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AI双刃剑 大厂碳中和路遇“电老虎”

杨洁 见习记者 郑萃颖 中国证券报·中证网

  AI发展速度之快,在人类历史上可能没有其他产业能与之相比。不过,AI背后快速增长的能耗同样引发全球关注。平衡AI技术发展与环境资源的可持续性或是未来几年的重要议题之一。

  AI带来能耗快速增长,已给科技巨头的碳中和进程带来挑战。谷歌2023年碳排放量比五年前飙升48%,正是因为AI战略带来数据中心能耗增加。百度在2023年ESG报告中提到,公司将把大模型带来的影响纳入气候变化风险识别清单。

  百度、阿里巴巴、腾讯均宣布在2030年实现自身运营层面碳中和目标。阿里巴巴还表示,云计算业务要率先实现范围3的碳中和。面对AI这只“电老虎”,大厂们有怎样的“驯服”之策?AI的正负面环境效应又该如何衡量?

  AI令大厂减碳难

  2024年以来,大型互联网企业在陆续公布的碳减排目标进展中,不约而同谈到AI的影响。

  7月初,谷歌的环境报告显示,2023年该公司温室气体排放量(范围1+范围2+范围3)为1430万吨二氧化碳当量,同比增长13%,相比2019年大幅增长48%,排放量上升主要由于“数据中心能耗增加和供应链排放增加”。今年5月,微软公司高管对外表示,其减排目标受到人工智能战略影响。自2020年以来,微软碳排放量增加了近三分之一。

  国内大厂同样面临挑战。百度、阿里巴巴、腾讯都是我国AI大模型领域重要参与者,他们均提出2030年实现自身运营碳中和目标。

  “AI发展是爆发式的。算力将继续增长,对电力的需求也持续增加。”阿里云全球数据中心总经理王朝阳在7月下旬阿里巴巴ESG沟通会上说。半导体产业分析机构SemiAnalysis预测,到2030年人工智能将推动数据中心消耗全球4.5%的能源。

  “在清洁能源还不能作为主要能源实现供给时,大规模部署AI一定会增加企业短期内的碳排放,这也是第一批尝鲜AI技术的企业所需要付出的成本。”清华大学工学博士、教授级高工、新型电力系统技术创新联盟专家委员周文闻说。

  百度已关注到大模型训练带来的环境负面效应,其在2023年ESG报告中提到,公司将把大模型带来的影响纳入气候变化风险识别清单。

  电力使用效率(PUE)是衡量数据中心使用能源效率的指标,其数值越接近1,意味着能源基本都用于核心IT设备,效率越高。

  2023年百度数据中心PUE平均值1.19,而2022年这一数字是1.16、2020年则为1.14。百度坦言,PUE变化的主要因素是:全球气候变暖,极热天气频发,服务器冷却用电需求增加;大模型训练使得用电量增加等。百度2023年排放总量(范围1+范围2+范围3)为237.56万吨二氧化碳当量,同比增长11.96%,其中范围2涉及外购电力、范围3涉及租赁数据中心电力等,分别同比增长12.63%、11.76%。

  阿里巴巴2024财年因外购电力和热力产生的(范围2)温室气体排放量为373.2万吨,同比减少0.6%,这部分排放来自外购电力和热力,主要用于云计算数据中心;价值链上下游间接(范围3)温室气体排放量为786.57万吨,同比增长2.44%,主要来自租赁数据中心的外购电力等。

  阿里巴巴的减排目标是,不晚于2030年实现自身运营(范围1、2)碳中和,不晚于2030年协同价值链实现碳强度比2020年降低50%。阿里巴巴表示,云计算业务在2030年实现范围1和范围2碳中和的基础上,率先实现范围3的碳中和。

  腾讯的减排目标则包括,在2030年实现自身运营及供应链的碳中和。绝对排放量以2021年为基准年,2030年范围1和范围2绝对排放量减少70%、范围3绝对排放量减少30%。此外,腾讯还表示,2030年目标是实现100%绿色电力使用,自建数据中心的平均PUE不超过1.35。

  从实际数据看,腾讯2023年范围1排放量27.54万吨,同比增长60%,腾讯表示,这一大幅增长是受灭火器充装周期影响;范围2排放量256.13万吨,同比减少3.35%;范围3排放量295.71万吨,同比增长1.36%。

  为追赶碳中和目标,互联网大厂都大规模采购绿电,抵消碳排放影响。今年6月中国电力企业联合会等发布“2023年中国绿色电力(绿证)消费TOP100企业名录”显示,2023年全国绿色电力(绿证)消费同比增长281.4%,其中阿里巴巴绿电消费量排名第7,腾讯排名第21。

  “绿色算力”存挑战

  AI到底有多耗电?有研究表示,Open AI训练大语言模型GPT-4,完成一次训练需要约三个月,过程中使用大约25000块英伟达A100 GPU,一次训练所需电能可以将大约200万立方米的冰水——大概是1000个奥运会标准游泳池水量——加热到沸腾。

  “AI的尽头是能源。2030年全球数据中心用电量规模将达到约2.2万亿度电,为2022年的3.6倍。”华泰证券分析称。

  大厂近两年用电量增加明显。百度2023年用电量102.05万兆瓦时,同比增长13.13%。腾讯2023年用电量511.47万兆瓦时,同比增长2.35%。阿里巴巴2024财年用电量831.46万兆瓦时,同比增长16.49%。

  如何让算力更绿色,成为互联网大厂未来减碳的关键。

  7月下旬,国家发展改革委等部门印发《数据中心绿色低碳发展专项行动计划》,推动数据中心绿色低碳转型,提出到2025年底,全国数据中心布局更加合理,整体上架率不低于60%,PUE降至1.5以下,可再生能源利用率年均增长10%,平均单位算力能效和碳效显著提高。

  要实现上述目标需面对现实挑战。

  一方面,算力分布存在结构性矛盾,以及算力与能源分布不匹配。“我国数据中心整体呈现东多西少,东密西疏的分布,东部地区相对来说数字化转型业务需求旺盛,以及近年生成式人工智能兴起,进一步增加了算力需求。”ISO可持续金融科技工作组专家、中国环境科学学会碳达峰碳中和专委会委员陈钰什告诉记者,“在‘东数西算’推动下,加上东部一线城市土地和能源成本上升、西部新能源供给便利等条件,中西部数据中心比例有所上升,但出于数据安全和实时计算的考虑,就近部署、本地化部署等仍是一些企业的刚需。”而可再生能源分布则正好相反,这为数据中心提升可再生能源使用比例带来了挑战。

  另一方面,地方上,大数据产业的绿色用电需求还得不到有效落实。从事数据中心业务的合盈数据零碳业务负责人何玮说:“匹配‘源网荷储一体化示范项目’的市场化交易机制有待完善,绿电应用模式仍在探索,新能源应用到大数据产业的通道还没打通;输配绿电价格高,没有形成竞争优势。”

  数据中心的电力消耗主要由四部分组成。何玮介绍,以PUE为1.25的数据中心为例,其IT设备耗能约占67%,制冷系统约占27%,供配电系统约占5%,照明及其它约占1%

  “具体耗能情况与数据中心设计和运营状态有关,有的制冷设备运营得不好,制冷能耗可能达到40%至50%,超过IT设备能耗。”陈钰什说。因此,能效比更高的制冷技术、数据中心部署地的气候条件,以及将数据中心设计优化前置,都将影响数据中心耗能,进而影响碳排放水平。

  据合盈数据统计,2023年我国数据中心平均PUE为1.48。其中,东北、华北充分利用自然风冷等资源优势,平均PUE分别为1.40、1.39,远低于华南、华中的平均PUE(分别为1.53、1.54)。

  为推动“绿色算力”,百度加大可再生电力采购比例,自建可再生能源电站等。腾讯采用了类似举措。截至2023年末,腾讯数据中心可再生能源设施总装机容量达52.2兆瓦,相比2022年增长166.3%。阿里巴巴持续开展绿电交易、自建分布式光伏,签订清洁电力长期购电协议等,将自建数据中心的清洁电力使用比例从2023财年的53.9%提升至2024财年的56%,其2024财年自建数据中心的PUE降至1.2,租赁数据中心PUE为1.269。此外,阿里巴巴投资和参与建设河北保定、张家口的“源网荷储”项目,帮助实现电力供给需求和消纳的动态平衡。

  当前,可再生电力往往受地域分布以及峰谷波动等制约,这让很多人将目光转向核电。阿里云全球数据中心总经理王朝阳表示:“核电将成为算力发展过程中不可回避的话题。通过技术、产品不断迭代,可以降低小型核反应堆发电成本。”

  有消息显示,微软和Helion Energy签署协议,后者计划2028年为微软提供商业化可控核聚变电力。OpenAI创始人Sam Ultramanu则投资了核电公司Oklo,有望2027年启动首座核反应堆。

  “核电未来是所有清洁能源中最便宜的一种,如果AI要规模化发展,核电可以使AI行业做到成本和绿色兼得。”周文闻说。

  寻求正负效应平衡

  虽然AI耗电,但其对于减碳的作用不应被忽视。前述BAT公司均寻求运用AI技术帮助自身运营过程节能降碳。

  王朝阳介绍,阿里巴巴去年引入AI算法来管理数据中心能耗,帮助持续在线调优运行参数。此外,在全国所有自建数据中心保留了余热回收接口,“方便给居民、工业厂房供热,即使冬天去张北,也可以吃到我们恒温大棚种植的蔬菜。”阿里巴巴还认为,企业使用公共云服务本就有助于减碳。阿里巴巴ESG报告表示,与用户使用本地化机房相比,低碳云服务共赋能用户减排988.4万吨。

  腾讯也应用AI技术智能调节数据中心运行,2023年腾讯新应用该技术的模组减少用电量约5000兆瓦时,避免碳排放2851.5吨。

  “AI确实消耗了很多能源。但随着AI进入每个行业,将来一定有一个拐点,AI所节省的能源或者减少的碳排放量一定大于它自身带来的碳排放量,这个拐点会在不久的将来出现。”王朝阳说。

  周文闻认为,AI规模化使用带来生产效率提升,也会为环境带来正面效益。波士顿咨询报告预计,到2030年AI将帮助减少5%-10%的温室气体排放,此外AI在多方面会对气候变化带来积极作用,比如帮助各行业进行碳排放数据的测算与追踪,帮助调节智能电网、提升清洁能源的消纳比例,优化商品运输路线等。

  “从价值链角度看,全社会都应该积极拥抱AI,企业应多关注、多选择绿色程度更高的供应商。当前AI带来能耗和碳排放增加只是阶段性的。”周文闻说。

  陈钰什认为,AI发展过程中,大厂不仅要考虑“绿色算力”问题,还应考虑水资源利用效率(WUE)、数据中心生态设计、电子废弃物回收等可持续议题,“除了要对数据中心做性能评估,也应该做好可持续性评估。”

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