人工智能的环境影响

人工智能的环境影响 作者 Jens Gröger Felix Behrens Peter Gailhofer IngaHilbert 生态研究所咨询有限公司博尔库姆街2号 13189 柏林 没有产业和国家的资金 绿色和平组织在全球范围内开展工作，通过非暴力行动为保护生存环境而奋斗。我们的目标是防止环境破坏、改变行为方式并实施解决方案。绿色和平组织是超党派的，完全独立于政治和经济。德国约有62万名捐赠会员向绿色和平组织捐款，从而保障了我们在环境保护、民族和解与和平方面的日常工作的开展。 公司信息 前言 人工智能（AI）无处不在，正在改变世界。人工智能的日益广泛应用不仅带来进步，还带来了新的环境挑战。 几个例子说明了当前的动态： ▶AI模型正在变得更大、更复杂、更耗能。▷参数数量已从 15 亿（GPT-2，2019)到20万亿(LLama 4, 2025).▷训练所需的计算量大约每五个月翻一番。[Epoch AI]▶预计到2030年，人工智能计算所需的全球电力需求将比2023年高出约11倍。[人工智能的环境影响，Öko-Institut 2025]▶在美国，到2030年，数据中心消耗的电力可能超过整个高耗能商品生产部门（水泥、化工、钢铁）的总和。[国际能源署（IEA）] 绿色和平组织多年来一直倡导更环保的互联网和数据中心基础设施（例如，在2009年对信息技术行业的能源性能进行基准测试；）点击清洁：谁在2017年绿色互联网建设的比赛中获胜). 但是这些成功正在被逆转：谷歌、微软和AWS的排放量非但没有减少，这些公司反而报告了排放量增加或仅提供不完整的环境影响数据。与此同时，它们正大力投资人工智能基础设施以巩固市场份额和未来利润。它们这样做是否以及如何与其自我设定的气候目标相一致，目前尚不清楚。 人工智能可以是一种有用的技术，但它对环境的负面影響必须受到限制。绿色和平组织并不根本拒绝人工智能，但强调立即采取行动的紧迫性，以确保人工智能不会进一步加剧气候危机。 本报告首次全面概述了人工智能的环境影响。它旨在为讨论提供基于事实的科学基础——我们可以在这个基础上集体寻找解决方案和扩展环境可持续的做法。虽然人工智能显然有许多社会和社会机遇和风险，但本报告专门关注其生态影响。 绿色和平东亚分会的报告表明在芯片生产供应链中加速可再生能源的部署是可能的。 公司通过“绿色人工智能”政策也有很大的潜力来提高能源效率——例如，选择较小的模型，使用预训练模型，以及提供绿色编码培训。即使有节能算法，随着越来越多的人在工作和私人生活中使用人工智能，人工智能应用程序的电力消耗仍将继续上升。截至2025年4月，ChatGPT的使用量创下了新的全球纪录，一年内访问量翻了一番至51亿次。[Statista] 仅靠技术进步无法消除技术造成的环境影响：效率提升降低了成本，进而增加了使用量，抵消了节省的效果。这就是所谓的反弹效应，或杰文斯悖论。 因此，避免对环境有害的AI应用场景也必须成为解决方案的一部分。例如，AI应用不降低石油开采成本，从而增加化石燃料消耗，这是不可取的。 绿色和平组织呼吁采取以下措施，以尽量减少人工智能对环境的影响： 1.一个100%由可再生能源供电的节能AI基础设施。这种绿色电力必须额外生成。 2.人工智能公司必须披露： a.他们运行AI用多少电。b.用户在使用人工智能过程中消耗多少功率。c.他们模型训练的目标，以及哪些环境参数已考虑。 3.人工智能开发者必须对其供应链负责。他们必须根据自身发展贡献力量以扩大可再生能源，并确保当地社区不会遭受负面影响（例如，饮用水短缺、电价上涨）。 这一点现在尤为重要，正如联合国秘书长安东尼奥·古特雷斯在巴黎2025年人工智能峰会上强调的那样： 人工智能的力量伴随着巨大的责任。今天，这份力量掌握在少数人手中。 绿色和平组织对人工智能现状持批判态度，认为它被少数几家大型科技公司主导，这些公司同时也控制着大多数社交媒体平台——这导致了媒体垄断以及社会两极分化、仇恨言论、假新闻等已知问题。这种市场力量必须加以限制，欧盟数字立法必须得到执行。有一些解决方案可以使人工智能应用的环境影响变得可衡量（例如，人工智能能源评分,绿色算法德国的能效法案已经包含了必须迅速全面实施的基本措施（例如，强制利用余热）。 找到跨学科解决方案，在组织内部实施它们，并加强关注公共利益的方法非常重要。如果我们成功，人工智能就有潜力加速可持续发展。 卡伦·保罗绿洲专家数字化转型乔纳森·尼塞尔绿色和平人工智能专家 执行摘要 人工智能已经成为了许多生活领域的组成部分——无论是像ChatGPT这样流行的应用，还是工业流程的优化。但这种进步是有代价的：人工智能背后的基础设施消耗着大量资源——尤其是能源，但也包括水和稀土等原材料。这份由德国绿十字协会代表绿色和平德国准备的报告，首次全面概述了人工智能的环境影响——并提供可持续人工智能的指导方针。作者评估了关于该主题的超过95份研究，在一份报告中浓缩了大量可用文献。人工智能将长久存在——我们必须找到一种气候和环境负责任地使用它的方式。 报告的第一部分概述了人工智能的经济轨迹，并考察了这一快速增长部门的关键参与者。像谷歌、微软、亚马逊、苹果和Meta这样的科技巨头正投入数十亿美元来扩展其人工智能驱动产品组合。这一发展主要影响数据中心市场：他们正在大规模建设专门用于人工智能的数据中心和定制化的人工智能硬件。因此，在数据中心（不包括加密货币）的能源消耗中，专业人工智能硬件的份额将从2023年的估计14%增长到2030年的47%。新建成所谓的超大规模数据中心具有数百兆瓦的电气连接容量，并占据高达4平方公里的楼面空间。 报告的第二部分也是最全面的章节，重点关注人工智能的环境影响——特别是关于能源消耗、温室气体排放和水资源利用。预计电力消耗将在短短七年内增加三倍。到2030年，人工智能数据中心的电力需求预计将是2023年的十一点。在那个时间点，人工智能数据中心将需要与传统数据中心一样多的电力。简而言之，人工智能本身不仅能源密集——它是整个数据中心基础设施行业能源需求的关键驱动因素。尽管假设到2040年电力供应实现碳中和，但二氧化碳排放预计将上升。短短五年内，人工智能预计将主导整体计算需求。所需额外电力将延长化石燃料发电站的运行，使气候目标面临风险。 在爱尔兰，数据中心已占总全国电力消耗的20%以上，在首都都柏林，几乎占80%。阿姆斯特丹、伦敦或法兰克福这样的城市，比例在30%到40%之间。这些发展正将当地电网推向极限，促使政府——正如爱尔兰一样——引入关于新数据中心扩张的法规。 人工智能的环境足迹并不仅限于能源。冷却数据中心需要大量水资源——根据这里的预测，全球数据中心在2023年消耗了1750亿升水。预计到2030年，用水量将超过三倍（总共6640亿升）。这个问题在水资源匮乏地区尤其突出。此外，发电和芯片制造相关的间接用水进一步加剧了这一问题。人工智能专用芯片的生产特别耗水，且通常位于生态脆弱地区。电子垃圾是报告关注的另一个问题：到2030年，数据中心和人工智能能力的扩张将产生高达500万吨额外电子垃圾。 该报告还关注主要科技公司日益依赖核能。谷歌、亚马逊/AWS、微软和Meta是欧盟气候中立数据中心协议（CNDCP）的签署方，该协议承诺它们在2030年实现气候中立。为了满足其巨大的电力需求，同时声称“气候中立”，这些公司正在投资核电站和小型模块化反应堆（SMRs）。然而，该报告警告称，此类技术存在重大且已建立的環境和安全隐患——包括放射性废物、高用水量以及尚未解决的储存问题。 除了这些直接影响之外，该报告还探讨了人工智能的系统性和间接影响——例如反弹效应，即效率提升导致整体资源消耗增加，以及通过算法推荐系统加剧的消费主义。这些影响往往加剧而非缓解环境压力。作者认为，这些更广泛的动态在可持续性辩论中值得更大程度的关注。 为实现人工智能与可持续性目标的一致性，该报告提出了一个五点框架：只有在人工智能的环境效益超过其影响时，才应使用人工智能；应优先选择更简单的替代方案；精简型模型必须满足实际性能需求；应持续改进软件、数据和硬件使用的效率；必须确保环境影响的透明度。这些原则旨在最大限度减少人工智能的资源足迹，并最大化其对可持续性的贡献。 最后，报告提供了具体的政策建议。为减少人工智能的环境足迹，报告呼吁采取明确的政策行动：强制报告能源、水和效率指标；为数据中心和人工智能服务提供能效标签；更好地与可再生能源和地方供暖网络整合；以及超越人类安全并解决环境风险的法律框架。只有在清晰的监管框架、国际协调和以可持续发展为驱动力的技术议程下，人工智能才能为解决环境挑战做出贡献——而不是加剧它们。 人工智能的环境影响 对当前趋势的评估以及对绿色和平协会（e.V.），汉堡的概述研究的编制 柏林，2025年5月12日 作者：Jens Gröger，Felix Behrens，Peter Gailhofer，Inga Hilbert 达姆施塔特办公室莱茵大街95号 64295 达姆施塔特 电话 +49 6151 8191-0 奥科研究所咨询有限公司info@oeko-consult.de oeko-consult.de 柏林办公室博尔库姆街2号 13189 柏林电话 +49 30 405085-0 弗莱堡办公室梅尔查乌斯街173号 79100 弗赖堡 电话 +49 761 45295-0 致谢与编者注 我们特别感谢外部专家sasha lucchioni、shaolei ren、alex de vries和christoph pistner，他们对本研究进行了批判性审查，并为我们提供了宝贵的改进建议。 我们也想感谢委托此研究的绿色和平团队Karen Paul、Jonathan Niesel、Manfred Santen和Joerg Feddern，他们对各个部分进行了彻底的审查，并提出了反馈意见，使该研究对读者更加全面和有价值。 最后，我们感谢人工智能支持我们的工作：本报告的准备涉及使用基于大型语言模型（LLM）的助手（Claude、ChatGPT、DeepL）进行信息检索、总结、翻译和语言增强目的。不幸的是，这些特定应用的环境影响无法量化，因为提供方在这方面没有任何透明度。 目录 图列表 表格列表 缩写列表45摘要6 1数字基础设施的当前趋势81.1数字基础设施的一般趋势81.2人工智能商业模式及其背后的公司81.3数据中心市场趋势122环境影响14 2.1能量142.2水222.3资源272.4间接环境影响303科技公司自我声明34 5.1关于数据中心和人工智能服务对环境影响的透明度 39 5.2数据中心与能源电网的更好整合395.3提高人工智能应用的能源和资源效率405.4适应法律框架条件41 参考文献列表43 图列表 图1-1：有和没有AI的数字供应链 9图2-1：全球数据中心（DC）未来电力消耗情景15图1-2：人工智能专用在全球数据中心电力消耗中的占比12图 2-4：按类型估计的数据中心温室气体排放量（2023-2030）20图2-5：美国不同数据中心的平均用水效率24图 2-6：数据中心估计的全球用水量图2-3：按地理区域估计的数据中心温室气体排放量（2023-2030）19图2-7：各种发电技术的用水量（包括制造过程中的努力和运行期间的损失）26图 2-2：2023 年数据中心电力消耗占各自地区总电力消耗的估计份额16 24 表格列表 10272729表3：标准服务器的分组物料清单表1. 2023年福布斯排行榜按排名排序的顶级科技公司选择表2：发电用水损失与数据中心直接损失之比表4：2023年全球服务器和数据中心库存中束缚的原材料估算值 缩写列表 摘要 本报告描述了人工智能的环境影响，特别是其训练和运行所需的数字基础设施以及相关的能源消耗、温室气体排放、水资源消耗、资源需求和电子垃圾产生。此外，