美钢铝关税翻倍至50%冲击全球 多国威胁反制

生成一张(yīzhāng)图片，需要多少电力？ 本文的封面图由DeepSeek与豆包(dòubāo)联合生成，仅使用一条文字指令和一次图像请求。手机电量几乎未(wèi)变，但背后的实际(shíjì)能耗，足够让它从零充满一次。 从(cóng)上游的芯片制造到(dào)下游的日常使用，人工智能发展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足以让100个人用上一整年；一家芯片企业每年会(huì)造成200万吨(wàndūn)的碳排放(páifàng)，相当于30万辆重型卡车全年的排放量。 GPT-3的诞生(dànshēng)同样代价不菲：它单次训练耗电1287万度，产生552吨(dūn)碳排放——为了让AI的大脑变得更聪明，人类(rénlèi)先付出了能(néng)让一辆特斯拉汽车完整充电10000次的电量和制造325吨粗钢的碳排放。 这些生态污染与资源消耗(xiāohào)虽然发生在(zài)不同环节，但最终都离不开一个共同的场所：数据中心。芯片(xīnpiàn)制造出来供谁使用？模型训练在哪里完成？用户调用如何响应？事实上，看似轻盈的输出(shūchū)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背后的算力(suànlì)“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。可以说(shuō)，数据中心就是AI系统的“心脏”，支撑着其持续运作，因此也(yě)成为了能耗和污染最集中(jízhōng)的环节。 在各类数据中(zhōng)心中，企业和互联网数据中心与AI的关系(guānxì)较为密切。它们集中部署了成千上万块高性能(gāoxìngnéng)GPU（图形处理器），专为深度学习模型的训练而设计，是ChatGPT、Deepseek等生成式(shēngchéngshì)AI服务得以落地的算力底座。 随着(zhe)技术的迭代，AI对算力的需求水涨船高(shuǐzhǎngchuángāo)，直接推动了数据中心数量的增长。AI工具的快速进化，离不开高性能的计算基础设施的支撑，推动着数据中心的全球(quánqiú)扩张。 可以预见，数据中心(shùjùzhōngxīn)将在未来数年内保持高速扩张的态势。截至2024年，全球(quánqiú)数据中心的资本支出据估计已高达4300亿美元(yìměiyuán)，而这场围绕(wéirào)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(zhèbǐ)数据中心产业的投资大约相当于全球每人支出(zhīchū)了人民币380元。以这样的价格来享受人工智能前沿技术，似乎也是一笔划算(huásuàn)的投入。 然而(ránér)，这笔交易的附加项中打包了大量的环境代价——一份正在(zhèngzài)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，并(bìng)将随着数据中心的持续扩张不断增长。 根据国际能源署的最新(zuìxīn)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——这个数字(shùzì)，已经略高于日本目前一(yī)整年的总用电量。 除可量化的资源消耗(xiāohào)和污染排放外(wài)，更隐蔽的还有：开采稀有金属带来的化学污染、电子废弃物中重金属的泄漏、自然土地被(bèi)数据中心侵占后动物失去栖息地……目前，这些影响尚未形成系统的监测数据。 这份被技术(jìshù)红利掩盖的“生态账单”，谁来结算、如何治理？ 在(zài)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(qǐyè)作为直接(zhíjiē)运营数据中心的主体，距离污染源最近，也最具实施变革(biàngé)的能力。国际组织可以制定标准，政府可以出台政策，但能源结构的选择与运行方式的调整，最终仍需由企业落地执行。 当前，碳排放(páifàng)控制成为多数(duōshù)企业环境治理策略的核心目标，其中在能源(néngyuán)端的应对最为突出。大多数企业将可(kě)再生能源或清洁能源的使用作为主要减排措施。这类路径在能源结构调整上相对可行，也易于量化评估。 整体来看，当前企业“还账”的重点主要(zhǔyào)集中于减少碳排放(páifàng)，生态账单上的其他栏目尚缺乏具体信息与解决方案。 即使是(shì)可持续实践的领军企业(qǐyè)，也会存在这一治理重心的偏移。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(quánqiú)办公及数据中心已实现每小时64%无碳能源使用率，44个(gè)电网区域中有10个达成90%以上清洁(qīngjié)供电——这看似是一份不错的成绩单。 但从国家维度来看，这份优秀(yōuxiù)的成绩单背后暗藏着明显(míngxiǎn)的断层趋势：加拿大魁北克的数据中心凭借丰富水电实现100%零碳运营，而(ér)沙特阿拉伯与(yǔ)卡塔尔的数据中心仍在(zài)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，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(jìshù)迭代加速，训练新一代AI大模型的能耗量级(liàngjí)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“不平等地图”。 但谷歌并不是这张“不平等地图”的(de)唯一制作者。在全球前五大云服务企业中，除阿里巴巴外，其余四家(sìjiā)在他国(tāguó)布局的数据中心(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(ànzhào)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，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(yú)南美洲、欧洲、北美洲。然而(ránér)，由于造成了环境问题，数据中心扩建计划在这些地区却引起了广泛的反对声潮。 数据中心的快速扩张(kuòzhāng)实际上属于“算力驱动型”的AI发展(fāzhǎn)路径。如今，一种新的技术趋势正在浮现——AI正朝着高性能、低功耗(dīgōnghào)方向演进。 中国团队推出的开源大模型DeepSeek正展现着这种可能性(kěnéngxìng)。据(jù)DeepSeek披露，在不包含前期试错(shìcuò)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。这不仅代表着经济层面的高性价比，也意味着(yìwèizhe)在同等的AI产出下，数据中心所承担的计算(jìsuàn)压力和能耗均有望减少。 此外，DeepSeek-v3采用了“MoE（Mixture of Experts）”模型。每次用户(yònghù)提问(tíwèn)，系统只激活一小部分(yīxiǎobùfèn)参数进行处理，而不是全员上阵。这样使得每次推理时实际(shíjì)被激活的(de)参数只占总量的 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(yǔ)此同时，中国也(yě)正从政策层面积极回应数据中心扩张所带来的环境压力，推动其绿色转型，力图在技术发展与环境可持续之间寻求平衡。 目前，电能利用效率（PUE）已经成为衡量绿色治理成效的重要风向标(fēngxiàngbiāo)。以2030年为目标(mùbiāo)，我国各地数据中心(shùjùzhōngxīn)的PUE水平将持续优化，向“1”稳步靠近。 在政策引导与技术进步的共同作用下(xià)，绿色转型正在成为中国数据中心行业发展的主线(zhǔxiàn)。 OpenAI首席执行官Sam Altman曾表示，AI的成本正在(zhèngzài)以每年降低10倍的速度(sùdù)演进，这一现象被称为“AI规模(guīmó)定律”（scaling law）。未来，AI的硬件更高效、算法更聪明，是否能够真正(zhēnzhèng)实现低耗又智能的良性循环？ 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（Dave Patterson）的分析预测(yùcè)，由于人工智能软件和硬件能源(néngyuán)使用(shǐyòng)效率的提高，人工智能的碳足迹将很快(hěnkuài)达到稳定水平，然后开始减少。 但乐观之外，还有一盆冷水：“杰文斯悖论(bèilùn)”认为效率提高会带来使用激增，结果反而(fǎnér)更(gèng)耗能。华为创始人任正非曾这样比喻这条悖论：“把高速公路拓宽，车流速度快了，油耗本应减少。但更多的车辆能上路，整体(zhěngtǐ)油耗反而增加了。”后续，当AI真正渗透进(jìn)教育、办公、娱乐等日常场景，其总体能耗可能在无形中(wúxíngzhōng)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(yīng)被忽视。虽然用户无法直接决定一项AI技术的底层设计(shèjì)或(huò)训练规模，但可以(kěyǐ)在使用中取舍——比如关注平台的能源披露与可持续承诺，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。 所有改变的前提，是先看见问题本身。当更多(duō)人开始意识到这些“看不见”的能源消耗和环境代价，技术将向着更可(kě)持续的目标前进。更长远来看(láikàn)，公众的使用偏好(piānhǎo)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(yángzhìbó)、沈馨、田益铭、韩旻格、傅冰清 指导老师｜崔迪、徐笛、周葆华(zhōubǎohuá) 封面图｜DeepSeek、豆包(dòubāo)共同绘制 动图内嵌视频 | 即(jí)梦生成 本文为复旦大学新闻学院《数据分析与(yǔ)信息可视化》课程作品 复数实验室(shíyànshì) X 对齐Lab (本文来自澎湃新闻(xīnwén)，更多原创资讯请下载“澎湃新闻”APP)