導(dǎo)讀： 隨著人工智能（AI）技術(shù)，尤其是生成式大語言模型在日常生活中的快速普及，其帶來的電子廢棄物問題正逐漸浮出水面，引發(fā)了廣泛關(guān)注。據(jù)《自然・計(jì)算科學(xué)》發(fā)表的研究論文，2020 年至 2030 年間，生成...

隨著人工智能（AI）技術(shù)，尤其是生成式大語言模型在日常生活中的快速普及，其帶來的電子廢棄物問題正逐漸浮出水面，引發(fā)了廣泛關(guān)注。據(jù)《自然・計(jì)算科學(xué)》發(fā)表的研究論文，2020 年至 2030 年間，生成式 AI 帶來的電子廢棄物可能激增近 1000 倍，預(yù)計(jì)最高將產(chǎn)生 500 萬噸電子垃圾，這一數(shù)量與約 250 億部 iPhone 16 Pro 的重量相當(dāng)，而其中含有的有害材料可能對(duì)環(huán)境造成嚴(yán)重影響。

算力需求猛增，電子廢棄物隱憂浮現(xiàn)

在人們聚焦于生成式 AI 的能耗和碳排放時(shí)，算力設(shè)施及硬件報(bào)廢所產(chǎn)生的電子廢棄物問題卻常被忽視。中外科學(xué)家的最新研究揭示，生成式 AI 作為材料密集型行業(yè)，依賴數(shù)據(jù)中心等數(shù)字基建，其算力需求及技術(shù)發(fā)展使相關(guān)硬件架構(gòu)日益復(fù)雜且重量增加，更新迭代迅速。如兩年前 GPU 重 0.0318 噸、含 35000 個(gè)零件，如今已達(dá) 1.36 噸、60 萬個(gè)零件。而數(shù)據(jù)中心的高性能計(jì)算硬件，如 GPU、內(nèi)存模塊、存儲(chǔ)設(shè)備等，壽命多在 3 年左右，報(bào)廢后必然產(chǎn)生大量電子廢棄物。

多情景預(yù)測(cè)：電子垃圾或達(dá) 500 萬噸

為準(zhǔn)確關(guān)聯(lián)和量化生成式 AI 的硬件需求及電子廢棄物數(shù)量，中外科學(xué)家聯(lián)合研究團(tuán)隊(duì)充分考慮了未來算力需求的多樣性與芯片性能，預(yù)設(shè)了 “激進(jìn)發(fā)展情景”“中等發(fā)展情景”“保守發(fā)展情景” 三種發(fā)展模式，通過評(píng)估大語言模型的多方面關(guān)鍵因素，推導(dǎo)出不同情景下算力需求的復(fù)合年增長(zhǎng)率。同時(shí)，基于摩爾定律、實(shí)際數(shù)據(jù)及地緣因素等，構(gòu)建了 “算力物質(zhì)流” 模型。計(jì)算結(jié)果顯示，若不采取循環(huán)經(jīng)濟(jì)措施，2023 - 2030 年三種情景下電子廢棄物總量分別可達(dá) 500 萬噸、300 萬噸和 180 萬噸。

回收困境與循環(huán)經(jīng)濟(jì)策略

當(dāng)前，電子垃圾回收形勢(shì)嚴(yán)峻。據(jù) 2024 年《全球電子垃圾監(jiān)測(cè)報(bào)告》，僅約 22% 的電子垃圾被正式收集和回收，多數(shù)通過非正式渠道處理，且部分被出口至環(huán)境監(jiān)管寬松地區(qū)，導(dǎo)致有害物質(zhì)無法有效處理。為此，聯(lián)合研究團(tuán)隊(duì)提出 “需求 — 算法 — 算力 — 芯片” 全鏈條循環(huán)經(jīng)濟(jì)策略，包括設(shè)計(jì)高效算法、開發(fā)高效芯片、服務(wù)器降級(jí)循環(huán)利用及關(guān)鍵模塊再制造等，可有效減少電子廢棄物。然而，這些措施面臨諸多挑戰(zhàn)，如生成式 AI 的快速發(fā)展帶來諸多潛在問題，部分國家和企業(yè)對(duì)先進(jìn)芯片出口的限制也可能加劇電子廢棄物產(chǎn)生。

面對(duì)生成式 AI 帶來的電子廢棄物挑戰(zhàn)，全球需加強(qiáng)合作，制定負(fù)責(zé)任的使用與治理策略，積極管理電子廢棄物，以減輕其對(duì)資源環(huán)境的負(fù)面影響，實(shí)現(xiàn)人類社會(huì)的可持續(xù)發(fā)展。科技發(fā)展不應(yīng)以犧牲環(huán)境為代價(jià)，各方應(yīng)共同努力，在享受 AI 技術(shù)便利的同時(shí)，守護(hù)好我們的地球家園。

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