2024AI行业可持续发展报告实现环保与效率协同发展英文版-KrungsriResearch_19页_1mb

可持续AI总结

人工智能（AI）的快速发展正在加重环境负担，尤其是能源和资源消耗。数据中心、硬件制造及模型训练均需大量电力，导致间接碳排放增长。据国际能源署（IEA）预测，至2026年，全球数据中心用电量将翻倍，占美国电力需求增长的三分之一，并在欧盟和中国重复这一趋势。AI行业还产生大量电子废弃物，预计2023-2030年将增加120万至500万吨，相当于超过100亿部iPhone 15的废弃物量。

可持续AI旨在通过优化全生命周期（硬件生产、模型训练、数据中心运营及电子废弃物管理）减少环境影响。主要包括三个方面：硬件优化（如专用芯片TPU、低功耗设计）、模型优化（如稀疏模型、量化技术、1-bit LLMs）及数据中心优化（提高能效、采用可再生能源、自然冷却技术）。科技巨头如Google、Microsoft、Meta、NVIDIA及AWS均提出可持续目标，如2030年实现清洁能源供电或碳中和。

全球范围内，欧盟率先制定《AI法案》，要求AI企业报告碳排放并采用风险导向管理，而美国尚未形成明确法律，但草案已提出环境影响研究及自愿报告机制。新加坡则通过《绿色数据中心路线图》推动数据中心能效提升，目标将平均PUE降至1.3。泰国地处东南亚中心，具备发展绿色数据中心的潜力，但由于能源结构仍以碳源为主，需加速推进清洁能源转型，例如通过PDP 2024计划提升可再生能源占比至51%（2037年），并改善电力供应机制（如直接购电协议、绿色电价）。政府应优先发展清洁基础设施，以吸引全球AI产业投资。