2030年，生成式AI或?qū)a(chǎn)生500萬噸電子垃圾

人工智能(AI)技術(shù)，特別是生成式大語言模型，正快速滲透到人們?nèi)粘Ｉ钪小Ｈ欢?，一項最新研究提醒我們，生成式AI的電子廢棄物問題不容忽視。據(jù)《自然·計算科學(xué)》發(fā)表的研究論文，2020年至2030年間，生成式AI帶來的電子廢棄物可能激增近1000倍，產(chǎn)生最高達(dá)500萬噸的電子垃圾，這與約250億部iPhone 16 Pro的重量相當(dāng)。這些廢棄物含有的有害材料，可能對環(huán)境造成嚴(yán)重影響。

隱憂浮出水面

在關(guān)注生成式AI帶來的能耗和碳排放的同時，人們往往忽視了算力設(shè)施及硬件報廢產(chǎn)生的電子廢棄物問題。最近，中外科學(xué)家合作開展的一項最新研究讓這一隱憂浮出水面。

生成式AI的底層是一個材料密集型行業(yè)，它依賴于數(shù)據(jù)中心等數(shù)字基建設(shè)施。而且，隨著算力需求及技術(shù)發(fā)展，相關(guān)數(shù)據(jù)中心的電子芯片及硬件架構(gòu)越發(fā)復(fù)雜，重量也不斷增加，并在快速更新迭代。業(yè)內(nèi)專家稱，兩年前，GPU(圖形處理器)重0.0318噸，有35000個零件；現(xiàn)在GPU有60萬個零件，重1.36噸。而且數(shù)據(jù)中心和服務(wù)器群中包含的多種高性能計算硬件比如GPU、內(nèi)存模塊、存儲設(shè)備等，普遍壽命在3年左右，當(dāng)其壽命結(jié)束后，必然會產(chǎn)生大量電子廢棄物。

AI技術(shù)正快速滲透到人們?nèi)粘Ｉ钪?/p>

就生成式AI而言，一方面，其迅猛發(fā)展帶來了大規(guī)模計算需求，對計算硬件和基礎(chǔ)設(shè)施的需求持續(xù)增長；另一方面，芯片制程工藝的進(jìn)步帶來芯片性能的快速提升，單個芯片性能越高，同樣算力需求下所需的芯片數(shù)量越少。未來生成式AI的應(yīng)用會如何發(fā)展？又會產(chǎn)生多少算力需求？具體到硬件層，需要多少芯片和服務(wù)器？為關(guān)聯(lián)、量化生成式AI硬件需求，以及產(chǎn)生的電子廢棄物數(shù)量，須對這些問題做出回應(yīng)。

為獲得更貼近實際的數(shù)據(jù)，中外科學(xué)家聯(lián)合研究團(tuán)隊既考慮了未來算力需求的多樣性，又兼顧了對芯片性能的考量。在預(yù)測未來大語言模型的算力需求時，他們廣泛參考了產(chǎn)業(yè)界的各類預(yù)測及行業(yè)研究報告，精心預(yù)設(shè)了三種截然不同的發(fā)展情景：一種是廣泛應(yīng)用的“激進(jìn)發(fā)展情景”，一種是有限應(yīng)用的“中等發(fā)展情景”，還有一種則是少數(shù)特定應(yīng)用的“保守發(fā)展情景”。通過全面評估大語言模型的參數(shù)規(guī)模、訓(xùn)練數(shù)據(jù)量、全球大語言模型數(shù)量，以及每日活躍用戶數(shù)等關(guān)鍵因素，他們推導(dǎo)出不同發(fā)展情景下算力需求的復(fù)合年增長率，分別為136%、115%和85%。

對芯片性能的考量中，聯(lián)合研究團(tuán)隊基于摩爾定律，結(jié)合2020年至2022年服務(wù)器增長數(shù)量的實際數(shù)據(jù)，推算出了2023年至2030年服務(wù)器算力水平的變化趨勢。同時，他們還充分考慮了地緣上的復(fù)雜因素，對中國、美國及歐洲等國家和地區(qū)的芯片性能及發(fā)展水平進(jìn)行了細(xì)致調(diào)整。此外，鑒于目前僅有少數(shù)企業(yè)具備生產(chǎn)先進(jìn)GPU芯片的能力，他們還基于這些企業(yè)過往兩年的產(chǎn)能及出貨量情況，合理設(shè)置了未來GPU產(chǎn)能擴(kuò)展率的限制條件，從而構(gòu)建了一個更為貼近現(xiàn)實的產(chǎn)能約束發(fā)展情景。

基于較全面的分析和考量，聯(lián)合研究團(tuán)隊創(chuàng)新性地開發(fā)了“算力物質(zhì)流”模型。這一模型對人工智能的“需求—算法—算力—芯片”進(jìn)行了清晰的分層解構(gòu)及參數(shù)化建模，有效串聯(lián)了人工智能終端服務(wù)需求與底層物理世界的緊密關(guān)聯(lián)。

模型計算推演結(jié)果顯示，如果不采取任何循環(huán)經(jīng)濟(jì)措施，在2023年到2030年期間，在激進(jìn)、中等和保守三種發(fā)展情景下，產(chǎn)生的電子廢棄物總量分別達(dá)到了500萬噸、300萬噸和180萬噸。

亟待全球合作

根據(jù)2024年《全球電子垃圾監(jiān)測報告》，目前僅有約22%的電子垃圾被正式收集和回收，大部分電子垃圾都是通過非正式渠道回收。

電子垃圾中包含銅、金、銀、鋁和稀土元素等貴重金屬，這部分元素由于其經(jīng)濟(jì)價值往往能得到回收。然而，部分電子垃圾會被出口至環(huán)境監(jiān)管相對寬松的國家和地區(qū)進(jìn)行回收。在這些區(qū)域，電子垃圾中的鉛、汞和鉻等有害物質(zhì)往往無法得到有效處理。

目前，僅有少部分電子垃圾被正式收集和回收

為應(yīng)對電子垃圾可能造成的嚴(yán)重環(huán)境污染問題，聯(lián)合研究團(tuán)隊基于“需求—算法—算力—芯片”框架，提出了全鏈條循環(huán)經(jīng)濟(jì)策略。從算法層面，設(shè)計更加高效的算法，可以減少算力消耗；從芯片層面，通過高效芯片開發(fā)，可以減少不必要的計算和存儲，提高數(shù)據(jù)處理的性能和效率，較預(yù)期可減少約50%的電子廢棄物；在運營層面，將壽命結(jié)束的服務(wù)器降級循環(huán)利用，額外使用一年，就能夠避免約62%的電子廢棄物；拆卸、翻新和重新制造已過時服務(wù)器的關(guān)鍵模塊則能減少42%的電子垃圾。

但這些措施要想真正落地，還有很長的路要走。當(dāng)前，生成式人工智能的發(fā)展仍在“跑馬圈地”，快速增長的背后，潛藏著很多問題。此外，部分國家和企業(yè)對先進(jìn)芯片出口的限制，可能會促使其他國家增加對上一代芯片的消費，從而在全球范圍內(nèi)加劇電子廢棄物的產(chǎn)生。

為更好促進(jìn)人類社會的可持續(xù)發(fā)展，全球范圍內(nèi)亟需加強(qiáng)合作，采取更加負(fù)責(zé)任的生成式人工智能使用與治理策略，并輔以積極的電子廢棄物管理措施，以有效減輕人工智能對資源環(huán)境的負(fù)面影響。