ChatGPT这类生成式AI现已从“民间玩意”蜕变为“生产力工具”。最近各家大企业争相引入生成式AI，藉此简化业务流程，提升营运效率，但此举背后可能会为自然环境带来很大负担。有专家预估，到2027年AI服务器年均耗电量将会相当于荷兰全国一年的用电量，故此呼吁企业在设计AI软硬件时应考虑电力消耗，以减低碳排放。

AI、云端荣景背后隐藏环境危机

   市场研调机构International Data Corp预测，及至2026年，全球企业对AI支出将会逾3,010亿美元（约2.35兆港元），复合年增长率达到26.5%。另一市调机构Synergy则指出，2022年企业对云端服务的总支出已达2,270亿美元（约1.77兆港元），估计在AI应用需求的带动下，往后年均增长率将高达42%。然而，在这一片经济荣景背后，却隐藏了极大的环境危机。

   荷兰阿姆斯特丹自由大学商业及经济学院博士候选人亚历克斯·德弗里斯（Alex De Vries），创建数码经济分析平台“Digiconomist”，从经济角度揭示数码科技发达所带来的意想不到问题。他于2023年10月发表一篇题为《持续成长的人工智能能源足迹》（The Growing Energy Footprint of Artificial Intelligence）论文，预测到2027年AI的电力使用可能等同于荷兰、瑞典等国家一年的耗电量（约85至134 TWh）。

ChatGPT每日用电量564 MWh

   一般来说，生成式AI的电力消耗主要来自两方面：训练构成AI系统核心的大型语言模型时所需的电力，以及大型语言模型执行逻辑推论（Inference）运算时的能耗。德弗里斯指出，AI日常运算消耗的电力，已远超训练模型时所用的电量。

   根据半导体研究机构SemiAnalysis的资料，ChatGPT要依靠3,617台NVIDIA HGX A100服务器、28,936颗GPU来支撑日常运作。德弗里斯以为基础，计算出ChatGPT每日用电量为564 MWh，至于GPT-3模型训练期间的耗电量则为1,287 MWh；换言之，ChatGPT运作３天所消耗的电量，已超过整个数据训练阶段了。故此，ChatGPT可说是一只“吃电巨兽”，能够产生大量碳排放。

OpenAI从来没有透露ChatGPT的用电量，于是Alex de Vries基于NVIDIA A100服务器的预计销量，推算ChatGPT的电力消耗。（图片来源：Unsplash图片库）

Alex De Vries估计，Google全面推出生成式搜寻后，其AI所用电力可能高达27.4 TWh，接近爱尔兰一年耗电量（29.3 TWh）。（图片来源：Google官网）

生成式搜寻普及AI耗电量将激增

   当微软（Microsoft）、Google逐步把生成式AI整合至旗下的搜索引擎，这个能耗问题将会变得更加严重。加拿大永续数码基础设施公司QScale指出，生成式AI每次回答提问所需的运算力，是一般搜索引擎的4至5倍，相对应的电力消耗也会更高。假如日后Google全面推出其生成式搜寻服务（Search Generative Experience），AI耗电量和碳排放量可能会以几何级数上升。

   有鉴于此，德弗里斯呼吁IT企业在开发AI软硬件时，应要考虑背后的环境破坏。事实上，有专家已尝试从算法着手，降低AI运算的能耗。譬如说，AI可以利用“加法”或“乘法”，算出“10”的数值，惟前者需计算10次，后者则仅需计算1次，所以透过乘法取代加法的方式编写算法，就可以提高运算效率，兼且更加省电。

加州立法强制企业披露碳排放量

   再者，有科技业者提出，引入基于第三代半导体氮化镓（GaN）设计的电源供应器，取代传统电源供应器，以提升AI服务器的能效表现和功率密度。假如一座数据中心转用氮化镓电源供应器，功率耗损可以减少达50%，以数据中心平均用电量换算，相当于减省370亿kWh的电量，足以供应40座大规模数据中心一年的电力需求。

Google在美国本土拥有14座数据中心，为Google Search、以及其生成式AI模型Bard和LaMDA提供运算力。（图片来源：Google官网）

   另一方面，监管机构亦应针对AI产业制定具体的环境披露要求，让AI技术的环境成本变得更透明。美国加州于2023年9月通过《企业气候数据责任法案》，规定有加州业务、全球年收入逾10亿美元（约78亿港元）的大企业，到2026年必须揭露公司营运产生的碳排放量，到2027年更必须披露供应链中产生的碳量。因此，总部设于加州的OpenAI、Google等AI业者未来不得不在节能减排方面多下工夫了。

   《经济通》所刊的署名及／或不署名文章，相关内容属作者个人意见，并不代表《经济通》立场，《经济通》所扮演的角色是提供一个自由言论平台。