谁害怕那个又大又可怕的GPU？

# 谁会怕那个又大又坏的GPU？ 来源：https://www.theverge.com/cs/features/937356/ai-data-center-gpu-environmental-impact AI 让你感觉如何？你是兴奋地想要“氛围编程”你的智能家居（https://www.theverge.com/report/869318/claude-vibe-coding-home-assistant-smart-home），还是对数据中心带来的额外污染和数十亿加仑用水感到焦虑？再深入挖掘一下，你就会开始质疑支撑生成式 AI 所有飞跃和承诺的 GPU 的实际价值。 现在，成千上万的 GPU 正被塞进世界各地的数据中心，以推动 AI 热潮。这些芯片也存在于从智能手机到汽车再到游戏 PC 的各种设备中。英伟达——曾经是一家小众芯片制造商，如今已成为全球最有价值的公司——仍然吹嘘自己在 1999 年发布了所谓的“世界上第一块 GPU”和“游戏突破”，尽管有些人将 GPU 的起源追溯到至少 70 年代（https://interestingengineering.com/culture/how-gpus-went-from-arcade），当时街机游戏中使用了图形硬件。 “因为有游戏，才有了大量的硬件开发，”斯塔福德郡大学的伦理学与游戏技术教授 Catherine Flick 说。无论是作为新图形处理单元的试验场，还是虚拟现实和 AI 的发展，“所有这些具有相当重大伦理问题的事情，很多都是从游戏开始的，”Flick 说。因此，自诞生以来，GPU 一直处于新技术带来的最大伦理问题的根源。游戏，以及现在的 AI 聊天机器人，对我们与周围世界互动的方式有什么影响？ 无论是开采原材料，还是让工人暴露在半导体工厂的有毒化学物质中（https://www.theverge.com/features/825207/semiconductor-chip-manufacturing-new-silicon-valley），GPU 制造都可能留下大量烂摊子。总体而言，数据中心里堆积如山的 GPU 消耗着大量的水和能源，这可能导致更多的空气污染和温室气体排放，从而引发气候变化。而在 GPU 寿命结束时，它还会以电子垃圾的形式造成更大的破坏。 承担这些风险值得吗？AI 驱动的天气预报（https://www.theverge.com/news/822489/weather-forecast-ai-model-google-weathernext）或野生动物保护（https://www.theverge.com/ai-artificial-intelligence/653322/ai-wildlife-conservation）方面的潜在进步，能否证明数据中心的环保足迹是合理的？那么，游戏 PC 或 iPhone 中的 GPU 呢——它们是否也应该受到同样严格的审查？ ## 英伟达各市场季度营收，2018–2026 财年，单位：十亿美元 来源：investor.nvidia.com（https://investor.nvidia.com/financial-info/quarterly-results/default.aspx） 英伟达各市场季度营收折线图，2018–2026 财年，单位：十亿美元。 英伟达各市场季度营收，2018–2026 财年，单位：十亿美元 年份数据中心其他市场 2018年0.6062.305 2019年0.6791.526 2020年0.9682.137 2021年1.9033.120 2022年3.2634.382 2023年3.6162.435 2024年18.4043.699 2025年35.583.751 2026年62.3145.813 ## 近在咫尺的影响 虽然 GPU 已经存在很长时间了，但 AI 将它们推到了聚光灯下，这种方式确实“近在眼前”（https://www.theverge.com/science/876555/meta-data-center-winter-power-outages-storm-ice），对许多美国人来说就是“家门口”（https://time.com/7308925/elon-musk-memphis-ai-data-center/）的事（https://www.theverge.com/science/841169/ai-data-center-opposition）（https://www.latimes.com/california/story/2026-03-27/residents-speak-out-against-proposed-data-center-in-imperial-county）。美国的数据中心数量远超其他国家，并计划建造更多。随着科技公司竞相扩大新一代用于 AI 的超大规模数据中心，社区正在努力应对这些装满服务器的庞大仓库成为他们邻居的前景。 > “把环境当作替罪羊，不是很美好吗？” 作为一名环境记者，我有时会收到关于我报道的评论，质疑这些数据中心或 AI 模型是否被不公平地描绘成可怕的新反派，尤其是当其他行业——比如快时尚——加剧气候变化和污染环境时。至于 GPU，它们不仅存在于数据中心，还存在于消费电子产品中。那么，为什么要单独挑出 AI 来讨论其可持续性问题呢？ 一些风险投资家将 AI 消费者接受缓慢的原因归咎于其环境影响方面的负面报道。对此，Flick 忍俊不禁：“把环境当作替罪羊，不是很美好吗？” 类似的观点也在社交媒体上冒头。在产品策略和消费者 AI 领域工作的 Ashley Striblet 最近在 TikTok（https://www.tiktok.com/@signalsandnoise/video/7617954642302930190?_r=1&_t=ZT-94mEJhFCnDp）上发布了一段视频，反驳那些风险投资家“指责消费者”，称其未能投资于人们真正想要的产品。Striblet 说，许多人知道快时尚或消费技术可能对环境不利，但他们仍然购买这些东西，因为他们觉得自己从中获得了价值。 “我认为大多数人都知道从 Shein 或 Amazon 订购衣服并非最环保的行为，”Striblet 告诉我。“我们也知道 Z 世代曾经是这些提供极其廉价服装品牌的大消费者。”Flick 补充说，购买廉价衣服所节省的成本，对许多消费者来说足以成为购买的交换条件。 另一方面，Flick 和 Striblet 各自告诉我，许多人还没有看到风险投资家和首席执行官们承诺的 AI 给他们生活带来的好处。“他们声称自己的技术能做什么，这完全是胡说八道，”Flick 说。“如果我们都能有个人管家或别的什么，那当然好。但你怎么从 A 点到达 B 点？靠我们现在拥有的东西是做不到的。” 尽管普通美国人尚未看到那些被承诺的巨大飞跃，但他们越来越有可能看到新建 AI 数据中心搬到家门口的成本。多年来，快时尚或半导体制造的中心一直集中在亚洲。现在，美国涌现的数据中心爆炸式增长成为头条新闻，导致水电费上涨（https://www.bloomberg.com/graphics/2025-ai-data-centers-electricity-prices/）并产生更多污染（https://www.latimes.com/california/story/2026-03-23/data-centers-under-scrutiny-by-california-lawmakers-as-fears-rise-about-health-energy-impacts）。这并非发生在某个遥远的国家，而是发生在美国大型科技公司吸引更富裕消费者的同一片土地上。 诚然，即使在美国，数据中心也落户在一些低收入社区和有色人种社区，这些社区长期以来一直在与环境不公作斗争，因为污染者就在他们家门口设点。例如，全国有色人种协进会（NAACP）已起诉 xAI（https://naacp.org/articles/naacp-sues-xai-illegal-pollution-data-center-power-plant）（现名为 SpaceXAI（https://www.theverge.com/ai-artificial-intelligence/961896/xais-x-account-is-now-spacexai）），原因是该公司在现场安装的燃气发电机为其庞大的数据中心供电，造成空气污染。（SpaceXAI 未回复《The Verge》的电子邮件。）该民权组织此前已警告科技公司“保持警惕”，因为它正在协助全国各地的当地团体发起行动（https://www.theverge.com/exclusive/770650/data-center-ai-naacp-guiding-principles）。 --- ## 全球增长，本地影响 Shaolei Ren 见证了社区往往以进步的名义付出的代价。他是一位研究人员，他将数据中心环境影响的研究范围从气候变化扩大到关注设施附近的空气污染和水资源短缺。Ren 在 20 世纪 80 年代中国北方的一个煤矿区长大的记忆中，窗户要 24/7 紧闭，以阻挡外面街道上积聚的黑碳。由于该省的水利基础设施有限，他的家人将水储存在水箱中，以便全天定量分配。 > 更强大的 GPU 正要求越来越多的能源，在此过程中产生空气污染和温室气体排放。 Ren 现在是加州大学河滨分校（UCR）电气与计算机工程系的副教授，他领导研究数据中心对附近社区空气质量和水资源的影响——这些成本通常每次用户向聊天机器人输入查询时都是隐形的。 在一个暴风雨来临前南加州罕见的阴郁午后，Ren 坐在 UCR 的办公室里告诉我，他对 AI 最终能带来的好处持乐观态度，包括帮助科学发现。但他说，这些成果不应以牺牲当地社区为代价。他身后的白板上写满了蓝色马克笔潦草写下的方程式，用于探索如何调整数据中心运营以使用更少资源并减少污染的研究。Ren 有一个他称之为“社区集成数据中心方法”的愿景，以防止这些设施伤害附近居民。“这绝对可行，”他说。 但就目前而言，这并非通常发生的情况。更强大的 GPU 正要求越来越多的能源，在此过程中产生空气污染和温室气体排放。为了保持硬件不过热而全天候运行它们需要大量的水。这一切在 GPU 的整个生命周期内累积起来，而 GPU 在数据中心可能只用几年。 ## 93 年 一辆从侧面看的汽车，排气管排出尾气烟雾。 训练像 Meta 的 Llama 3.1 这样的模型所需的能源，可能产生相当于从纽约市开车到洛杉矶再回来 10,000 次的空气污染——大约相当于 93 年的驾驶量。 训练像 Meta 的 Llama 3.1 这样大的模型所需的能源，可能导致相当于 10,000 次洛杉矶和纽约市之间汽车往返的空气污染，Ren 及其在 UCR 和 Caltech 的同事在 2024 年的一项预印本研究（https://news.ucr.edu/articles/2024/12/09/ais-deadly-air-pollution-toll）中估算道。（Meta 拒绝公开发表评论，而是将《The Verge》引向其可持续发展报告（https://sustainability.atmeta.com/wp-content/uploads/2025/08/Meta_2025-Sustainability-Report_.pdf）和数据中心网页（https://datacenters.atmeta.com/environment/）。）该研究发现，到 2028 年，与日益增长的 AI 应用相关的公共健康成本可能超过 200 亿美元，到 2030 年，每年因空气污染导致的过早死亡人数可能达到 1,300 人（https://www.caltech.edu/about/news/air-pollution-and-the-public-health-costs-of-ai）。 AI 正迅速超越 GPU 在其他应用中的能源使用和气候影响。根据 2019 年发表的一项综合研究，美国游戏每年大约使用 34 太瓦时（TWh）的能源（https://link.springer.com/article/10.1007/s40869-019-00084-2?cjdata=MXxOfDB8WXww&utm_medium=affiliate&utm_source=commission_junction&utm_campaign=CONR_BOOKS_ECOM_GL_PBOK_ALWYS_DEEPLINK&utm_content=textlink&utm_term=PID100095187&CJEVENT=c451e9354c7711f08029005b0a1cb826），并导致相当于约 500 万辆汽车上路（约 2400 万吨二氧化碳）的二氧化碳排放。自那以后，新游戏机的能耗更高（https://gtg.benabraham.net/how-much-electricity-do-us-gamers-use/），尽管它们的气候影响很大程度上取决于用户行为以及他们玩游戏的电网的清洁程度。 粗略比较一下，根据劳伦斯伯克利国家实验室 2024 年的一项研究，美国数据中心中 GPU 加速的 AI 服务器的能源使用从 2017 年的 2TWh 增长到 2023 年的超过 40TWh（https://escholarship.org/uc/item/32d6m0d1）。如今，在所有这些炒作之下，该研究预测，到 2028 年，AI 服务器的年功耗可能增长到 165 至 326 TWh 之间。较低的估计值大致相当于美国超过 870 万户家庭一年的能源使用量（https://www.epa.gov/energy/greenhouse-gas-equivalencies-calculator）。 ## 如果到 2028 年 AI 数据中心每年使用 165 太瓦时的能源，二氧化碳排放量大致相当于…… 一块煤。 721 亿 磅燃煤。 一部智能手机。 5.25 万亿 部智能手机充电。 一栋独户住宅。 872 万 户家庭一年的能源使用量。 2025 年，AI 可能超过了比特币挖矿的电力消耗（https://www.theverge.com/climate-change/676528/ai-data-center-energy-forecast-bitcoin-mining），约占全球数据中心总用电量的一半，根据阿姆斯特丹自由大学环境研究所博士生 Alex de Vries-Gao 的一项研究。他估计，由此产生的碳排放量每年可能达到 3260 万至 7970 万吨。作为比较，纽约市的气候污染每年约为 5000 万吨二氧化碳。 在我和 Ren 生活和工作所在的南加州，储存和分拣美国人电商订单的大型仓库越来越成为该地区的定义（https://www.theverge.com/c/23030220/e-commerce-warehouse-boom-california-inland-empire-bloomington）。来自亚洲的货物乘船抵达附近的洛杉矶港，然后运往内陆的“干港”，那里有亚马逊配送中心等类似设施，大型卡车昼夜不停地穿梭。 > “当我们使用 AI 时，我们往往会忘记这对我们周围的现实世界有影响。这超越了碳排放 (emissions)，而且有点眼不见，心不烦。” 新数据中心的繁荣让我想起了这些仓库带来的一些类似挑战。全国性环保组织围绕快时尚和在线购物的气候影响展开行动，而居民则针对当地空气污染发起运动。退休人员突然看到他们安静的社区被一片片嘈杂的工业综合体所改变。污染（https://thehill.com/policy/healthcare/5755114-data-centers-air-pollution-lung-issues-report/）和噪音（https://www.nbcwashington.com/news/local/northern-virginia/neighbors-raise-concerns-about-noisy-data-center-in-loudoun/4080249/）投诉只是来自数据中心发电机和冷却系统的嗡嗡声，而不是仓库周围的卡车交通。但数据中心引发了额外的担忧，尤其是在西部干旱地区。 为 AI 供电是一项极其耗水的业务，需要水来发电和用于数据中心的冷却系统。De Vries-Gao 估计（https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2666389925002788），2025 年 AI 可能已经使用了 3125 亿至 7646 亿升水，这大致相当于全球人们每年消费的瓶装水量。这甚至可能比 Ren 在 2023 年的一项研究（https://dl.acm.org/doi/10.1145/3724499）中预测的水需求增长更大，当时他及其同事估计，到 2027 年，用水量可能攀升至高达 6000 亿升。 尽管这些数字令人瞠目，但 Ren 断言，只看年总量可能仍然不完整。这是因为一个设施的用水量是“尖峰状的”。当温度升高时，它们往往需要最多的水用于冷却——这种需求激增会突然给当地供水区带来巨大压力，而此时社区也可能更易干旱和水资源短缺。 2025 年，AI 可能消耗了高达 7646 亿升水，这大致相当于全球人们每年消费的瓶装水量。 一包收缩包装的六瓶装塑料水瓶。