美钢铝关税翻倍至50%冲击全球 多国威胁反制

生成一张图片，需要(xūyào)多少电力？ 本文的封面图由DeepSeek与豆包联合生成，仅使用一条文字指令(zhǐlìng)和一次图像请求。手机电量几乎(jīhū)未变，但(dàn)背后的实际能耗，足够让它从零充满一次。 从上游的(de)芯片制造到下游的日常使用，人工智能发展(fāzhǎn)的每个环节都需要消耗大量生态资源。 此外，一家半导体制造厂每小时的用电量(yòngdiànliàng)足以让100个人用上一整年(zhěngnián)；一家芯片企业(qǐyè)每年会造成200万吨的碳排放，相当于30万辆重型卡车全年的排放量。 GPT-3的诞生同样代价不菲：它单次训练(xùnliàn)耗电1287万度，产生552吨碳排放——为了让AI的大脑变得更(gèng)聪明，人类先付出了能让一辆特斯拉汽车完整(wánzhěng)充电10000次的电量和制造325吨粗钢(cūgāng)的碳排放。 这些(zhèxiē)生态污染与资源消耗虽然发生在不同环节，但最终都离不开一个共同的场所(chǎngsuǒ)：数据中心。芯片制造出来供谁使用？模型(móxíng)训练在哪里完成？用户调用如何响应(xiǎngyìng)？事实上，看似轻盈的输出结果背后，是一座座体量庞大且能耗惊人的数据中心在昼夜不停地运转。 AI背后(bèihòu)的算力“心脏” AI不是凭空运行，从模型训练到推理应用，都需要数据中心强大的算力支撑(zhīchēng)。可以说，数据中心就是(jiùshì)AI系统的“心脏”，支撑着其持续运作，因此也成为了能耗和污染最集中(jízhōng)的环节。 在(zài)各类数据中心(shùjùzhōngxīn)中，企业和互联网数据中心与AI的关系较为密切。它们集中部署了成千上万块高性能GPU（图形处理器），专为深度(shēndù)学习模型的训练而(ér)设计，是ChatGPT、Deepseek等生成式AI服务得以落地的算力底座。 随着技术的迭代，AI对算力的需求(xūqiú)水涨船高，直接推动了数据中心(shùjùzhōngxīn)数量的增长。AI工具的快速进化，离不开高性能(gāoxìngnéng)的计算基础设施的支撑，推动着数据中心的全球扩张。 可以预见，数据中心将在未来数年内保持高速扩张的(de)态势。截至2024年，全球数据中心的资本支出据估计已高达(yǐgāodá)4300亿美元(yìměiyuán)，而(ér)这场围绕算力的投资热潮仍在升温。未来，数据中心发展的经济账单将继续攀升。 这笔数据中心产业的(de)投资(tóuzī)大约相当于全球每人支出了人民币380元。以(yǐ)这样的价格来享受人工智能前沿技术，似乎也是一笔划算的投入。 然而，这笔交易的附加项中打包了大量的环境代价——一份正在不断积累、总量庞大的“生态账单”，至今既没有出现在产业成本的账面上(shàng)，并将(jiāng)随着数据中心的持续扩张不断增长(zēngzhǎng)。 根据国际能源署的(de)最新预测，到2030年，全球数据中心的年耗电量预计将达到945太瓦时（TWh）左右(zuǒyòu)——这个数字，已经略高于日本目前一整年的总(zǒng)用电量。 除可量化的资源消耗(xiāohào)和污染排放外，更隐蔽的还有：开采稀有金属带来(dàilái)的化学污染、电子废弃物中重金属的泄漏、自然土地被数据中心侵占后动物失去栖息地……目前，这些(zhèxiē)影响尚未形成系统的监测数据。 这份被技术红利掩盖的“生态账单”，谁来结算、如何治理(zhìlǐ)？ 在全球环境治理的复杂体系中，多个主体各自承担着不同层级的责任。企业作为(zuòwéi)直接运营数据中心的主体，距离污染源最近，也最具实施变革的能力。国际组织(zǔzhī)可以制定(zhìdìng)标准，政府可以出台政策，但能源结构的选择与运行方式的调整，最终仍需(xū)由企业落地执行。 当前(dāngqián)，碳排放控制成为多数企业环境治理策略的核心目标，其中在能源端的应对最为突出。大多数企业将可再生能源或清洁能源的使用作为主要减排措施。这类(lèi)路径在能源结构调整上(shàng)相对可行，也易于(yìyú)量化评估。 整体来看，当前企业(qǐyè)“还账”的重点主要集中于减少碳排放，生态账单上的其他栏目(lánmù)尚缺乏具体信息与解决方案。 即使是可持续实践的领军企业，也(yě)会存在这一治理重心的偏移(piānyí)。谷歌在其《2024环境报告》中重点对减碳路径进行了最详尽的披露。 其中，谷歌表示2023年其全球办公(bàngōng)及数据中心已实现每小时64%无碳能源使用率，44个电网区域中有10个达成90%以上清洁供电(gōngdiàn)——这看似(kànshì)是一份不错的成绩单。 但从(cóng)国家维度来看，这份(zhèfèn)优秀的成绩单背后暗藏着明显的断层趋势：加拿大魁北克的数据中心凭借丰富水电实现(shíxiàn)100%零碳(língtàn)运营，而沙特阿拉伯与卡塔尔的数据中心仍在完全依赖石油发电。在欧洲地区，波兰以31%垫底；而在亚洲地区(yàzhōudìqū)，表现最佳的韩国也仅达35%，远低于全球平均水平。 随着AI技术迭代加速，训练新一代(xīnyídài)AI大模型的能耗量级持续增长。支撑AI发展的全球数据中心集群，或许正在(zhèngzài)重塑一张新的环境治理“不(bù)平等地图”。 但(dàn)谷歌并不是(shì)这张“不平等地图”的唯一(wéiyī)制作者。在全球前五大云服务企业中，除阿里巴巴外，其余四家在他国布局(bùjú)的数据中心(shùjùzhōngxīn)数量普遍超过本土，呈现出明显的跨国企业全球布局倾向。而在环保透明度上，谷歌是其中唯一按照数据中心集群所在地公布实时环境指标的厂商。 随着AI的(de)飞速发展(fēisùfāzhǎn)，科技巨头企业仍将持续扩建数据中心以应对日益增长的数据存储和(hé)处理需求，在选址上集中于南美洲、欧洲、北美洲。然而，由于造成了环境问题，数据中心扩建计划在这些地区(dìqū)却引起了广泛的反对声潮。 数据中心(shùjùzhōngxīn)的快速扩张实际上属于“算力驱动(qūdòng)型”的AI发展路径。如今，一种新的技术趋势正在浮现——AI正朝着(cháozhe)高性能、低功耗方向演进。 中国团队推出的开源大模型DeepSeek正展现着这种(zhèzhǒng)可能性。据DeepSeek披露，在不包含前期试错成本(chéngběn)的情况下，大模型DeepSeek-v3的训练成本大约在558 万美元。按照相似方法估算，GPT4的训练成本约为4800万美元。这不仅代表(dàibiǎo)着经济层面(céngmiàn)的高性价比，也意味着(yìwèizhe)在同等的AI产出下，数据中心所承担的计算压力和(hé)能耗均有望减少。 此外，DeepSeek-v3采用了“MoE（Mixture of Experts）”模型。每次用户(yònghù)提问，系统只激活一小部分(yīxiǎobùfèn)参数进行处理，而(ér)不是全员上阵。这样使得每次推理时实际被激活的参数只占(zhàn)总量(zǒngliàng)的 5.5%，显著减少了计算量，也降低了模型运行时对数据中心资源的消耗。 与此同时，中国也(yě)正从政策层面积极回应数据中心扩张所(suǒ)带来的环境压力，推动其绿色转型，力图在技术发展与环境可(kě)持续之间寻求平衡。 目前，电能(diànnéng)利用效率（PUE）已经成为衡量绿色治理成效的(de)重要风向标。以2030年为目标，我国各地数据中心的PUE水平将持续(chíxù)优化，向“1”稳步靠近。 在政策引导与技术进步的共同作用下，绿色转型正在成为中国数据中心行业(hángyè)发展(fāzhǎn)的主线。 OpenAI首席(shǒuxí)执行官(zhíxíngguān)Sam Altman曾表示，AI的成本正在以每年降低10倍的速度演进，这一现象被称为“AI规模定律”（scaling law）。未来，AI的硬件更高效、算法更聪明，是否能够(nénggòu)真正实现低耗(dīhào)又智能的良性循环？ 一些研究者对此持乐观态度，加州大学伯克利分校名誉教授、谷歌研究员戴夫·帕特森(pàtèsēn)（Dave Patterson）的分析预测，由于人工智能软件和(hé)硬件(yìngjiàn)能源使用效率的提高，人工智能的碳足迹将很快达到稳定水平，然后(ránhòu)开始减少。 但乐观之外，还有一盆(yīpén)冷水：“杰文斯悖论”认为效率提高会带来使用激增(jīzēng)，结果反而更耗能(néng)。华为创始人任正非曾这样比喻这条(tiáo)悖论：“把高速公路拓宽，车流速度快了，油耗本应减少。但更多的(de)车辆能上路，整体油耗反而增加了。”后续，当AI真正渗透进教育、办公、娱乐等(děng)日常场景，其总体能耗可能在无形中不断累积，超出原本“节能”的设想。 在这种不确定性下，个人用户的选择不应被忽视。虽然用户无法(wúfǎ)直接决定一项AI技术(jìshù)的底层设计或训练规模(guīmó)，但可以在使用中取舍——比如关注平台的能源披露与(yǔ)可持续承诺，避免无意义的频繁调用，理解每一次点击背后都存在一次计算的事实。 所有改变的(de)前提，是先看见问题本身。当更多人开始(kāishǐ)意识到这些“看不见”的能源消耗和(hé)环境代价，技术将向着更可持续的目标前进(qiánjìn)。更长远来看，公众的使用偏好和舆论导向，也将在某种程度上塑造AI生态的未来方向。 作者丨杨智博、沈馨、田益铭、韩旻格(hánmíngé)、傅冰清 指导老师｜崔迪(cuīdí)、徐笛、周葆华 封面图(tú)｜DeepSeek、豆包共同绘制 动图内嵌视频 | 即(jí)梦生成 本文为复旦大学新闻(xīnwén)学院《数据分析与信息可视化》课程作品 复数(fùshù)实验室 X 对齐Lab (本文来自澎湃(pēngpài)新闻，更多原创资讯请下载“澎湃新闻”APP)