生成式AI或导致2030年每年产生相当于10亿部iPhone的电子垃圾

Nature

根据来自剑桥大学和中国科学院的研究人员在《自然》杂志上发表的一篇论文，生成式AI技术的迅速发展可能导致到2030年每年产生相当于10亿部iPhone的电子垃圾。这些研究人员旨在通过预测AI行业的电子垃圾产生量，提醒世界关注这一快速增长领域带来的实际后果。

尽管能源成本已经受到广泛关注，但物理材料的生命周期以及废旧电子设备的废物流却较少受到关注。研究团队的目标不是精确预测AI服务器及其相关电子垃圾的数量，而是提供初步的粗略估计，以突出即将到来的挑战规模，并探索循环经济解决方案。

研究者们构建了低、中、高增长情景模型，分析了支持这些情景所需的计算资源以及它们的使用寿命。研究结果表明，从2023年的2.6千吨电子垃圾增长到2030年的约0.4至2.5百万吨。

虽然利用2023年作为起始基准可能存在一定的误导性，因为大部分计算基础设施是在过去两年内部署的，但这确实反映了在生成式AI热潮前后的电子垃圾量变化。当首批大规模基础设施达到使用寿命期时，我们将会看到电子垃圾量的急剧上升。

为了缓解这一问题，研究者提出了几种方法，如将到达寿命末期的服务器降级再利用，而不是直接丢弃；改善软件和效率，延长特定芯片或GPU类型的使用寿命。有趣的是，他们建议尽快升级到最新芯片，因为使用较慢的GPU可能会导致需要购买两倍数量的旧款GPU来完成相同的工作，从而加速废物的产生。

这些缓解措施可以减少16%到86%的废物量。然而，这取决于这些措施是否会被采用以及实施的程度。如果每台高端GPU都能获得第二次生命，比如在大学的低成本推理服务器中再次使用，那么这种影响将大大分散；如果只有10%的GPU能够得到这样的待遇，效果则会差很多。