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预计到 2030 年，人工智能数据中心将给美国能源和水资源带来压力
近年来，随着人工智能的日常使用呈爆炸式增长，支持人工智能的计算基础设施的能源需求也随之激增。但这些大型数据中心消耗数十亿瓦的电力并需要大量的水进行冷却，其造成的环境损失过于分散且难以量化。
来源:英国物理学家网首页近年来，随着人工智能的日常使用呈爆炸式增长，支持人工智能的计算基础设施的能源需求也随之激增。但这些大型数据中心消耗数十亿瓦的电力并需要大量的水进行冷却，其造成的环境损失过于分散且难以量化。
现在，康奈尔大学的研究人员已经使用先进的数据分析（当然还包括一些人工智能）来对每个州的环境影响进行分析。
环境影响研究小组发现，到 2030 年，按照目前的人工智能增长速度，每年将向大气中排放 24 至 4400 万吨二氧化碳，相当于美国道路上增加 5 至 1000 万辆汽车的排放量。它还每年排出 731 至 11.25 亿立方米的水，相当于 6 至 1000 万美国人的家庭用水量。累积效应将使人工智能行业的净零排放目标无法实现。
二氧化碳从好的方面来说，该研究还概述了一个可行的路线图，该路线图将利用智能选址、更快的电网脱碳和运营效率，与最坏的情况相比，将这些影响减少约 73%（二氧化碳）和 86%（水）。
研究结果发表在《自然可持续发展》杂志上。第一作者是过程能源环境系统工程（PEESE）实验室的博士生肖天琪。
调查结果已发布 自然可持续性“人工智能正在改变社会的各个领域，但它的快速增长伴随着能源、水和碳的实际足迹，”该项目的领导者、康奈尔工程学院能源系统工程系 Roxanne E. 和 Michael J. Zak 教授尤凤琪 (Fengqi You) 说道。
“我们的研究旨在回答一个简单的问题：鉴于人工智能计算热潮的规模，它将采取什么样的环境轨迹？更重要的是，什么选择可以引导它走向可持续发展？”
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