根据 SAS 的一份新报告，生成式人工智能（Gen AI）的指数级增长可能会破坏全球减少碳排放的努力，其消耗的能源可能与整个国家一样多。
这份题为 “反思云中的数据和人工智能 ”的报告指出："如何走向可持续发展的未来？如何迈向可持续发展的未来"，强调了大型企业的高级决策者如何应对双重挑战：既要利用规模不断扩大的数据和人工智能，又要紧急减少碳排放。
官方数据显示，去年爱尔兰高能耗数据中心的耗电量超过了城市住宅耗电量的总和，这也是爱尔兰面临的挑战之一。SAS 在报告中还指出，如果谷歌使用人工智能为其整个搜索引擎业务提供动力，那么它所需的电力将相当于爱尔兰共和国的电力需求。
其他专家警告说，除非增长放缓，否则到 2027 年，人工智能产业的能耗可能与荷兰相当。
SAS 首席环境官杰里-威廉姆斯（Jerry Williams）说： “企业通常认为，环境责任主要是云供应商的义务，但事实上，这是一项共同责任。”
“通过提供优化为在云中运行的数据和人工智能平台，可以提高人工智能模型开发的效率，这也将有助于团队减少不必要的重复和浪费，并最大限度地降低能耗。”
该报告借鉴了行业专家的见解，强调了日益严重的数据消耗问题及其对环境的影响。云计算在提高运营效率的同时，也大大增加了碳排放量。
AWS、微软Azure和谷歌云平台等云计算超大规模企业在数据中心设计和管理方面的创新正在可持续发展方面取得长足进步。不过，使用这些服务的机构也有责任。
更糟糕的是，云计算的全球排放量占全球温室气体排放总量的2.5%至3.7%，超过了商业航空的排放量。报告还揭示了云计算扩散过程中的低效率问题。SAS 的研究发现，云计算和分析的无序扩张正在给 99% 的大型企业带来问题，导致基础设施、存储和处理成本增加，并对环境造成隐性影响。优化云环境对于降低财务成本和碳排放至关重要。
简而言之，Gen AI 工具的广泛采用有可能加剧这一问题，但正如 GlobalConnect 数据中心管理总监 Luke Davies 所说的那样： “没有数据中心，就没有人工智能--因此，我们有结构性的动力来尽可能提高数据中心的效率"。
SAS 概述了企业可以采取的五个步骤，以优化其云基础设施并提高能源效率：
尽管存在诸多担忧，但 SAS 还强调，减缓人工智能的发展速度将是有害的，可能会削弱效率、生产力和创新等优势。此外，报告还强调了数据中心架构和管理方面的进步，这些进步可能有助于减少人工智能应用增长对环境造成的影响。
这包括采用更有效的冷却方法和应用人工智能来提高数据中心的运营效率。随着对人工智能和高级分析的需求不断增长，该报告敦促各组织仔细检查并优化其运营的各个领域，包括数据和人工智能工作负载，以避免被指责为 “洗绿”，并为全球去碳化努力做出有意义的贡献。
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