當今世界，人工智能（AI）正迅速成為技術創新的核心。然而，隨著AI技術的廣泛應用，其對環境的影響也引起了人們的關注。一些人將AI視為一種“碳炸彈”“碳老虎”，擔憂其對全球氣候變化的潛在負面影響。事實真的如此嗎？本文將探討AI在環境影響方面的雙重角色，并評估其在推動綠色革命中的潛力。

 

　　AI，能源消耗的“碳炸彈”？

 

　　AI技術，尤其是深度學習，需要大量的計算資源。這些資源往往來自于數據中心，它們消耗著巨大的電力，有時甚至依賴于化石燃料。根據研究，訓練一個大型AI模型的碳足跡可能與數十萬輛汽車相當。這種能源消耗確實令人擔憂，因為它可能導致溫室氣體排放的增加，加劇全球變暖。

 

　　算力狂飆的背后，AI的加速發展確實正在成為科技巨頭們“凈零”排放路上的絆腳石，拖累著這些綠色先鋒們的碳中和步伐。我們先來看看AI領域的巨頭都有哪些？AI領域的巨頭公司谷歌、微軟、百度、蘋果和亞馬遜等，他們在人工智能技術、商業化及生態系統建設方面處于領先地位 。

 

　　根據谷歌的環境報告，谷歌公司2023年的碳排放量達到了1430萬噸，相較于五年前增加了近50%，這與其之前制定的2030年實現“凈零排放”的目標存在較大差距。

 

　　AI的“盡頭”是能源。OpenAI首席執行官薩姆·奧爾特曼就曾公開表示，人工智能行業正在走向能源危機。他警告說：“下一撥生成式人工智能系統消耗的電力將遠遠超出預期，現有能源系統將難以應對。”

 

　　AI的發展不能因噎廢食。如何在提高算力的同時降低由此帶來的碳排放？隨著對這些問題認識的加深和相關技術的改進，科技公司也在想方設法建設綠色算力中心，比如說，加大AI數據中心及相關基礎設施采用太陽能、風能等清潔能源，減少對傳統化石能源的依賴，將可再生能源使用比例逐年提升，逐步減少算力碳排放總量。

 

　　再者，通過使用更高效的硬件和優化算法來減少單個操作所需的能源，例如，NVIDIA強調加速計算利用GPU的并行處理能力，能夠在更短的時間內完成更多的工作，從而減少能耗；再或者，改進制冷系統以降低能耗，因為這些系統在數據中心的運營階段占據了相當大的能耗比重。

 

　　AI，也可以是綠色革命催化劑

 

　　或許，你也曾想過，AI同樣擁有巨大的潛力來推動綠色革命，事實上，AI技術在許多方面可以成為綠色革命的催化劑。

 

　　AI可以分析和預測能源消耗模式，優化電網運行，減少能源浪費。在智能建筑中，AI系統能夠自動調節能源使用，實現節能減排；AI在風能和太陽能等可再生能源領域的應用，可以提高能源生產的預測精度和電網的整合能力，促進清潔能源的廣泛應用；交通領域里，自動駕駛和智能交通管理系統可以減少交通擁堵，優化路線規劃，降低運輸過程中的碳排放；AI在制造業中的應用也可以提高生產效率，減少原材料和能源的浪費，同時通過預測性維護減少機器故障和停機時間。

 

　　博世中國通過人工智能技術實現了工廠的能源優化管理。長沙工廠采用AI技術后，成功入選達沃斯世界經濟論壇的“燈塔工廠”，這代表了在第四次工業革命技術應用整合方面的領先企業。該工廠利用AI對生產能源進行優化管理，提高了電能利用率，降低了碳排放，電能消耗下降了18%，生產碳排放降低了14%。博世中國還開發了在線能源管理平臺，實現了全廠24小時動態控制，并節能10%以上。通過這些措施，博世中國不僅在自身運營中實現了碳中和，還為其他企業提供了碳中和咨詢服務，推動了整個行業的綠色轉型。

 

　　施耐德電氣則是展示了AI在工業自動化和能源管理中的深度融合。公司結合AI算法和大數據分析，推出了先進過程控制(APC)解決方案，該方案能夠實時在線地找到裝置的最優工況，深度挖掘優化潛力，降低操作能耗并提高產品質量。例如，一條水泥生產線在使用施耐德電氣的APC系統后，熟料標煤耗降低1.87%，年減排二氧化碳約8400噸，節約能源成本320萬元。施耐德電氣的數字能效顧問應用也采用了AI算法，幫助用戶找到能效盲點，制定有效的節能策略。

 

　　泛能網將AI技術應用到數字孿生場景中，遠程幫助企業進行能碳改造和模擬真實場景的方案。這不僅實現了遠程調控，還確保了方案實施的安全性和可靠性。數字孿生技術通過創建物理實體或系統的數字化副本，在虛擬環境中模擬實際的能源使用和生產過程，測試不同的操作場景和改進措施，優化能源效率。

 

　　AI作為“碳炸彈”的擔憂并非沒有道理，但關鍵在于如何平衡其能源消耗與環境效益。通過上述案例可以看出，AI作為綠色革命的催化劑，已經在不同行業中展現出其推動碳中和目標實現的巨大潛力。從博世中國的工廠能源管理系統到施耐德電氣的工業自動化和能源管理解決方案，再到泛能網的數字孿生技術應用，AI技術正通過提高能源效率、優化生產流程、減少資源浪費等途徑，助力企業和組織實現綠色低碳發展。