据小易智创xiaoyizc.com（不可错过的AI创业项目）观察：在近年来，人工智能（AI）的迅猛发展正在深刻改变我们的生活方式。然而，这一便利的背后，却隐藏着日益严重的环境隐患。根据中国科学院城市环境研究所的研究，预计到2030年，生成式AI所带来的电子废弃物将激增近1000倍。
联合国发布的《2024年全球电子垃圾监测》报告显示，自2010年以来，全球电子垃圾的产生量已增长82%，在2022年达到了惊人的6200万吨，平均每人每年产生7.8公斤的电子垃圾。在这种情况下，如何应对AI电子废弃物问题已成为当务之急。
生成式AI是一个资源密集型产业，它的技术进步和应用高度依赖于硬件规模的扩大。随着应用需求的不断增加，算力需求也随之水涨船高，算力中心的硬件架构愈加复杂，设备重量亦随之增加。
英伟达首席执行官黄仁勋曾指出，EFLOPS级别的机器由60万个零件组成，重达1.36吨。行业专家认为，算力中心中的高性能计算硬件如GPU、内存模块和存储设备等，其使用寿命一般仅为3年。到期后，这些设备将形成大量电子废弃物。
汪鹏教授长期从事与AI相关的物质循环与风险管控研究，他认为，尽管生成式AI未来的服务覆盖率尚难以准确预测，但必须提前考虑其可能引发的电子垃圾问题。为此，他团队开发了一种名为“算力物质流”的新方法，通过将AI应用服务与底层硬件进行分解分析，量化评估生成式AI所需算力及其产生的电子垃圾数量。
研究结果显示，在最激进的发展模式下，2023年至2030年间生成式AI可能产生500万吨电子垃圾，其中包括150万吨印刷电路板和50万吨服务器电池。这些废弃物可能含有铅、铬等有害物质，如果不加以妥善处理，将会对环境造成不可逆转的影响。即便在最保守的发展模式下，这一问题依然不容小觑。
综上所述，AI技术的发展虽然提升了我们的生活质量，但随之而来的电子垃圾问题不容忽视，我们必须采取有效措施应对这一挑战。
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