2016 年，Alex de Vries 在某处读到，一笔比特币交易消耗的能源相当于美国普通家庭一天的能源消耗。 当时，荷兰人德弗里斯在一家咨询公司工作。 在业余时间，他写了一篇名为 Digiconomist 的博客，介绍投资加密货币的风险。 他发现能源使用数据令人不安。
“我当时想，好吧，这是一个很大的数字，为什么没有人谈论它呢？” 他最近通过 Zoom 告诉我。 “我试图查找一些数据，但我什么也没找到。” 当时二十七岁的德弗里斯决定他必须自己拿出这些信息。 他整理了所谓的比特币能源消耗指数，并将其发布在 数码经济学家。 根据该指数的最新数据，比特币挖矿现在每年消耗 1450 亿千瓦时的电力，这比整个荷兰全国的用电量还要多，而生产这些电力的结果是 8100 万千瓦时。吨二氧化碳2，这比摩洛哥这样的国家的年排放量还要多。 De Vries 随后开始追踪比特币挖矿产生的电子废物（每笔交易相当于一部 iPhone 的价值）及其用水量（每年大约 2 万亿升）。 （水用于冷却采矿中使用的服务器，而电子垃圾是由过时的服务器产生的。）
去年，德弗里斯开始担心另一种能源消耗者：人工智能“我看到它具有类似的能力，并且在未来几年有类似的增长轨迹的潜力，我立即感到有必要确保人们意识到这一点这也是能源密集型技术，”他解释道。 他在博客中添加了一个新标签：“人工智能可持续性”。 在他去年秋天发表的一篇论文中， 焦耳一份致力于可持续能源的杂志，现供职于荷兰中央银行的德弗里斯估计，如果谷歌将生成式人工智能集成到每次搜索中，其用电量将上升到大约 290 亿千瓦时/年。 这超过了许多国家的消费量，包括肯尼亚、危地马拉和克罗地亚。
“这项技术与环境可持续性之间存在根本性的不匹配，”德弗里斯说。 最近，世界上最著名的人工智能啦啦队长、OpenAI 首席执行官萨姆·奥尔特曼 (Sam Altman) 也表达了类似的担忧，尽管表达方式有所不同。 “我认为我们仍然没有意识到这项技术的能源需求，”奥特曼在达沃斯公开露面时说道。 他接着说，他不知道如何“在没有突破的情况下”满足这些需求。 他补充道，“我们需要核聚变，或者我们需要更便宜的太阳能加存储，或者大规模的东西，比如没有人真正计划的规模。”
上周，国际能源署宣布，与能源相关的全球二氧化碳2 到 2023 年，排放量再次上升至超过 370 亿吨。 这一增长发生在全世界都在努力实现净零排放的时候，温和地说，这表明全球的努力还不够。 排放量的增加大部分来自中国，其中大部分是由内燃机等百年技术推动的。 因此，至少就目前而言，数据中心只是问题的一小部分。 尽管如此，随着人工智能的使用不断增加，比特币价格达到新的高度，问题是：如果世界不断发明新的能源消耗方式，如何才能实现净零排放？ （在美国，数据中心目前约占电力消耗的 4%，预计到 2026 年该数字将攀升至 6%。）
由于系统的设置方式，开采比特币等加密货币会消耗电力。 为了获取比特币（以及依赖类似方案的其他货币），矿工们竞相解答密码谜语。 赢得比赛需要大量的计算能力。 因此，专门用于加密货币挖矿的服务器场往往位于世界上电力便宜的地区。 中国曾经在加密货币挖矿领域处于世界领先地位，但在 2021 年禁止了这种做法，现在美国位居第一。几个月前，美国能源部试图迫使挖矿公司报告其能源使用情况，但二月份，德克萨斯州的一名法官发布了临时限制令，阻止了这一努力。 （根据白宫科学技术政策办公室的数据，美国的加密货币挖矿所消耗的能源几乎相当于全国所有家用电脑的总和。）与此同时，比特币的价格上涨得更高，达到了创纪录的 69 3 月 5 日为 1000 美元——开采它的经济激励越大，消耗的能源就越多。
出于同样的原因，人工智能需要大量的能量。 产生 ChatGPT 的机器学习依赖于处理大量信息的模型，而每一次处理都需要能量。 当 ChatGPT 吐出信息（或写某人的高中论文）时，也需要进行大量处理。 据估计，ChatGPT 每天要响应大约两亿个请求，并且在此过程中消耗超过 50 万千瓦时的电力。 （为了进行比较，美国家庭平均每天消耗二十九千瓦时。）
人工智能有可能被用来缓解一些正在加剧的问题。 例如，它可用于提高可再生能源系统的效率，从而减少服务器场的排放。 但这种收益似乎不太可能跟上人工智能不断增长的电力需求； 这大概就是奥特曼认为需要技术突破的原因。
德弗里斯则对他认为面对如此多的机器学习而缺乏人类学习感到沮丧。 “我认为，至少在中短期内，政策方面唯一现实的就是披露要求，”他说。 “在加密货币方面，我们花了很长时间才达到这一目标，我很失望我们没有在人工智能方面更快地达到这一目标，就像我们看到了加密货币挖矿可以做什么，但我们完全忘记了它。” ❖
