人工智能（AI）在伦理问题上是一个备受争议的话题，但人们可能不会想到的一个领域是它的碳足迹。
去年，《麻省理工学院技术评论》发表的一项研究发现，使用单个高性能图形卡训练“常规”人工智能的碳足迹与在美国境内飞行的民航飞机碳足迹相同。训练更复杂的人工智能甚至更糟，向大气中的二氧化碳排放量是美国汽车生命周期（包括其制造过程）的五倍。
无论是IT系统上运行的最新人工智能还是机器学习算法，在商业大楼中部署的新5G网络，还是人们在流传输最新的Twitch游戏视频，都会产生并消耗大量数据。必须捕获、存储、分析和发送所有这些数据，这需要大量的处理能力。科技行业如何在仍提供消费者所需的相同服务的同时，应对人工智能及其支持系统日益增加的环境成本？
计算人工智能的成本
试想一下当今围绕您的所有技术。现在，考虑一下它生成、发送、使用和分析的所有数据。人类的大脑很难理解其产生的数量，但是目前预测超过33ZB。到2025年，人们将在全球存储175 ZB数据。
保持数据中心足够凉爽以允许人工智能和其他处理设备有效运行，每年都会变得越来越难。某些技术在减少产生的热量方面取得了更好的进步，人们正在虚拟化更多的热量，但这还不够。网络需要以及消费者要求的处理和边缘技术的数量，使这些收益毫无意义。一些分析师指出，分析和机器学习再次提高了数据中心的热量密度，以至于它们遇到的问题与十年前一样。
立即开始计划
冷却数据中心的问题，加上其碳足迹正在扩大并日益成为全球性问题的知识，正导致技术行业对冷却进行更战略性的思考。全球对气候变化以及技术行业如何提供帮助的意识只是他们投资于此的原因之一。许多人工智能和数据中心客户也开始要求他们的供应商和供应商对自己在气候变化中的责任承担责任，并正在寻找证明这一点的供应商。
像微软这样的云提供商已经宣布了通过开发工具来帮助客户了解其Azure部署的碳足迹的目标，即到2030年实现碳中和。AWS公司承诺使用更多可再生资源，例如风能和太阳能农场。甚至独立的代管设施也正在实现可持续性。Switch是一家主机托管服务提供商，其设施主要位于美国，自2016年以来一直在使用绿色能源。该公司甚至在拉斯维加斯建造了一座太阳能设施，用于为其设施供电并相当于在道路上减少了5万辆汽车的行驶。
探索替代的冷却方法
数据中心中的液体冷却比空气冷却更有效，并且可以处理尖端处理技术所发出的更高温度，因此已变得越来越流行。Hyve Solutions公司技术副总裁Jayarama Shenoyt解释说：“大多数数据中心使用三种主要类型的液体冷却：闭环液体冷却、水基冷却和液体浸没冷却。”
液体冷却的冷却效率更高，因为它可以安装在需要IT设备附近。这具有降低电力成本的额外优势，因为它们总体上减少了电力消耗。它使用较少的电能冷却高级处理设备，从而降低了数据中心的总体冷却成本，并减少了碳足迹。
数据中心制冷的另一个令人振奋的发展是利用当地地理环境进行自然制冷的设施。将设备放置在斯堪的纳维亚半岛等较冷的气候条件下，可以减少冷却所需的能源。在许多行业中，冰岛使用地热冷却技术，并且有些人正在使用它来冷却数据中心。冰岛的高性能数据中心已经使用了十多年，全年为客户提供100％的免费冷却。
了解有关人工智能和其他新兴技术对环境的影响是技术行业的责任。所有人都必须了解对目标客户的影响程度如何，并了解如何最大程度地减少对环境的影响。
人工智能（AI）在伦理问题上是一个备受争议的话题，但人们可能不会想到的一个领域是它的碳足迹。
去年，《麻省理工学院技术评论》发表的一项研究发现，使用单个高性能图形卡训练“常规”人工智能的碳足迹与在美国境内飞行的民航飞机碳足迹相同。训练更复杂的人工智能甚至更糟，向大气中的二氧化碳排放量是美国汽车生命周期（包括其制造过程）的五倍。
无论是IT系统上运行的最新人工智能还是机器学习算法，在商业大楼中部署的新5G网络，还是人们在流传输最新的Twitch游戏视频，都会产生并消耗大量数据。必须捕获、存储、分析和发送所有这些数据，这需要大量的处理能力。科技行业如何在仍提供消费者所需的相同服务的同时，应对人工智能及其支持系统日益增加的环境成本？
计算人工智能的成本
试想一下当今围绕您的所有技术。现在，考虑一下它生成、发送、使用和分析的所有数据。人类的大脑很难理解其产生的数量，但是目前预测超过33ZB。到2025年，人们将在全球存储175 ZB数据。
保持数据中心足够凉爽以允许人工智能和其他处理设备有效运行，每年都会变得越来越难。某些技术在减少产生的热量方面取得了更好的进步，人们正在虚拟化更多的热量，但这还不够。网络需要以及消费者要求的处理和边缘技术的数量，使这些收益毫无意义。一些分析师指出，分析和机器学习再次提高了数据中心的热量密度，以至于它们遇到的问题与十年前一样。
立即开始计划
冷却数据中心的问题，加上其碳足迹正在扩大并日益成为全球性问题的知识，正导致技术行业对冷却进行更战略性的思考。全球对气候变化以及技术行业如何提供帮助的意识只是他们投资于此的原因之一。许多人工智能和数据中心客户也开始要求他们的供应商和供应商对自己在气候变化中的责任承担责任，并正在寻找证明这一点的供应商。
像微软这样的云提供商已经宣布了通过开发工具来帮助客户了解其Azure部署的碳足迹的目标，即到2030年实现碳中和。AWS公司承诺使用更多可再生资源，例如风能和太阳能农场。甚至独立的代管设施也正在实现可持续性。Switch是一家主机托管服务提供商，其设施主要位于美国，自2016年以来一直在使用绿色能源。该公司甚至在拉斯维加斯建造了一座太阳能设施，用于为其设施供电并相当于在道路上减少了5万辆汽车的行驶。
探索替代的冷却方法
数据中心中的液体冷却比空气冷却更有效，并且可以处理尖端处理技术所发出的更高温度，因此已变得越来越流行。Hyve Solutions公司技术副总裁Jayarama Shenoyt解释说：“大多数数据中心使用三种主要类型的液体冷却：闭环液体冷却、水基冷却和液体浸没冷却。”
液体冷却的冷却效率更高，因为它可以安装在需要IT设备附近。这具有降低电力成本的额外优势，因为它们总体上减少了电力消耗。它使用较少的电能冷却高级处理设备，从而降低了数据中心的总体冷却成本，并减少了碳足迹。
数据中心制冷的另一个令人振奋的发展是利用当地地理环境进行自然制冷的设施。将设备放置在斯堪的纳维亚半岛等较冷的气候条件下，可以减少冷却所需的能源。在许多行业中，冰岛使用地热冷却技术，并且有些人正在使用它来冷却数据中心。冰岛的高性能数据中心已经使用了十多年，全年为客户提供100％的免费冷却。
了解有关人工智能和其他新兴技术对环境的影响是技术行业的责任。所有人都必须了解对目标客户的影响程度如何，并了解如何最大程度地减少对环境的影响。
