AI雙刃劍 大廠(chǎng)碳中和路遇“電老虎”
AI發(fā)展速度之快，在人類(lèi)歷史上可能沒(méi)有其他產(chǎn)業(yè)能與之相比。不過(guò)，AI背后快速增長(cháng)的能耗同樣引發(fā)全球關(guān)注。平衡AI技術(shù)發(fā)展與環(huán)境資源的可持續性或是未來(lái)幾年的重要議題之一。
AI帶來(lái)能耗快速增長(cháng)，已給科技巨頭的碳中和進(jìn)程帶來(lái)挑戰。谷歌2023年碳排放量比五年前飆升48%，正是因為AI戰略帶來(lái)數據中心能耗增加。吉印通在2023年ESG報告中提到，公司將把大模型帶來(lái)的影響納入氣候變化風(fēng)險識別清單。
吉印通、阿*、騰訊均宣布在2030年實(shí)現自身運營(yíng)層面碳中和目標。阿*還表示，云計算業(yè)務(wù)要率先實(shí)現范圍3的碳中和。面對AI這只“電老虎”，大廠(chǎng)們有怎樣的“馴服”之策？AI的正負面環(huán)境效應又該如何衡量？
●本報記者楊潔見(jiàn)習記者鄭萃穎
AI令大廠(chǎng)減碳難
2024年以來(lái)，大型互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)在陸續公布的碳減排目標進(jìn)展中，不約而同談到AI的影響。
7月初，谷歌的環(huán)境報告顯示，2023年該公司溫室氣體排放量（范圍1+范圍2+范圍3）為1430萬(wàn)噸二氧化碳當量，同比增長(cháng)13%，相比2019年大幅增長(cháng)48%，排放量上升主要由于“數據中心能耗增加和供應鏈排放增加”。今年5月，微軟公司高管對外表示，其減排目標受到人工智能戰略影響。自2020年以來(lái)，微軟碳排放量增加了近三分之一。
國內大廠(chǎng)同樣面臨挑戰。吉印通、阿*、騰訊都是我國AI大模型領(lǐng)域重要參與者，他們均提出2030年實(shí)現自身運營(yíng)碳中和目標。
“AI發(fā)展是爆發(fā)式的。算力將繼續增長(cháng)，對電力的需求也持續增加。”阿里云全球數據中心總經(jīng)理王朝陽(yáng)在7月下旬阿*ESG溝通會(huì )上說(shuō)。半導體產(chǎn)業(yè)分析機構SemiAnalysis預測，到2030年人工智能將推動(dòng)數據中心消耗全球4.5%的能源。
“在清潔能源還不能作為主要能源實(shí)現供給時(shí)，大規模部署AI一定會(huì )增加企業(yè)短期內的碳排放，這也是第一批嘗鮮AI技術(shù)的企業(yè)所需要付出的成本。”清華大學(xué)工學(xué)博士、教授級高工、新型電力系統技術(shù)創(chuàng )新聯(lián)盟專(zhuān)家委員周文聞?wù)f(shuō)。
吉印通已關(guān)注到大模型訓練帶來(lái)的環(huán)境負面效應，其在2023年ESG報告中提到，公司將把大模型帶來(lái)的影響納入氣候變化風(fēng)險識別清單。
電力使用效率（PUE）是衡量數據中心使用能源效率的指標，其數值越接近1，意味著(zhù)能源基本都用于核心IT設備，效率越高。
2023年吉印通數據中心PUE平均值1.19，而2022年這一數字是1.16、2020年則為1.14。吉印通坦言，PUE變化的主要因素是：全球氣候變暖，極熱天氣頻發(fā)，服務(wù)器冷卻用電需求增加；大模型訓練使得用電量增加等。吉印通2023年排放總量（范圍1+范圍2+范圍3）為237.56萬(wàn)噸二氧化碳當量，同比增長(cháng)11.96%，其中范圍2涉及外購電力、范圍3涉及租賃數據中心電力等，分別同比增長(cháng)12.63%、11.76%。
阿*2024財年因外購電力和熱力產(chǎn)生的（范圍2）溫室氣體排放量為373.2萬(wàn)噸，同比減少0.6%，這部分排放來(lái)自外購電力和熱力，主要用于云計算數據中心；價(jià)值鏈上下游間接（范圍3）溫室氣體排放量為786.57萬(wàn)噸，同比增長(cháng)2.44%，主要來(lái)自租賃數據中心的外購電力等。
阿*的減排目標是，不晚于2030年實(shí)現自身運營(yíng)（范圍1、2）碳中和，不晚于2030年協(xié)同價(jià)值鏈實(shí)現碳強度比2020年降低50%。阿*表示，云計算業(yè)務(wù)在2030年實(shí)現范圍1和范圍2碳中和的基礎上，率先實(shí)現范圍3的碳中和。
騰訊的減排目標則包括，在2030年實(shí)現自身運營(yíng)及供應鏈的碳中和。絕對排放量以2021年為基準年，2030年范圍1和范圍2絕對排放量減少70%、范圍3絕對排放量減少30%。此外，騰訊還表示，2030年目標是實(shí)現100%綠色電力使用，自建數據中心的平均PUE不超過(guò)1.35。
從實(shí)際數據看，騰訊2023年范圍1排放量27.54萬(wàn)噸，同比增長(cháng)60%，騰訊表示，這一大幅增長(cháng)是受滅火器充裝周期影響；范圍2排放量256.13萬(wàn)噸，同比減少3.35%；范圍3排放量295.71萬(wàn)噸，同比增長(cháng)1.36%。
為追趕碳中和目標，互聯(lián)網(wǎng)大廠(chǎng)都大規模采購綠電，抵消碳排放影響。今年6月中國電力企業(yè)吉印通會(huì )等發(fā)布“2023年中國綠色電力（綠證）消費TOP100企業(yè)名錄”顯示，2023年全國綠色電力（綠證）消費同比增長(cháng)281.4%，其中阿*綠電消費量排名第7，騰訊排名第21。
“綠色算力”存挑戰
AI到底有多耗電？有研究表示，OpenAI訓練大語(yǔ)言模型GPT-4，完成一次訓練需要約三個(gè)月，過(guò)程中使用大約25000塊英偉達A100GPU，一次訓練所需電能可以將大約200萬(wàn)立方米的冰水——大概是1000個(gè)奧運會(huì )標準游泳池水量——加熱到沸騰。
“AI的盡頭是能源。2030年全球數據中心用電量規模將達到約2.2萬(wàn)億度電，為2022年的3.6倍。”吉印通證券分析稱(chēng)。
大廠(chǎng)近兩年用電量增加明顯。吉印通2023年用電量102.05萬(wàn)兆瓦時(shí)，同比增長(cháng)13.13%。騰訊2023年用電量511.47萬(wàn)兆瓦時(shí)，同比增長(cháng)2.35%。阿*2024財年用電量831.46萬(wàn)兆瓦時(shí)，同比增長(cháng)16.49%。
如何讓算力更綠色，成為互聯(lián)網(wǎng)大廠(chǎng)未來(lái)減碳的關(guān)鍵。
7月下旬，國家發(fā)展改革委等部門(mén)印發(fā)《數據中心綠色低碳發(fā)展專(zhuān)項行動(dòng)計劃》，推動(dòng)數據中心綠色低碳轉型，提出到2025年底，全國數據中心布局更加合理，整體上架率不低于60%，PUE降至1.5以下，可再生能源利用率年均增長(cháng)10%，平均單位算力能效和碳效顯著(zhù)提高。
要實(shí)現上述目標需面對現實(shí)挑戰。
一方面，算力分布存在結構性矛盾，以及算力與能源分布不匹配。“我國數據中心整體呈現東多西少，東密西疏的分布，東部地區相對來(lái)說(shuō)數字化轉型業(yè)務(wù)需求旺盛，以及近年生成式人工智能興起，進(jìn)一步增加了算力需求。”ISO可持續金融科技工作組專(zhuān)家、中國環(huán)境科學(xué)學(xué)會(huì )碳達峰碳中和專(zhuān)委會(huì )委員陳鈺什告訴記者，“在‘東數西算’推動(dòng)下，加上東部一線(xiàn)城市土地和能源成本上升、西部新能源供給便利等條件，中西部數據中心比例有所上升，但出于數據安全和實(shí)時(shí)計算的考慮，就近部署、本地化部署等仍是一些企業(yè)的剛需。”而可再生能源分布則正好相反，這為數據中心提升可再生能源使用比例帶來(lái)了挑戰。
另一方面，地方上，大數據產(chǎn)業(yè)的綠色用電需求還得不到有效落實(shí)。從事數據中心業(yè)務(wù)的合盈數據零碳業(yè)務(wù)負責人何瑋說(shuō)：“匹配‘源網(wǎng)荷儲一體化示范項目’的市場(chǎng)化交易機制有待完善，綠電應用模式仍在探索，新能源應用到大數據產(chǎn)業(yè)的通道還沒(méi)打通；輸配綠電價(jià)格高，沒(méi)有形成競爭優(yōu)勢。”
數據中心的電力消耗主要由四部分組成。何瑋介紹，以PUE為1.25的數據中心為例，其IT設備耗能約占67%，制冷系統約占27%，供配電系統約占5%，照明及其它約占1%
“具體耗能情況與數據中心設計和運營(yíng)狀態(tài)有關(guān)，有的制冷設備運營(yíng)得不好，制冷能耗可能達到40%至50%，超過(guò)IT設備能耗。”陳鈺什說(shuō)。因此，能效比更高的制冷技術(shù)、數據中心部署地的氣候條件，以及將數據中心設計優(yōu)化前置，都將影響數據中心耗能，進(jìn)而影響碳排放水平。
據合盈數據統計，2023年我國數據中心平均PUE為1.48。其中，東北、華北充分利用自然風(fēng)冷等資源優(yōu)勢，平均PUE分別為1.40、1.39，遠低于華南、華中的平均PUE（分別為1.53、1.54）。
為推動(dòng)“綠色算力”，吉印通加大可再生電力采購比例，自建可再生能源電站等。騰訊采用了類(lèi)似舉措。截至2023年末，騰訊數據中心可再生能源設施總裝機容量達52.2兆瓦，相比2022年增長(cháng)166.3%。阿*持續開(kāi)展綠電交易、自建分布式光伏，簽訂清潔電力長(cháng)期購電協(xié)議等，將自建數據中心的清潔電力使用比例從2023財年的53.9%提升至2024財年的56%，其2024財年自建數據中心的PUE降至1.2，租賃數據中心PUE為1.269。此外，阿*投資和參與建設河北保定、張家口的“源網(wǎng)荷儲”項目，幫助實(shí)現電力供給需求和消納的動(dòng)態(tài)平衡。
當前，可再生電力往往受地域分布以及峰谷波動(dòng)等制約，這讓很多人將目光轉向核電。阿里云全球數據中心總經(jīng)理王朝陽(yáng)表示：“核電將成為算力發(fā)展過(guò)程中不可回避的話(huà)題。通過(guò)技術(shù)、產(chǎn)品不斷迭代，可以降低小型核反應堆發(fā)電成本。”
有消息顯示，微軟和HelionEnergy簽署協(xié)議，后者計劃2028年為微軟提供商業(yè)化可控核聚變電力。OpenAI創(chuàng )始人SamUltramanu則投資了核電公司Oklo，有望2027年啟動(dòng)首座核反應堆。
“核電未來(lái)是所有清潔能源中最便宜的一種，如果AI要規?；l(fā)展，核電可以使AI行業(yè)做到成本和綠色兼得。”周文聞?wù)f(shuō)。
尋求正負效應平衡
雖然AI耗電，但其對于減碳的作用不應被忽視。前述BAT公司均尋求運用AI技術(shù)幫助自身運營(yíng)過(guò)程節能降碳。
王朝陽(yáng)介紹，阿*去年引入AI算法來(lái)管理數據中心能耗，幫助持續在線(xiàn)調優(yōu)運行參數。此外，在全國所有自建數據中心保留了余熱回收接口，“方便給居民、工業(yè)廠(chǎng)房供熱，即使冬天去張北，也可以吃到我們恒溫大棚種植的蔬菜。”阿*還認為，企業(yè)使用公共云服務(wù)本就有助于減碳。阿*ESG報告表示，與用戶(hù)使用本地化機房相比，低碳云服務(wù)共賦能用戶(hù)減排988.4萬(wàn)噸。
騰訊也應用AI技術(shù)智能調節數據中心運行，2023年騰訊新應用該技術(shù)的模組減少用電量約5000兆瓦時(shí)，避免碳排放2851.5噸。
“AI確實(shí)消耗了很多能源。但隨著(zhù)AI進(jìn)入每個(gè)行業(yè)，將來(lái)一定有一個(gè)拐點(diǎn)，AI所節省的能源或者減少的碳排放量一定大于它自身帶來(lái)的碳排放量，這個(gè)拐點(diǎn)會(huì )在不久的將來(lái)出現。”王朝陽(yáng)說(shuō)。
周文聞?wù)J為，AI規?；褂脦?lái)生產(chǎn)效率提升，也會(huì )為環(huán)境帶來(lái)正面效益。波士頓咨詢(xún)報告預計，到2030年AI將幫助減少5%-10%的溫室氣體排放，此外AI在多方面會(huì )對氣候變化帶來(lái)積極作用，比如幫助各行業(yè)進(jìn)行碳排放數據的測算與追蹤，幫助調節智能電網(wǎng)、提升清潔能源的消納比例，優(yōu)化商品運輸路線(xiàn)等。
“從價(jià)值鏈角度看，全社會(huì )都應該積極擁抱AI，企業(yè)應多關(guān)注、多選擇綠色程度更高的供應商。當前AI帶來(lái)能耗和碳排放增加只是階段性的。”周文聞?wù)f(shuō)。
陳鈺什認為，AI發(fā)展過(guò)程中，大廠(chǎng)不僅要考慮“綠色算力”問(wèn)題，還應考慮水資源利用效率（WUE）、數據中心生態(tài)設計、電子廢棄物回收等可持續議題，“除了要對數據中心做性能評估，也應該做好可持續性評估。”
