近年來,人工智能(AI)加速滲透到日常生活的方方面面。為人們生活帶來便利的同時,AI可能造成的環境問題也不容忽視。中國科學院城市環境研究所研究員汪鵬等研究人員的一項研究測算顯示,2020年至2030年,生成式AI帶來的電子廢棄物可能激增近1000倍。相關研究成果日前在線發表于《自然·計算科學》。
聯合國機構今年發布的《2024年全球電子垃圾監測》報告顯示,2022年全球電子垃圾的產生量相比2010年增長了82%,達到創紀錄的6200萬噸,相當于全球每人每年產生了7.8公斤電子垃圾。在電子垃圾急劇增長的背景下,如何解決AI電子廢棄物問題正在成為一道“必答題”。
實現量化評估
生成式AI是典型的資源密集型產業,其技術發展、應用十分依賴于底層硬件規模的擴大。隨著AI應用的日益普及,算力需求不斷增加,相關算力中心硬件架構愈發復雜,其重量也不斷增加。
英偉達創始人兼首席執行官黃仁勛曾說過,一臺EFLOPS(每秒百億億次浮點運算)級的機器由60萬個零件組成,重達1.36噸。
業內專家認為,算力中心的服務器機群中通常包含的多種高性能計算硬件,如GPU(圖形處理器)、內存模塊、存儲設備等,壽命普遍在3年左右,當壽命結束后,將產生大量電子廢棄物。
汪鵬長期從事基于AI的物質循環數智工程及風險管控研究。在他看來,雖然生成式AI未來的服務覆蓋率目前尚難以準確預測,但無論哪種情形,對AI可能產生的電子垃圾問題都應未雨綢繆。
汪鵬介紹,為科學有效地量化評估生成式AI的算力硬件需求及其產生的電子垃圾數量,團隊構建了名為“算力物質流”的新方法。這一方法將通用AI的應用服務與底層硬件進行解離分析,拆分為“需求—算法—算力—硬件”四個層次。首先,要計算出生成式AI接收到的服務需求;接著,通過分析這些需求與不同算法之間的對應關系,確定生成式AI所需算力大小;最后,推導出所需的GPU硬件數量及其附屬相關硬件的需求。
研究結果顯示,在最激進的發展模式下,生成式AI在2023年至2030年產生的電子垃圾累積量或將達500萬噸。預計產生的電子垃圾包含150萬噸印刷電路板和50萬噸服務器電池。它們可能含有鉛和鉻等有害材料,若處置不當將帶來嚴重環境危害。即使在最保守的發展模式下,同一時間段產生的電子垃圾量也將達到120萬噸。
“變廢為寶”是難題
電子垃圾問題已成為當今世界一個緊迫的環境問題。
《2024年全球電子垃圾監測》報告顯示,電子垃圾產生量增速遠高于回收量增速。在2022年產生的6200萬噸電子垃圾中,含有3100萬噸金屬、1700萬噸塑料和1400萬噸其他材料(礦物、玻璃、復合材料等),其中僅有不到1/4的材料被妥善收集并回收利用。此外,針對關鍵原材料回收技術的專利申請數量尚未顯著增加。
電子垃圾“變廢為寶”,難在哪?
首先是處理難度。《2024年全球電子垃圾監測》報告顯示,2022年全球產生的電子垃圾中所含金屬的經濟價值估計為910億美元。有價值的二次原材料是銅(190億美元)、黃金(150億美元)和鐵(160億美元)。然而,目前電子垃圾管理僅產生了價值280億美元的二次原材料,其中大部分損失是由于焚燒、填埋或不合理處置造成的。
其次是成本問題。在回收電子垃圾過程中,需要投入大量的人力、物力和財力進行收集、運輸、拆解和處理。同時,由于電子垃圾的來源分散,回收難度大,導致回收效率低下,進一步增加了成本。《2024年全球電子垃圾監測》報告顯示,2022年,全球電子垃圾管理的經濟效益為510億美元,而成本為880億美元,相當于整體經濟損失370億美元。
確保可持續發展
面對已然十分嚴峻的電子垃圾挑戰,如何避免AI產生的電子廢棄物加劇這一問題?
汪鵬等人的研究對此提出了建議。“我們開展預防性或前瞻性研究遵循的基本原則是,了解得越早,行動得越早,獲得的收益也越大。”汪鵬介紹,團隊有針對性地提出了循環經濟策略,旨在通過減少、再利用、修復和回收數據中心的過時設備來減少電子垃圾的產生。
汪鵬分析,就單個產品而言,如果能以更少的硬件資源消耗實現更高性能,其產生的電子垃圾相對數量會減少,但由于設計的復雜性等原因,其處置處理難度也會相應增加。而且,考慮到性能提升會帶來消費總量快速提升、產生“反彈效應”,電子垃圾的數量和處理難度仍會隨著硬件性能提升而同步增加。因此,電子廢棄物末端處置回收是循環經濟中不可忽視的一環。這些廢棄物中含有豐富的高價值金屬資源,但也含有很多有害物質。廠商需要確保所有材料得到妥善處理,避免引發二次污染問題。
汪鵬認為,除了在硬件上做文章外,還應在算法開發階段適當降低模型的算力需求。“相關措施越靠近源頭,效果越顯著。在算法層次進行優化,不僅可以減少能耗和成本,還能帶來巨大的整體效益。”汪鵬說。
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汪鵬建議,針對AI電子垃圾問題,相關部門應出臺相關政策,企業應盡快采取行動,確保AI發展更加負責任、可持續。
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