瑞士研发的Alps是世界上第七强大的超级计算机。 Keystone / Gaetan Bally

最近，瑞士正式启动了一台名为Alps的超级计算机。其用途在于支持科学研究以及复杂的人工智能系统。然而，尽管这类机器展示出缓和气候变化的潜力，却也能造成污染并引发大量的能源消耗。因此，从可持续发展的角度出发，人们该如何评价瑞士创造的这一技术飞跃？

众多研究强调了人工智能在气候议题上呈现的益处。举例来说，人工智能可协助人们对复杂的气候模型进行分析并对热浪天气作出预测。此外，通过使用人工智能，我们将更有效地向普通家庭和工业基地输送电力，从而推动向可再生能源过渡的进程。然而，问题在于，人工智能系统的开发和运行离不开巨量能源的支持，且尤其需要通过消耗大量的电力和水资源方可完成。由此看来，人工智能给环境带来的负担甚至可能会将它的好处抵消殆尽。

据国际能源署(International Energy Agency, IEA)估算，截至2026年，人工智能技术消耗的电力将增加十倍。在全球范围内，人工智能机器的电力需求量将达到奥地利或芬兰这些国家年消耗量的水平，而这些电力通常来自于化石燃料。

美国和中国的数据

美国2023年的全口径净发电量达到41,781.71亿千瓦时。

中国信息通信研究院数据显示，预计到2030年，中国数据中心的能耗总量将达到3800亿千瓦时。

目前，中国数据中心的耗电量占该国耗电总量的2%，而电力成本则占数据中心总运营成本的50%。

资料来源：澎湃新闻

众所周知的是，生成式人工智能工具可用于制作文本、图像或音频。开发出ChatGPT的OpenAI公司的首席执行官萨姆·奥尔特曼(Sam Altman)在去年的达沃斯世界经济论坛上表示，为了支持这类人工智能工具的应用和发展，一场“能源革命”势在必行。伴随着每月近40亿次的访问量，ChatGPT已消耗的能量相当于33,000个家庭的耗能。同时，该人工智能还消耗了其数据中心所在的美国地区6%的水资源用于对服务器进行冷却。

与此同时，为了给包括ChatGPT等聊天机器人在内的大型语言模型(large language model, LLM)提供支持，瑞士联邦理工学院(ETH)开发出了名为Alps的超级计算机。作为世界上最为强大的超级计算机之一，Alps旨在为科学研究(尤其是在气候和医学领域)创建开源人工智能系统。然而，我们的环境将为此付出怎样的代价？

Alps超级计算机背景介绍

Alps超级计算机耗资1亿瑞郎，约合人民币8.28亿元，年运营成本约为3700万瑞郎。与其前身PizDiant相比，Alps的运算能力提高了整整20倍。该超级计算机的开发目的在于为宇宙探测和气候建模等科研项目提供助力。

为适应未来的科研需求，Alps的设计十分注重灵活性，而瑞士国家超级计算中心为该超级计算机研发的定制化软件界面则标志着高性能计算(HPC)向云计算的过渡。在气候领域中，Alps可通过精准的气候模型为气候变化应对措施提供有力的科学依据。为确保科学的完整性和数据质量，Alps的申请项目将由国际专家组进行严格审查。与此同时，瑞士数字创新协会与瑞士国家超级计算中心正在就Alps超级计算机商业使用权的可能性展开商讨。

Kai Reusser / SWI swissinfo.ch

由水力发电驱动的超级计算机

目前，Alps在全球超级计算机Top500排名中位列第七。尽管如此，独立研究员兼苏黎世罗根可持续发展中心(Roegen Centre for Sustainability)的创始人弗拉德·科罗马(Vlad Coroama)却表示，与美国的超级计算机相比，由瑞士开发的Alps对环境的影响相对有限。

据科罗马估计，配备了10,000个图形处理单元(Graphics Processing Unit, GPU)的Alps超级计算机将平均消耗7兆瓦电力，占瑞士全国总耗电量的0.09%，相当于该国10,000个家庭的用电需求。

科罗马表示：“作为超级计算机，Alps的耗电需求可通过两台风力涡轮机得以满足。这一需求带来的环境影响虽不容忽视，但鉴于我们的目标在于推动基础性科学研究，这种影响自然也需要被合理化。”相比之下，世界上最强大的El Capitan超级计算机所耗费的电能高达29兆瓦，是Alps的四倍以上，且来自于不可再生资源。

El Capitan超级计算机

作为美国国家核安全局的第一台超大规模超级计算机，劳伦斯利弗莫尔国家实验室的El Capitan预计在峰值性能下每秒能够进行超过2百京次(10的18次方)的计算。

除核武库管理外，El Capitan还将用于支持在复杂的高保真建模和仿真以及人工智能和机器学习代码方面为国家提供竞争优势的工作，这些工作可应用于国家安全、材料发现和惯性约束聚变等领域。

资料来源：劳伦斯利弗莫尔国家实验室网站

与此同时，为了满足不断增长的能源需求，亚马逊、谷歌和微软等大型私营科技公司正在对核能领域进行大力投资。去年10月，亚马逊宣布签署了三项核反应堆开发协议。同期，谷歌与加利福尼亚州核能初创公司Kairos Power签署了一项电力购买协议，而微软与能源公司Constellation也达成了类似的购买协议并重启了位于宾夕法尼亚州三哩岛核电站的部分设备。

然而，在玛丽亚·格拉齐亚·朱芙雷达(Maria Grazia Giuffreda)看来，“继续在各地建造由核能驱动的计算中心是一件令人无法想象的事情”。目前，超级计算机Alps以及其它一些大型计算系统均被安置在该专家任职的瑞士国家超级计算中心(Swiss National Supercomputing Centre, CSCS)。作为该机构的副主任，朱芙雷达表示：“我们要做的是关注那些干净无污染的替代能源。”该专家同时强调，作为由公共资金资助的机构，CSCS已然采纳了这一原则。

事实上，作为超级计算机，Alps所需的动力完全来自于水力发电。这意味着，它的二氧化碳直接排放量微乎其微。当美国的数据中心时常利用柴油发电机来应对紧急状况时，CSCS使用的则是备用电池和应急水储备。这类应急措施可保证瑞士联邦气象及气候局(MeteoSchweiz，即国家天气预报平台) 等关键服务在超级计算机处于关机状态时仍可持续20分钟左右的自主运行。此外，服务器冷却用水还被CSCS循环利用，用于为卢加诺市供应热水。

据科罗马估算，Alps超级计算机制造的二氧化碳排放仅占瑞士年排放量的0.013%。这位专家认为，该碳排量产生的影响几乎可以忽略不计。

超级计算机：破坏环境还是造福社会？

微软等科技巨头正在对“星际之门”(Stargate)等人工智能超级计算机项目进行巨额投资。仅2025年，这一领域的投资金额就已高达800亿美元。作为微软和OpenAI合作推出的数据中心项目第五阶段的标志性超级计算机，代号为“星际之门”的人工智能配备了数百万个专用服务器芯片并将于2028年正式启动。

据估计，巨型超级计算机“星际之门”将消耗高达5吉瓦的电力用于维持运行。这一数值等同于5个核反应堆的发电总量。

SWI Kai Reusser / SWI swissinfo.ch

与之相反，瑞士的科学家们却正打算借助Alps超级计算机来开发规模更小且专业度更高的人工智能模型，而科罗马也期待并鼓励人们将未来的重心转移到这类模型的发展上。与大型人工智能相比，这类模型消耗的能量无疑相对较少。

尽管如此，人工智能对环境的影响并不仅限于数据中心的能源消耗。对此，加利福尼亚大学河滨分校(UCR)的工程系副教授任绍磊(Shaolei Ren)表示：“人工智能数据中心已经对公共健康产生了重大影响。” 据《麻省理工科技评论》(MIT Technology Review) 报道，仅2023年，数据中心就制造了至少 1.06亿吨的二氧化碳排放，几乎等同于美国国内商业航空业的排放量。此外， Meta于去年7月发布的Llama 3.1开源模型因训练而产生的空气污染相当于一万多辆汽车同时在洛杉矶和纽约之间往返的排放量。

在最近一项尚未通过同行审查的研究中，任绍磊和他的同事们预估，截至2030年，美国需为人工智能技术带来的空气污染支付高达200亿美元的健康成本，等同于加利福尼亚州所有车辆造成的公共卫生负担。由于空气污染可诱发哮喘、肺癌以及心脏病等各类疾病，人们不得不慎重对待人工智能在大众健康方面显现出的弊端。

图为位于美国弗吉尼亚州阿什本的亚马逊云计算服务(Amazon Web Services, AWS)数据中心。弗吉尼亚州北部数据中心集群的规模在世界范围内位列第一。 KEYSTONE

可持续的解决方案和社会效益

通过避免使用空气污染元凶之一的柴油发电机，瑞士国家超级计算中心主动降低了上述风险。然而，任绍磊却认为我们的未来依旧任重道远，因为使用绿色能源和循环利用冷却水并不能阻止超级计算机对我们的环境产生重大影响。

其中一大原因在于，超级计算机的运行需要巨量能源的支持，这将给当地的输电网络造成压力。其次，这些机器的冷却系统也会因蒸发而导致水资源的流失。任绍磊将人工智能的发展历程和汽车工业进行了比较。与后者相似的是，人工智能也将经历一场从初期污染严重到后期高效的转变。

“我们可以做得更好。” 任绍磊的发言信心满满。此外，这位专家建议采取切实可行的措施，譬如将数据中心放置在可再生能源和自然资源丰富的地区进行冷却。寒冷的湖泊、河流、雪库以及用于地热冷却的地下区域都可被纳入考虑范围。任绍磊认为，北欧国家是实施这一操作的理想地点。

其他国家示例：

据报道，在丹麦第三大城市欧登塞(Odense)，许多家庭的供暖来自于占地超过5万平方米的超大数据中心。自2020年起，该数据中心持续利用服务器产生的多余热量来为该地区1万多户家庭供暖。(资料来源：搜狐网)

对比之下，中国的数据中心布局呈现出“东部沿海居多，核心城市集中，中、西、北部偏少”的格局。对高时效性“热数据”的处理需求导致中国的数据中心主要集中在北京、上海、广州及周边地区。(资料来源：中国IDC导航网)

在弗拉德·科罗马看来，作为由瑞士研发的超级计算机，Alps的成功与否主要取决于它为社会创造的具体好处。

科罗马表示：“对于大型科学和气候模拟来说，超级计算机的作用至关重要。”该专家同时强调，与Alps超级计算机相比，ChatGPT或Google Gemini这类生成式人工智能模型消耗的资源数量更为显著，这无疑在一定程度上弱化了其产生的实际效益，因为“使用这些规模巨大且功能强悍的模型来完成电子邮件这类细枝末节的工作无异于一种能源的浪费。”

因此，在科罗马看来，Alps超级计算机将发挥出更为重要的作用。该专家总结道：“科学的进步虽然昂贵，但只要它能为整个社会带来真正的价值，一切就都是值得的。”

原文链接：
https://www.swissinfo.ch/chi/swi/88711849

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