人工智能的繁荣不仅消耗了大量的能源和水，还造成了前所未有的电子废物海啸。

根据斯坦福大学的数据显示，2022年对人工智能的私人投资从30亿美元增长到去年的250亿美元，企业采用人工智能工具的速度比以往更快。这种激增迫使数据中心不断升级硬件，在保持竞争优势的竞赛中，丢弃仍然功能正常的设备。

这种大量使用组件来支持运行人工智能模型的硬件，产生了数百万吨的废弃电子组件。中国、以色列和英国的研究团队在《自然》上发表的一项新研究估计，仅大型语言模型（LLMs）如ChatGPT、Claude或LlaMa每年就可能产生275万吨（250万吨）的电子废物，严重增加了人工智能的环境影响。

“在大型语言模型普及的乐观情景下（即每个人每天都使用它，如社交网络），研究结果表明，从指定数据中心产生的电子废物流将在2020年至2030年间增加到约1600万吨（Mt），”研究中写道。

废物流以惊人的速度增长，复合年增长率达到110%——远远超过传统电子废物（如显示器和洗衣机）2.8%的增长。

根据中国科学院和赖赫曼大学的研究，这场危机的地理分布高度集中。北美以58%的人工智能相关电子废物领先，其次是东亚的25%和欧洲的14%。

除了大量的电子废物，人工智能行业总体上也消耗了巨量的资源。去年，Decrypt报道称，ChatGPT每处理4个查询就消耗半升水。考虑到该网站每月有超过2.2亿的访问者，你可以算出为什么靠近人工智能数据中心的城市在不到十年的时间里水费几乎翻了一番。

研究估计，到2030年，这些电子废物将含有近100万吨铅、6000吨钡，以及令人担忧的镉、锑和汞的数量，向环境中添加了相当多的有毒元素——这些元素对土壤、水和公共健康的风险都有充分的文献记录。

研究人员没有说明企业和政府是否做得足够，但也有一个财务角度可以带来好处。用于这些废弃服务器的金、银和铂等金属，如果回收，代表着显著的财务潜力。研究估计，适当回收这些金属可以为经济注入700亿美元，这为推进电子废物回收基础设施提供了激励。

研究还解释说，无法获得最新芯片的国家可能会产生多达14%的电子废物，因为它们被迫使用效率较低的硬件。

但有一些解决方案可能有助于解决这个问题。研究人员认为，通过增强维护来延长服务器的使用寿命可以减少58%的电子废物量，而重复使用特定组件将进一步减少21%的废物。

此外，过时的人工智能服务器可以被重新利用于较轻的任务，例如教育项目或基本的网站托管，而不是被丢弃，从而将其从废物流中转移并最大化其效用。

这已成为全球环保组织的优先事项。能源分析师亚历克斯·德·弗里斯（Alex de Vries），Digiconomist的创始人，告诉 Decrypt，在人工智能行业的负面影响变得难以控制之前，重要的是要致力于解决方案。

“现在，数字还很小，所以你可以争辩说，‘如果它仍然很小，我们为什么需要把这放在议程的很高位置？’”德·弗里斯说。“但这个事情不会保持小规模很久。”

编辑：安德鲁·海沃德

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