今天小编分享的科技经验：生成式AI，一年或造50万吨垃圾，欢迎阅读。
作者 | 陈骏达
编辑 | Panken
智东西 11 月 8 日报道，生成式 AI 的发展或将加剧电子垃圾问题。近日，来自中国科学院、美国加州大学和以色列莱赫曼大学的研究人员在国际顶级学术期刊 Nature 的子刊发文，他们预测 2020 年 -2030 年，生成式 AI 累计可能产生最高达500 万吨的电子垃圾。这一重量与约 250 亿部 iPhone 16 Pro 相当。
论文地址：
https://www.nature.com/articles/s43588-024-00712-6
生成式 AI 场景中产生的电子垃圾主要来自于数据中心的高性能计算硬體，如 GPU、CPU 等。
从地網域上看，大部分生成式 AI 电子垃圾都来自于北美地区（58%），其次是东亚地区（25%），再次是西欧地区（14%）。
▲生成式 AI 电子垃圾的区網域分布（图源：《自然 - 计算科学》）
AI 企业本可以通过延长伺服器寿命来降低成本并减少资源浪费，但由于 AI 和硬體技术的高速发展，有不少 AI 企业放弃了原定的延期计划，持续更换其计算设备，确保自己不在算力上落后于竞争对手。
此外，贸易禁令导致部分 AI 训练只能在落后的计算设备上进行，这或将让生成式 AI 相关电子垃圾的数量增加 39%。
全球每年会产生超过 6000 万吨的电子垃圾，目前生成式 AI 造成的电子垃圾占比并不高，但相关研究者认为这仍然是电子垃圾这一全球性问题的重要组成部分。
此外，数据中心的冷却设备等其它配套设施也有一定的生命周期。这些设备不在上述研究的统计范围之内，但这也意味着生成式 AI 造成的电子垃圾问题规模可能比研究中的数据还要大。
一、AI 军备竞赛加剧电子垃圾问题，贸易禁令也有负面影响
AI 数据中心的高能耗问题已经有目共睹，但 AI 伺服器退役后的电子垃圾问题尚未得到足够的重视。
生成式 AI 计算设备的重量比过往许多计算设备都要大。以英伟达的 DGX H100 为例，一套 640GB 系统包括 8 块 H100GPU、2 块英特尔至强 CPU、多块内存与网卡和机架等设备，总重最高达 130.45kg。
▲ DGX H100 的官方参数（图源：英伟达官网）
高性能计算硬體包括 GPU、CPU、伺服器、内存模块和存储设备，它们的使用寿命通常为 2-5 年，部分企业会延长伺服器寿命来节省成本，这能在一定程度上减少了电子垃圾的产生。
然而，激烈的竞争让 AI 领網域的主要玩家不得不大量购买新的计算设备，确保自己可以时刻获取强大的算力，以免在 AI 军备竞赛中处于下风。设备的迭代就意味着电子垃圾的产生。
例如，AI 领網域最大的计算硬體买家之一 Meta 就在今年三季度财报电话中称，Meta 已放弃延长伺服器寿命的计划，将资金用于购买下一代计算设备。
该研究通过统计模型模拟了生成式 AI 造成的电子垃圾问题，以英伟达 8 台 GPU 的 DGX H100 系统作为算力的标准单元，计算电子垃圾数量。根据生成式 AI 未来可能的投资强度，2020 年 -2030 年间，相关电子垃圾的累计数量达到120 万吨 ~500 万吨。
该研究还认为，贸易禁令可能会加重生成式 AI 带来的电子垃圾问题。目前，部分国家和地区无法获取最先进、算力密度最高的计算设备，这意味着他们需要购买更多的 GPU 和硬體设备，才能实现所需的计算效果。
研究发现，若全球有 25% 的 AI 训练在落后 1 年的计算设备上进行，可能会让相关电子垃圾数量增加 39%。
二、电子垃圾回收率仅 22%，伺服器延期使用可减量 58%
根据 2024 年《全球电子垃圾监测报告》，目前仅有约22%的电子垃圾被正式收集和回收，大部分电子垃圾都是通过非正式渠道回收的。
电子垃圾中包含着铜、金、银、铝和稀土元素等贵重金属，这部分元素由于其经济价值往往能得到回收。
然而，部分电子垃圾会被出口至环境监管环境相对宽松的国家和地区进行回收处理。在这些区網域，电子垃圾中的铅、汞和铬等有害物质往往无法得到有效处理，造成严重的环境污染问题。
该研究也提出了生成式 AI 电子垃圾问题可能的解决方案。根据测算，延长 AI 伺服器使用寿命是最有效的策略，能将电子垃圾的数量减少至多 58%。
对伺服器进行模块再利用也可以减少 21%的电子垃圾。这种策略指的是对废弃伺服器的关键模块（GPU、CPU、电池等）进行拆解、改造和重新组装，然后用于负载更低的计算。
日前，《华盛顿邮报》曾就相关研究向英伟达发出置评请求，但英伟达拒绝置评。该公司在其 2024 年可持续发展报告中称，他们正在努力减少数据中心的排放和相关设备的回收。
结语：生成式 AI 狂飙，环境问题成隐忧
在这波生成式 AI 浪潮来临之前，已有不少大型科技公司设定了他们的可持续发展或者减碳、零碳目标，但 AI 正给这些目标的实现蒙上一层阴影。
谷歌在今年 7 月承认，自 2019 年以来，其碳足迹增加了 48%。微软也承认，自 2020 年以来其碳排放量增加了 29%。
目前，鲜有研究关注到 AI 热潮可能造成的垃圾问题，但不少企业预计他们的 AI 伺服器或将很快迎来更新换代期，例如，Meta 预估 2025 年 -2026 年他们的部分 AI 伺服器将达到使用寿命限制。在不远的将来，生成式 AI 造成的电子垃圾将成为行业和社会不得不正视的问题。
