美钢铝关税翻倍至50%冲击全球 多国威胁反制

生成一张(yīzhāng)图片，需要多少电力？ 本文(běnwén)的封面图由DeepSeek与豆包联合生成(shēngchéng)，仅使用一条文字指令和一次图像请求。手机(shǒujī)电量几乎未变，但背后的实际能耗，足够让它从零充满一次。 从上游的芯片制造到下游(xiàyóu)的日常(rìcháng)使用，人工智能发展的每个环节都需要消耗大量生态资源。 此外，一家半导体制造厂每小时的用电量足以让100个人用上一整年；一家芯片企业(qǐyè)每年会(huì)造成200万吨(wàndūn)的碳排放，相当于30万辆重型卡车全年的排放量。 GPT-3的诞生同样代价不菲(bùfēi)：它单次(dāncì)训练耗电1287万度，产生552吨碳排放——为了让AI的大脑(dànǎo)变得更聪明，人类先付出了能让一辆特斯拉汽车完整充电10000次的电量(diànliàng)和制造325吨粗钢的碳排放。 这些生态污染与资源消耗虽然(suīrán)发生在不同环节，但最终都离不开一个共同的场所：数据中心。芯片制造出来供谁使用(shǐyòng)？模型训练在哪里完成？用户调用如何响应？事实上，看似轻盈的输出结果背后，是一座座体量庞大且能耗惊人的数据中心在昼夜不停(bùtíng)地(dì)运转。 AI背后的算力“心脏(xīnzàng)” AI不是凭空运行，从模型训练到推理应用，都需要数据中心强大的算力支撑。可以说，数据中心就是AI系统的“心脏”，支撑着(zhe)其持续运作(yùnzuò)，因此也成为了能耗和污染最(zuì)集中的环节。 在各类数据中心中，企业和互联网(hùliánwǎng)数据中心与AI的关系(guānxì)较为密切。它们集中部署了成千上万块高性能GPU（图形处理器），专为深度学习模型的训练(xùnliàn)而设计，是ChatGPT、Deepseek等生成式AI服务得以落地(luòdì)的算力底座。 随着技术的迭代，AI对算力的需求(xūqiú)水涨船高，直接推动了数据中心数量(shùliàng)的增长。AI工具的快速进化，离不开(líbùkāi)高性能的计算基础设施的支撑，推动着数据中心的全球扩张。 可以预见，数据中心将在未来数年(shùnián)内保持高速扩张(kuòzhāng)的态势。截至2024年，全球数据中心的资本支出据估计已高达4300亿美元，而这场围绕算力的投资热潮(rècháo)仍在升温。未来，数据中心发展(fāzhǎn)的经济账单将继续攀升。 这笔数据中心产业(chǎnyè)的投资大约相当于全球每人支出了人民币380元。以这样(zhèyàng)的价格来享受人工智能(réngōngzhìnéng)前沿技术，似乎也是一笔划算的投入。 然而(ránér)，这笔交易的附加项中打包了大量的环境代价——一份正在(zhèngzài)不断积累、总量庞大的“生态账单”，至今既没有出现在产业成本的账面上(shàng)，并将随着数据中心的持续扩张不断增长。 根据国际能源署的最新预测，到2030年，全球数据中心的年耗电量预计(yùjì)将达到945太瓦时（TWh）左右——这个数字，已经略高于日本(rìběn)目前一整年的总(zǒng)用电量。 除可量化的资源消耗和污染(wūrǎn)排放外(wài)，更隐蔽的还有：开采稀有金属带来(dàilái)的化学污染、电子废弃物中重金属的泄漏、自然土地被数据中心侵占后动物失去栖息地……目前，这些影响尚未形成系统的监测数据。 这份被技术红利掩盖(yǎngài)的“生态账单”，谁来结算、如何治理？ 在全球(quánqiú)环境治理的(de)复杂体系中，多个主体(zhǔtǐ)各自(gèzì)承担着不同层级的责任。企业作为直接运营数据中心的主体，距离污染源最近，也最具实施变革的能力。国际组织可以制定标准，政府可以出台政策，但能源结构的选择与运行方式的调整，最终仍需由企业落地执行。 当前(dāngqián)，碳排放控制成为多数企业环境治理策略的核心目标，其中在能源(néngyuán)端的应对最为突出。大多数企业将可再生能源或清洁能源的使用作为主要减排(jiǎnpái)措施。这类路径(lùjìng)在能源结构调整上相对可行，也易于量化评估。 整体来看，当前企业“还账”的重点主要集中于减少碳排放，生态账单上(shàng)的其他栏目尚缺乏具体信息与解决方案(jiějuéfāngàn)。 即使是可持续实践的领军企业，也会(huì)存在这一治理重心的偏移。谷歌在其《2024环境报告》中重点对减碳路径进行(jìnxíng)了最详尽的披露。 其中，谷歌表示2023年其全球办公及数据中心已实现每小时64%无碳能源使用率，44个(gè)电网区域中有(zhōngyǒu)10个达成90%以上清洁供电——这看似是一份不错(bùcuò)的成绩单。 但从国家维度来看，这份(zhèfèn)优秀的成绩单背后暗藏着明显的断层趋势：加拿大(jiānádà)魁北克的数据中心凭借丰富水电实现100%零碳运营，而沙特阿拉伯与(yǔ)卡塔尔的数据中心仍在(zài)完全依赖石油发电。在欧洲地区，波兰以31%垫底；而在亚洲地区，表现最佳的韩国也仅(jǐn)达35%，远低于全球平均水平。 随着AI技术迭代加速，训练新一代AI大模型(móxíng)的(de)能耗量级持续增长。支撑AI发展的全球数据中心集群，或许正在(zhèngzài)重塑一张新的环境治理“不平等地图”。 但谷歌并不是这张“不平等地图”的唯一制作者(zhìzuòzhě)。在全球前五大云服务(fúwù)企业中，除阿里巴巴(ālǐbābā)外，其余四家在他国布局的数据中心数量普遍超过本土，呈现出明显的跨国企业(kuàguóqǐyè)全球布局倾向。而在环保透明度上，谷歌是其中唯一按照数据中心集群所在地公布(gōngbù)实时环境指标的厂商。 随着AI的飞速发展，科技巨头(jùtóu)企业仍将持续扩建数据中心以应对日益增长的数据存储和处理需求，在选址上集中于南美洲、欧洲、北美洲。然而(ránér)，由于造成了环境问题，数据中心扩建计划在这些地区(dìqū)却引起(yǐnqǐ)了广泛的反对声潮。 数据中心的快速扩张实际上属于“算力驱动型”的AI发展(fāzhǎn)路径。如今，一种新的技术(jìshù)趋势正在浮现(fúxiàn)——AI正朝着高性能、低功耗方向演进。 中国(zhōngguó)团队(tuánduì)推出的开源大模型DeepSeek正展现着这种可能性。据DeepSeek披露，在不包含前期试错成本(chéngběn)的情况下(xià)，大模型DeepSeek-v3的训练成本大约在558 万美元。按照(ànzhào)相似方法估算，GPT4的训练成本约为4800万美元。这不仅代表着经济层面的高性价比，也意味着在同等(tóngděng)的AI产出下，数据中心所承担的计算压力和能耗均有望减少。 此外，DeepSeek-v3采用了“MoE（Mixture of Experts）”模型。每次用户(yònghù)提问，系统只激活一小部分参数进行处理，而不是全员(quányuán)上阵(shàngzhèn)。这样使得每次推理时实际被激活的参数只占总量的 5.5%，显著减少了计算量，也降低了模型运行时对(duì)数据中心资源的消耗(xiāohào)。 与此同时，中国(zhōngguó)也正从政策层面积极回应数据中心扩张所带来的环境压力(huánjìngyālì)，推动其绿色转型，力图在技术发展(fāzhǎn)与环境可持续之间寻求平衡。 目前，电能利用效率（PUE）已经成为衡量绿色治理成效的(de)重要风向标。以2030年为目标，我国(wǒguó)各地(gèdì)数据中心的PUE水平将持续优化，向“1”稳步靠近。 在(zài)政策引导与技术进步(jìnbù)的共同作用下，绿色转型正在成为中国数据中心行业发展的主线。 OpenAI首席执行官(zhíxíngguān)Sam Altman曾表示，AI的成本正在以每年(měinián)降低10倍的速度演进，这一现象被称为“AI规模定律”（scaling law）。未来，AI的硬件更高效、算法更聪明，是否能够(nénggòu)真正实现低耗(dīhào)又智能的良性循环？ 一些研究者对此持乐观态度，加州大学伯克利分校名誉教授、谷歌研究员戴夫(dàifū)·帕特森（Dave Patterson）的分析预测，由于(yóuyú)人工智能软件和硬件能源使用效率的提高，人工智能的碳足迹将很快(hěnkuài)达到(dádào)稳定水平，然后开始减少。 但乐观之外，还有一盆冷水：“杰文斯悖论”认为效率提高会(huì)带来使用激增，结果反而更耗能。华为创始人任正非曾这样比喻(bǐyù)这条悖论：“把高速公路(gāosùgōnglù)拓宽，车流速度快了，油耗本应减少。但更多的车辆(chēliàng)能上路，整体油耗反而增加了。”后续，当AI真正渗透进教育(jiàoyù)、办公、娱乐等日常场景，其总体能耗可能在无形中不断累积，超出(chāochū)原本“节能”的设想。 在这种不确定性下(xià)，个人用户的选择不应被忽视。虽然用户无(wú)法直接决定一项AI技术的底层设计或训练规模，但可以在使用中取舍——比如关注平台的能源(néngyuán)披露与可持续承诺，避免(bìmiǎn)无意义的频繁调用，理解每一次点击背后都存在一次计算的事实。 所有改变的(de)(de)前提，是先看见问题(wèntí)本身。当更多人开始意识到这些“看不见”的能源消耗和环境代价，技术将(jiāng)向着更可持续的目标前进。更长远来看，公众的使用偏好和舆论导向，也将在某种程度上塑造AI生态的未来方向。 作者(zuòzhě)丨杨智博、沈馨、田益铭、韩旻格、傅冰清 指导老师｜崔迪、徐笛、周葆华(zhōubǎohuá) 封面图｜DeepSeek、豆包(dòubāo)共同绘制 动图内嵌视频 | 即(jí)梦生成 本文为复旦大学新闻学院《数据分析与信息可视化》课程作品(zuòpǐn) 复数(fùshù)实验室 X 对齐Lab (本文来自澎湃(pēngpài)新闻，更多原创资讯请下载“澎湃新闻”APP)