【埃森哲】人工智能行业-为可持续的人工智能提供动力(英译中)

埃森哲近日发布了一份名为《赋能可持续AI：平衡发展与环境保护》的行业研究报告，该报告深入探讨了人工智能行业的快速扩展及其对环境的影响，并提出了衡量和优化人工智能在经济、能源和环境方面绩效的新框架。报告中介绍了可持续人工智能指数（SAIQ），一个创新的指标，用于追踪人工智能如何将金钱、能源和排放转化为可衡量的性能，并提出了四个关键行动点，帮助企业在增长与环境保护之间找到平衡。这份报告不仅提供了对当前人工智能环境足迹的深刻洞察，还为企业如何实现可持续发展提供了实用的指导和策略，其中包含了丰富的数据、模型和专家见解，对于寻求在人工智能领域实现环境责任和经济效益的企业来说，这是一份极具价值的资源。

人工智能的快速发展正在改变我们的世界，但这种进步并非没有代价。新的分析工具——可持续人工智能指数（SAIQ）提供了一个衡量标准，让我们能够追踪人工智能如何将金钱、能源和排放转化为可衡量的性能。这个指标不仅帮助企业平衡财务可行性、能源弹性和环境影响，而且揭示了人工智能发展中一个令人不安的趋势：如果不加以控制，人工智能的环境足迹可能会威胁到企业的可持续发展目标，并超出地球的限度。

预计到本世纪末，人工智能数据中心的电力使用量将增长10倍以上，达到612太瓦时，相当于2022年加拿大的电力需求。这不仅是一个环境问题，也是一个经济问题。人工智能的碳排放可能占全球总排放量的3.4%，十年内增长了11倍。如果不受控制，这一趋势不仅会损害地球，还会推高成本，加剧供应链压力，并使企业面临监管风险、碳税和利益相关者反弹。

面对这样的挑战，我们不能忽视人工智能在减少碳足迹方面的巨大潜力。目前只有14%的公司使用人工智能来减少排放，这是一个巨大的未开发资源。我们需要将问题从“我们的AI有多强大？”重新定义为“我们为人工智能投入的资源能得到什么？”。这不仅是一个技术问题，也是一个战略和创新的机会。

为了解决这一问题，我们提出了四个行动点：更智能的硅、更清洁的数据中心、更具战略性的人工智能使用和管理即代码。这些措施共同使企业能够在符合新指标的情况下可持续地扩展人工智能，在增长与环境保护和合规准备之间取得平衡。

首先，我们可以通过在更智能的基础设施上运行AI来减少能源消耗。例如，计算存储和处理存储技术可以直接在数据存储处处理数据，从而大幅降低能耗。神经形态系统模拟人脑的神经结构和功能来处理信息，使用仅在活跃时才耗电的脉冲神经网络。这些技术的发展，不仅能够减少能源消耗，同时也能降低成本和碳排放。

其次，去碳化数据中心也是一个关键的行动点。超大规模数据中心每天消耗数百万桶水，许多数据中心由化石燃料供电。通过优化人工智能工作负载和数据中心运营，企业可以确保人工智能与企业的可持续发展目标保持一致地扩展，同时降低运营成本和环境影响。

再者，我们需要审慎使用人工智能。许多组织即使使用更简单、任务特定的模型也能胜任时，也默认使用大型通用人工智能模型。通过选择合适的AI模型和激励效率，企业能够最小化能源使用，推动可持续性，更具竞争力。

最后，管理即代码是确保人工智能可持续性的另一个重要方面。随着人工智能在各行业和地区的应用加速，它正获得全球监管机构的更多关注。将AI可持续性融入治理，并帮助定义AI标准，是确保人工智能模型在各个职能中得到部署的关键。

实施可持续的人工智能始于将SAIQ整合到您的更广泛的治理和优化框架中。通过在硬件、软件和政策方面的持续创新，人工智能可以可持续地扩展，确保明天的最智能系统运行在可再生能源、透明标准和明确指南上。通过这样做，组织可以引领向气候韧性经济的转型，同时解锁一个真正服务于人类和地球的人工智能驱动突破的新时代。

这篇文章的灵感来自于【埃森哲】人工智能行业-为可持续的人工智能提供动力的报告。除了这份报告，还有一些同类型的报告，也非常有价值，推荐阅读，这些报告我们都收录在同名星球，可以自行获取。

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