷變化的條件調整風力渦輪機，從而更大限度地提高能源產量。由傳感器和機器學習工具提供支持的智能電網管理還有助于安全地增加通過輸電線路輸送的可再生能源的數量，從而促進將可再生能源集成到電網中。”
談到材料科學發現，Sandalow 強調了 AI 如何幫助研究人員發現和測試新材料，包括用于 energy storage 和 carbon capture technologies 的材料。
Sandalow 說：“我認為最令我興奮的是 AI 帶來的變革機會，而對我來說，最令人興奮的領域可能是材料創新。”
Sandalow 與 Thomas Edison 進行了比較，后者花了一年多的時間測試了數十種不同的材料并通過這些材料供電來了解會產生多少光和熱，從而開發出現代燈泡。他解釋道，AI 仿真和分析材料屬性的能力可能會帶來突破。這些進步可能會徹底改變電池、輕質材料和其他節能技術等行業。
Sandalow 說：“現在，我們可以在一秒鐘內模擬一百萬次這樣的交互。”“我們甚至可以測試尚不存在的材料，”他補充道。
AI 在可持續發展中的作用
最后，Sandalow 發表了最后的評論。
“人們一次又一次地問我，AI 是否可以增加溫室氣體排放或減少溫室氣體排放 … … 我有一個非常自信的答案，我絕對可以告訴你，這是沒有人知道的，這取決于我們。AI 有潛力減少溫室氣體排放，從而為氣候變化解決方案做出貢獻，但除非我們動員起來并實現這一目標，否則它不一定能做到這一點。”
本次會議的要點之一是，AI 僅具備推動可持續發展的潛力是遠遠不夠的，而且沒有一種方法可以解決所有問題。
Parker 說：“AI 可能會推動實現某些巨大的登月任務，我們需要嘗試以創新的方式來解決我們可能無法通過政策解決的挑戰。”
挑戰在于以符合氣候目標的方式調動 AI 能力，而這需要政策制定者、企業和創新者協同努力，以確保有效且負責任地使用 AI。
Risi 說：“我們正在測量森林砍伐率，量化碳存儲。AI 分析冰川變化的速度比人類快 10,000 倍，但通過 AI 提供的測量結果和可預測性取決于我們采取行動的能力。”
隨著人們越來越多地認識到 AI 是應對氣候變化的關鍵工具，尤其是在與強有力的氣候政策相結合時，它具有優化流程、減少浪費和提高效率的潛力，因此成為解決方案不可或缺的一部分。
觀看 AI、能源和氣候：推動可持續發展和能源安全 會話。
