近日,剑桥大学与中国科学院的研究团队在《自然》杂志上发布了一项引人瞩目的研究,预测到2030年,生成式人工智能的迅猛发展将使得行业每年产生超过10亿部iPhone所相当的电子废物。这项研究的目的是为了让人们提前意识到这一技术扩张的深远后果,而非限制其发展。
研究者指出,虽然能源消耗的问题已经备受关注,但与之相关的物理材料及淘汰电子设备的废弃物却未受到足够重视。通过不同的增长情景模型,研究团队对计算资源的需求和使用寿命进行了分析,得出的结果令人瞩目:预计电子废物从2023年的2600吨将在2030年激增至40万到250万吨之间,增长幅度可达到惊人的千倍!
值得注意的是,这一2600吨的数据可能并未完全反映当前的真实情况,因为过去两年间大量计算基础设施的部署尚未被计入废物中。然而,这个数字可以作为生成式AI技术浪潮来临前后电子废物变化的一个参考标准。
为了应对潜在的电子废物危机,研究者们提出了一些行之有效的方法,例如在服务器达到使用寿命后进行降级处理,而非直接丢弃。同时,将通信和电力组件进行再利用也是一个不错的选择。此外,软件和效率的提升能够延长特定芯片或GPU的有效使用时间。
通过采取这些措施,研究者估计电子废物的产生量可以减少16%到86%。但是,这一减量是否能够实现,关键在于这些措施是否得到广泛采纳与有效执行。如果每一块H100芯片都能在低成本推理服务器中继续被利用,那么未来电子废物的问题将会得到显著缓解;反之,若仅有十分之一的芯片得到再利用,电子废物问题依然严峻。
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