到2030年，与人工智能相关的数据中心能源消耗可能会占全球总能耗的3%，而一些地区将会面临更大的需求。
国际标准化组织最近发布了ISO/IEC 42005指南，以帮助公司评估人工智能对社会的更广泛影响，包括环境成本。
例如，爱尔兰是主要数字服务提供商的所在地，与人工智能相关的数据中心可能需要占据全国电力消耗的35%。
然而，法国软件公司达索系统（Dassault Systèmes）的首席可持续发展官Philippine de T’Serclaes对人工智能的环境潜力持乐观态度。
达索系统专注于3D设计、仿真和数字孪生。图片来源：达索系统（Dassault Systèmes）
机器学习对数据中心可持续性的潜力
最近的研究表明，机器学习（ML）算法可以将电网效率提高15%，并将电池储能效率提高10-20%。
人工智能还可以将新清洁能源项目的时间表缩短约20%，到2050年可能节省数千亿美元。
此外，麦肯锡（McKinsey）估计，人工智能和机器学习可以加速实现《巴黎协定》下全球1.5度路径所需的47%举措。
这意味着该技术有望实现可持续创新。例如，人工智能已经开发出轻质包装，需要更少的运输能源和先进的高效电池材料。
此外，最近的研究表明，人工智能开发的涂料可以将建筑温度降低20°C。
“我们拥有所需的东西，使支持人工智能的基础设施和生态系统今天开始更有效地工作。”达索系统首席可持续发展官Philippine de T’Serclaes说道。
然而，目前的部署模式引发了人们对能源来源的担忧。
达索系统为提高效率而建立的合作伙伴关系
麻省理工学院的《技术评论》最近警告说，应用程序的快速增长意味着“数据中心预计将继续倾向于使用更脏、更碳密集的能源形式。”
为了应对这一挑战，达索系统与中国台湾省服务器制造商广达云科技（QCT）合作，以提高效率，而Philippine则倡导“节俭的人工智能”方法，强调轻量级模型和可衡量的影响。
模型修剪允许程序员删除不必要的神经网络连接，在保持准确性的同时降低计算要求。
这种技术在不牺牲性能的情况下降低了能耗。
与此同时，数据中心优化提供了即时的效率机会。
冷却系统占数据中心能源使用的40%，选择有效的系统可以将整体效率提高30%。
数字孪生技术帮助实现AIDC可持续运营
达索系统使用3DEXPERIENCE平台上的虚拟孪生，通过合作伙伴协作实现可持续运营。
建模场景在技术配置之间进行权衡分析，帮助团队优化设置并适应未来的技术。
达索系统还与QCT合作，模拟数据中心的热量和气流模式，以构建有效的空调系统。
该公司的解决方案还支持法国建筑公司Bouygues Construction的模块化施工流程，同时还帮助Olivier Naar设计模块化核反应堆。
“我没有看到孤立的项目，”Philippine说，“我看到的是更广泛的价值网络中相互连接、相互增强的节点。”
“我看到了这些技术如何帮助构建模块化数据中心。我看到了我们如何用低碳、方便的能源为它们供电。”
更广泛思考的重要性
网络效应开始通过达索系统参与的可持续人工智能联盟等活动显现。
然而，Philippine强调，仅靠技术修复无法应对可持续性挑战。处理能力值取决于应用目的，而与数据中心效率无关。
她说：“人工智能将是我们所能理解的。循环思维不仅需要嵌入我们的流程和产品中，还需要嵌入我们对世界的看法和方法中。”
她总结道：“我们拥有所需的东西，使支持人工智能的基础设施和生态系统开始更有效地工作。”
（素材来自：Dassault Systèmes 全球储能网、新能源网综合）
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