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(huán)境問題也不容忽視。中國科學院城市環(huán)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(fā)表于《自然·計算科學》。
聯(lián)合國機構今年發(fā)布的《2024年全球電子垃圾監(jiān)測》報告顯示,2022年全球電子垃圾的產(chǎn)生量相比2010年增長了82%,達到創(chuàng)紀錄的6200萬噸,相當于全球每人每年產(chǎn)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(xiàn)量化評估
生成式AI是典型的資源密集型產(chǎn)業(yè),其技術發(fā)展、應用十分依賴于底層硬件規(guī)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(fā)復雜,其重量也不斷增加。
英偉達創(chuàng)始人兼首席執(zhí)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(yè)內(nèi)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(nèi)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(chǎn)生大量電子廢棄物。
汪鵬長期從事基于AI的物質循環(huán)數(shù)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(chǎn)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(chǎn)生的電子垃圾數(shù)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??;最后,推導出所需的GPU硬件數(shù)量及其附屬相關硬件的需求。
研究結果顯示,在最激進的發(fā)展模式下,生成式AI在2023年至2030年產(chǎn)生的電子垃圾累積量或將達500萬噸。預計產(chǎn)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(huán)境危害。即使在最保守的發(fā)展模式下,同一時間段產(chǎn)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(huán)境問題。
《2024年全球電子垃圾監(jiān)測》報告顯示,電子垃圾產(chǎn)生量增速遠高于回收量增速。在2022年產(chǎn)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(shù)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(jiān)測》報告顯示,2022年全球產(chǎn)生的電子垃圾中所含金屬的經(jīng)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(chǎn)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?!?024年全球電子垃圾監(jiān)測》報告顯示,2022年,全球電子垃圾管理的經(jīng)濟效益為510億美元,而成本為880億美元,相當于整體經(jīng)濟損失370億美元。
確??沙掷m(xù)發(fā)展
面對已然十分嚴峻的電子垃圾挑戰(zhàn),如何避免AI產(chǎn)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?!拔覀冮_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?!蓖豉i介紹,團隊有針對性地提出了循環(huán)經(jīng)濟策略,旨在通過減少、再利用、修復和回收數(shù)據(jù)中心的過時設備來減少電子垃圾的產(chǎn)生。
汪鵬分析,就單個產(chǎn)品而言,如果能以更少的硬件資源消耗實現(xiàn)更高性能,其產(chǎn)生的電子垃圾相對數(shù)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(chǎn)生“反彈效應”,電子垃圾的數(shù)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(huán)經(jīng)濟中不可忽視的一環(huán)。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(fā)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(fā)階段適當降低模型的算力需求?!跋嚓P措施越靠近源頭,效果越顯著。在算法層次進行優(yōu)化,不僅可以減少能耗和成本,還能帶來巨大的整體效益?!蓖豉i說。
我國高度重視廢棄電器電子產(chǎn)品回收處理,近年來在廢棄電器電子產(chǎn)品法規(guī)體系、全鏈條管理和企業(yè)環(huán)境監(jiān)管方面開展了大量工作。在生態(tài)環(huán)境部前不久召開的例行新聞發(fā)布會上,生態(tài)環(huán)境部固體廢物與化學品司司長郭伊均介紹,截至今年9月底,全國95家正規(guī)處理企業(yè)共回收處理廢電器近7600萬臺(套),產(chǎn)出約37萬噸廢塑料、52萬噸廢銅鐵鋁及其合金等,均進入下游企業(yè)再生利用。各類拆解處理產(chǎn)生的危險廢物與其他環(huán)境風險物質均得到規(guī)范利用處置,全國廢電器規(guī)范回收利用態(tài)勢持續(xù)回升向好。
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(yè)應盡快采取行動,確保AI發(fā)展更加負責任、可持續(xù)。(記者 都芃)
轉自:科技日報
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