AI用水量：生成式AI的不可持續的乾渴

已發表: 2023-10-10

自從 OpenAI 的 ChatGPT 讓普通用戶能夠像街上的朋友一樣與人工智慧互動以來，生成式 AI 一直風靡一時。現在，事實證明，建造此類計畫的熱潮對全國水資源造成了意想不到的損失。

OpenAI 的數十億美元投資者微軟在其年度永續發展報告中透露，其位於愛荷華州和其他地區的資料中心在 2022 年消耗了近 17 億加侖的 H ₂ 0。這比2021 年的使用量多了34%，足夠了。可以填滿 2,500 個奧林匹克規模的游泳池。

雖然微軟沒有具體說明導致異常激增的原因，但專家表示，這並非巧合，因為該公司的資料科學家據信正在訓練為 ChatGPT 智慧支援的大型語言模型 (LLM)。

關於人工智慧耗水量的這一結論似乎是有道理的，因為據報道，谷歌在2022 年為其生成式人工智慧工具Bard 培訓法學碩士時，消耗了超過56 億加侖的水，比前一年多了20%。

人工智慧、水和資料中心

需要冷卻的較熱的資料中心設備需要大量的水來讓蒸發系統保持適度較低的溫度。

事實上，根據《華盛頓郵報》報道，一個大型資料中心每天可使用 100 萬至 500 萬加侖的水，或相當於一個擁有 10,000 至 50,000 人的城鎮的水量。

此外，加州大學河濱分校研究人員的一篇論文發現，ChatGPT 平均每詢問 10 到 50 個問題就需要一瓶 500 毫升的水，具體取決於伺服器的位置。

「從環境、成本和性能角度來看，這是不可持續的，」冷卻系統開發商 LiquidStack 執行長 Joe Capes 告訴《資訊周刊》 。「不斷上漲的能源成本使得這種[方法]變得越來越昂貴，而當今的數據密集型技術所需的強大處理器……只會產生過多的熱量，而空氣冷卻無法處理。”

人工智慧相關資料中心如此炙手可熱的原因有幾個，包括：

加州大學河濱分校這項研究的合著者 Shaolei Ren 表示，這種能源驅動的水消耗在短期內並不是一個問題，因為生成式人工智慧仍處於早期階段。不過，他表示，從長遠來看，有關高科技增加用水量的報道應該會引發公眾對未來保護的辯論。

微軟和谷歌都公開承諾，到 2030 年，他們將補充比消耗更多的水。

如今，企業社會責任必須包括永續性。發現範例、定義以及如何實現永續商業。

如果支援人工智慧的基礎設施需要大量的水來冷卻，那麼將其放置在湖泊、河流和池塘附近是有意義的。但如果這些水體恰好存在於美國西部等受乾旱困擾的地區，那麼每當供水突然受到限制甚至切斷時，這種設置可能會導致重大的營運和商業問題。

因此，任正非建議公司開始尋找方法，使用軟體在不同地點進行負載平衡人工智慧培訓，或將其安排在一天或一年中較涼爽的時間，以最大限度地減少冷卻過程中的水蒸發。

他補充說，隨著人們了解人工智慧對環境的影響，公司需要對居民如何看待他們建立本地資料中心的計畫保持敏感。據報道，Google建立的資料中心每天將使用 760 萬公升水（足以支持 55,000 人的家庭日常用水），這在遭受乾旱的烏拉圭引發了激烈的當地抗議。

專家表示，在可能的情況下，應使用利用外部空氣冷卻設施的設備。但當溫度升至 85 華氏度以上時（這種情況經常發生在鳳凰城或東亞等氣候炎熱的地區），這可能就不可能了。在這些情況下，公司需要研究和開發用水較少的新冷卻技術。

微軟已經透過使用絕熱冷卻在這一領域做了一些工作，其中空氣處理器單元將空氣推過蒸發介質，以增加空氣濕度並以最少的能源消耗降低溫度。在瑞典耶夫勒，每當外部空氣濕度低於 5% 時，它也會收集雨水，為資料中心注入冷卻濕度。

專家表示，增加使用回收水而不是淡水的冷卻系統是另一種策略。

隨著消費者希望透過購買二手物品或租賃來減少對環境的影響，綠色商業模式正在不斷發展。

任正非表示，公眾必須要求水的使用和保護承諾的透明度。他補充說，那些證明自己正在盡最大努力節約用水的公司的人工智慧解決方案將對客戶更具吸引力。

任正非表示，還有時間將節水納入人工智慧培訓和技術中，但如果不盡可能認真地對待這個問題，時間就會耗盡。

「總的來說，我們還沒有達到人工智慧切實奪走我們最重要的自然資源之一的地步，」他說。 “如果我們更加關注人工智慧的使用，我認為我們絕對可以確保人工智慧的整體效益是積極的。”