许多机构，包括世界经济论坛，预测人工智能（AI）将在拯救地球的过程中发挥重要作用。
确实，人工智能是现代技术的核心，应用范围广泛，从无人驾驶汽车、灵活的灾难响应系统到智能建筑和数据收集网络，AI能够监控从能源消耗到森林砍伐等多个领域。
然而，这种乐观的看法也伴随着许多道德和环境问题的考量。尤其是，关于AI的能耗和所产生的电子废物对气候的影响，正引起越来越多的关注。
马萨诸塞州大学阿默斯特分校的研究发现，训练神经网络进行决策或寻找答案的过程，其生命周期排放量是美国普通汽车的五倍，这一统计数据不容忽视。
如果趋势继续保持不变，未来将会出现什么样的情况呢？
目前，数据中心的电力消耗占全球的约2%。2019年8月，某半导体公司首席执行官预测，若AI继续以当前速度普及，在没有基础硬件和软件改进的情况下，数据中心的能耗可能会占到整体电力负载的15%。尽管已经取得了一些进展，他仍对此表示担忧。
他在长期行业会议上指出，定制设计至关重要。新的系统架构、专用芯片设计、创新的存储与逻辑连接方式，以及内存中的计算，都可能显著提高每瓦的计算性能。
那么，是否意味着我们有了解决方案呢？
技术专家上周分享了有关进展的见解，认为如果投资于AI技术的企业能够互相分享技术，将有助于避免最坏的情况。尽管小组讨论的内容相当技术性，但对于那些考虑将AI应用于气候解决方案的人来说，这里是我的总结。
了解计算硬件设计的概念是关键。人们担心摩尔定律的减缓，因此越来越多的半导体工程师开始探讨将多个芯片堆叠在一起的设计，以便在有限的空间内实现更强大的处理能力。
微处理器公司的研究员预测，这种设计将首先出现在结合高性能处理与本地化内存的计算架构中。他在小组讨论中提到，垂直堆叠可以提高连接带宽，以更低的电容消耗来实现，从而降低功耗和延迟，最终提升性能。
因此，寻找更专业的硬件是必要的。
需要关注的一个重要概念是MRAM（磁性随机存取存储器），这种技术在待机模式下的功耗远低于现有技术，后者需要能量来维持状态并快速响应处理请求。关注这一市场的知名企业包括英特尔等，均拥有强大的研发能力。
考虑在云数据中心中使用无碳能源来运行AI应用。这可能意味着将某些工作负载的处理能力推迟到一天中某个更可能使用可再生能源的时段。
英特尔云解决方案架构师表示：“如果我们能够在绿色、清洁、节能的情况下运行这些工作负载，那么我们将真正能够处理这些高计算需求的工作负载，这正是我们希望实现的。”
然而，如果我们采取进一步的行动，只在清洁能源可用时让数据中心运行，那又该如何呢？我们可能会有一个数据中心，在拥有足够绿色、清洁能源时处于活动状态，否则处于休眠状态。
这是Google在四月份讨论的一项技术，尽管尚未广泛应用，但需要关注新的冷却设计，以防设备过热，并确保内存组件能够在设备进入和退出睡眠模式时做出动态响应。
对于边缘应用，这可能意味着要在智能设备或系统中使用专门的AI处理器，而不是将所有数据发送到集中式云服务进行处理。
微软智能设备总经理表示：“我们在这一领域有巨大的发展潜力，特别是当我们将AI推向边缘时。”边缘计算的重要性在于，许多AI驱动的任务和收益是本地化的。例如，想知道房间里有多少人，能够实时获取人数信息，这非常重要，因为这有助于优化整个建筑物的HVAC系统，从而显著降低能耗。
所有这些都表明，要让AI在应对气候危机中发挥作用，必须对基础设施进行重大升级。
这些系统的改进对环境的影响应当立即成为数据中心采购标准的一部分，而半导体行业也需要采取适当措施。英特尔等公司已在这一挑战中处于领先地位，但整个行业需要进一步唤醒更多参与者。
