今天小編分享的科技經驗：生成式AI，一年或造50萬噸垃圾，歡迎閲讀。
作者 | 陳駿達
編輯 | Panken
智東西 11 月 8 日報道，生成式 AI 的發展或将加劇電子垃圾問題。近日，來自中國科學院、美國加州大學和以色列萊赫曼大學的研究人員在國際頂級學術期刊 Nature 的子刊發文，他們預測 2020 年 -2030 年，生成式 AI 累計可能產生最高達500 萬噸的電子垃圾。這一重量與約 250 億部 iPhone 16 Pro 相當。
論文地址：
https://www.nature.com/articles/s43588-024-00712-6
生成式 AI 場景中產生的電子垃圾主要來自于數據中心的高性能計算硬體，如 GPU、CPU 等。
從地網域上看，大部分生成式 AI 電子垃圾都來自于北美地區（58%），其次是東亞地區（25%），再次是西歐地區（14%）。
▲生成式 AI 電子垃圾的區網域分布（圖源：《自然 - 計算科學》）
AI 企業本可以通過延長伺服器壽命來降低成本并減少資源浪費，但由于 AI 和硬體技術的高速發展，有不少 AI 企業放棄了原定的延期計劃，持續更換其計算設備，确保自己不在算力上落後于競争對手。
此外，貿易禁令導致部分 AI 訓練只能在落後的計算設備上進行，這或将讓生成式 AI 相關電子垃圾的數量增加 39%。
全球每年會產生超過 6000 萬噸的電子垃圾，目前生成式 AI 造成的電子垃圾占比并不高，但相關研究者認為這仍然是電子垃圾這一全球性問題的重要組成部分。
此外，數據中心的冷卻設備等其它配套設施也有一定的生命周期。這些設備不在上述研究的統計範圍之内，但這也意味着生成式 AI 造成的電子垃圾問題規模可能比研究中的數據還要大。
一、AI 軍備競賽加劇電子垃圾問題，貿易禁令也有負面影響
AI 數據中心的高能耗問題已經有目共睹，但 AI 伺服器退役後的電子垃圾問題尚未得到足夠的重視。
生成式 AI 計算設備的重量比過往許多計算設備都要大。以英偉達的 DGX H100 為例，一套 640GB 系統包括 8 塊 H100GPU、2 塊英特爾至強 CPU、多塊内存與網卡和機架等設備，總重最高達 130.45kg。
▲ DGX H100 的官方參數（圖源：英偉達官網）
高性能計算硬體包括 GPU、CPU、伺服器、内存模塊和存儲設備，它們的使用壽命通常為 2-5 年，部分企業會延長伺服器壽命來節省成本，這能在一定程度上減少了電子垃圾的產生。
然而，激烈的競争讓 AI 領網域的主要玩家不得不大量購買新的計算設備，确保自己可以時刻獲取強大的算力，以免在 AI 軍備競賽中處于下風。設備的迭代就意味着電子垃圾的產生。
例如，AI 領網域最大的計算硬體買家之一 Meta 就在今年三季度财報電話中稱，Meta 已放棄延長伺服器壽命的計劃，将資金用于購買下一代計算設備。
該研究通過統計模型模拟了生成式 AI 造成的電子垃圾問題，以英偉達 8 台 GPU 的 DGX H100 系統作為算力的标準單元，計算電子垃圾數量。根據生成式 AI 未來可能的投資強度，2020 年 -2030 年間，相關電子垃圾的累計數量達到120 萬噸 ~500 萬噸。
該研究還認為，貿易禁令可能會加重生成式 AI 帶來的電子垃圾問題。目前，部分國家和地區無法獲取最先進、算力密度最高的計算設備，這意味着他們需要購買更多的 GPU 和硬體設備，才能實現所需的計算效果。
研究發現，若全球有 25% 的 AI 訓練在落後 1 年的計算設備上進行，可能會讓相關電子垃圾數量增加 39%。
二、電子垃圾回收率僅 22%，伺服器延期使用可減量 58%
根據 2024 年《全球電子垃圾監測報告》，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的。
電子垃圾中包含着銅、金、銀、鋁和稀土元素等貴重金屬，這部分元素由于其經濟價值往往能得到回收。
然而，部分電子垃圾會被出口至環境監管環境相對寬松的國家和地區進行回收處理。在這些區網域，電子垃圾中的鉛、汞和鉻等有害物質往往無法得到有效處理，造成嚴重的環境污染問題。
該研究也提出了生成式 AI 電子垃圾問題可能的解決方案。根據測算，延長 AI 伺服器使用壽命是最有效的策略，能将電子垃圾的數量減少至多 58%。
對伺服器進行模塊再利用也可以減少 21%的電子垃圾。這種策略指的是對廢棄伺服器的關鍵模塊（GPU、CPU、電池等）進行拆解、改造和重新組裝，然後用于負載更低的計算。
日前，《華盛頓郵報》曾就相關研究向英偉達發出置評請求，但英偉達拒絕置評。該公司在其 2024 年可持續發展報告中稱，他們正在努力減少數據中心的排放和相關設備的回收。
結語：生成式 AI 狂飙，環境問題成隐憂
在這波生成式 AI 浪潮來臨之前，已有不少大型科技公司設定了他們的可持續發展或者減碳、零碳目标，但 AI 正給這些目标的實現蒙上一層陰影。
谷歌在今年 7 月承認，自 2019 年以來，其碳足迹增加了 48%。微軟也承認，自 2020 年以來其碳排放量增加了 29%。
目前，鮮有研究關注到 AI 熱潮可能造成的垃圾問題，但不少企業預計他們的 AI 伺服器或将很快迎來更新換代期，例如，Meta 預估 2025 年 -2026 年他們的部分 AI 伺服器将達到使用壽命限制。在不遠的将來，生成式 AI 造成的電子垃圾将成為行業和社會不得不正視的問題。
