劍橋大學(xué)和中國(guó)科學(xué)院的研究人員在《自然》雜志上發(fā)表的一篇論文預(yù)測(cè)，到2030年，生成式人工智能的快速發(fā)展可能導(dǎo)致每年產(chǎn)生的電子廢物量相當(dāng)于超過(guò)10億部iPhone。研究團(tuán)隊(duì)強(qiáng)調(diào)，他們的目標(biāo)是提前揭示這一技術(shù)擴(kuò)張的實(shí)際后果，并非限制其應(yīng)用。
論文指出，盡管能源消耗一直是關(guān)注的焦點(diǎn)，但與此相關(guān)的物理材料和淘汰電子設(shè)備的廢棄物流卻未受到足夠重視。研究提供了初步的粗略估計(jì)，旨在突出未來(lái)挑戰(zhàn)的規(guī)模，并探討可能的循環(huán)經(jīng)濟(jì)解決方案。
研究者們通過(guò)不同的增長(zhǎng)情景模型分析了所需的計(jì)算資源和它們的使用壽命，預(yù)測(cè)從2023年的2600噸電子廢物，到2030年，廢物數(shù)量可能會(huì)增長(zhǎng)至40萬(wàn)到250萬(wàn)噸之間，增長(zhǎng)幅度可能高達(dá)千倍。研究者們提出了一些可能的減緩電子廢物增長(zhǎng)的方法，包括在服務(wù)器達(dá)到使用壽命后進(jìn)行降級(jí)處理或再利用其通信和電力組件，以及通過(guò)軟件和效率的提升延長(zhǎng)特定芯片或GPU的有效使用時(shí)間。
研究中提到，快速更新到最新芯片可能是有益的，因?yàn)槿绻患皶r(shí)升級(jí)，企業(yè)可能需要購(gòu)買兩塊性能較低的GPU來(lái)完成原本一塊高端GPU的工作，這樣會(huì)加劇電子廢物的產(chǎn)生。通過(guò)采取這些減緩措施，研究者們估算，電子廢物的產(chǎn)生量可以減少16%到86%。然而，這一減量的實(shí)現(xiàn)程度將取決于這些措施是否會(huì)被采納及其執(zhí)行力度。如果每一塊H100芯片都能在大學(xué)的低成本推理服務(wù)器中繼續(xù)使用，那么未來(lái)的電子廢物壓力將大大減輕;反之，如果只有十分之一的芯片得到了再利用，電子廢物問(wèn)題將依然嚴(yán)峻。
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