数据中心会破坏大气改善？ 美国研究警告2031年的未来

在智能手机上输入问题，几秒钟内就会得到答案。能够总结文章、生成图像、甚至考虑工作步骤的AI，看起来像是一种只在屏幕内运行的轻便服务。

然而，产生这些响应的设备占据了现实中的土地，并持续使用电力。

根据如何生产这些电力，长期以来的大气污染对策可能会大幅倒退。The Verge的文章引用了美国德克萨斯州休斯顿高级研究中心（HARC）的分析，向支撑AI时代增长的基础设施提出了这样的质疑。

这不仅仅是“AI消耗大量电力”的问题。额外所需的电力由哪个发电设备、在何处提供，这一选择会影响到当地的空气质量。

2031年排放量增加的情景——但这并不是“确定的未来”

The Verge介绍的是，计划中的数据中心建成并按预期的电源结构供电时的情景。

文章指出，发电部门的微小颗粒物排放可能增加三倍以上，达到自2006年以来的水平。导致雾霾的氮氧化物（NOx）将增加136%，二氧化碳（CO2）将比2025年增加90%。

然而，需要注意数字的处理。

根据HARC的官方声明，在一个使用系统电力的情景中，NOx增加136%，PM2.5和CO2增加约90%。PM2.5的增长率与The Verge正文中提到的“超过三倍”不一致。由于无法确认是比较条件或统计范围的差异，还是记载上的问题，本文不将PM2.5的倍率视为确定值。

另外，排放量与居民实际吸入空气的浓度并不相同。不能直接将发电部门NOx排放量增加136%的估算解读为“所有地区的空气质量恶化136%”。

这些数字表明，在一定条件下，污染物排放可能大幅增加的警告。

仅仅观察数据中心的建筑，无法了解其环境负荷

在考虑这个问题时，需要将服务器所在的建筑与生产其电力的设备分开看待。

如果数据中心从电网购买电力，相关的排放可能发生在远离的发电厂。另一方面，如果在场地内或附近设置使用燃料的发电设备，电力供应与排放源的位置关系会改变。

因此，仅凭设施外观的清洁和没有烟囱，无法判断其运营带来的环境负荷。

对用户来说，“云”连接着物理设备。AI服务的说明中列出了模型的性能和响应速度，但支撑它的电源信息也是了解服务实质的重要因素。

对于企业展示的环境目标，也需要分别确认CO2的削减和与地区相关的大气污染物的削减。单一指标无法解释所有环境影响。

影响未来预测的是建设计划和电源选择

HARC分析了三种不同的数据中心需求预测，并结合多种电力供应方法。

模型假设设施全年以80%的负荷运行。此外，各情景假定新的数据中心需求由相同的电力供应方式满足。

实际上，计划可能会延期或中止，设施可能采用不同的电源或运营方法。因此，估算的单一线条并不直接成为未来的实际情况。

这种不确定性并不使警告无意义。相反，它表明通过未来的设备投资和运营决策，可以改变结果的空间。

不仅需要质疑数据中心的建设规模，还需要质疑用什么来提供电力。HARC分析中可读出的核心论点就在于此。

社交媒体上讨论“缺乏透明性”和“需要与其他行业比较”

在社交媒体上，围绕数据中心的环境负荷，从不同视角展开了讨论。

这里介绍的是在海外论坛型社交媒体“Reddit”上可以看到的相关主题帖子，并不是对本次The Verge文章或HARC新分析的直接反应。此外，不能从一个社区的帖子中判断整个舆论的趋势。

其中一个讨论是不满于环境负荷的不可见性。

有意见认为，仅靠企业的信息披露难以掌握全貌，需要考虑AI学习和使用时的计算，不仅包括半导体制造和原材料开采。

另一方面，也有帖子认为不应只关注数据中心，而应与农业和其他用途的资源消耗进行比较。认为通过设施设计和效率改善可以减轻负担。

对此，也有反驳认为，其他行业的负荷大并不是增加新负荷的理由。

这些帖子本身并不是科学验证。然而，可以看出讨论的焦点并不止于“AI是好是坏”。涉及到计算多少负荷，与什么比较，企业应公开哪些信息。这也是围绕判断所需信息的对立。

在日本，也需要将招商引资与电力供应一起考虑

不能将德克萨斯的数字直接套用到日本。因为电源构成、设备、位置和制度不同。

即便如此，论点对日本也很贴近。在日本的第七次能源基本计划中，数据中心也被列为考虑未来电力需求的因素。

在日本考虑新建数据中心时，也有需要与投资额和经济效益一起确认的事项。

首先，额外的电力从何处调配。不仅是年度购买电量，还有设施运行时段由何种电源提供的问题。

其次，如果附设发电设备，其运行条件和排放对策如何。不仅是设备的设置，还需要解释在正常情况下使用的程度。

第三，能否将对地区的说明以可验证的形式呈现。如果有电力使用量和设备运行实绩等信息，可以对计划阶段的说明与运营后的实际情况进行对照，居民也更容易做出具体判断。

这些并不是预测日本会发生与德克萨斯相同的污染。而是从海外的估算中可以导出的，用于评估商业计划的视角。

被问到的是如何设计“驱动AI的机制”

AI具有帮助工作、便于信息搜索、实现新表达的价值。承认这种价值与检验基础设施的负担是可以并行的。

不应将此次分析简化为“使用AI必然导致空气变差”的结论。同时，也不能因为“技术进步自然会解决”而将电力供应的选择推迟。

在决定扩建数据中心时，需要同时考虑所需的电力和排放对策。企业需要展示可解释的数据，行政和地区需要确认其内容。这种具体判断的积累将左右未来的环境负荷。

即使显示在屏幕上的AI回答很短，其背后的设备也会持续运行多年。

在何处、从何种来源生产支持便利性的电力。德克萨斯的警告也将这个问题抛给了日本。

出处与参考资料

1. The Verge：
   报道了HARC的分析，指出数据中心的电力需求可能会让大气改善的成果倒退。
   https://www.theverge.com/ai-artificial-intelligence/1015958/data-center-pollution-rising-report

2. HARC官方声明：排放量的估算和电源选择的重要性
   确认了NOx、PM2.5、CO2的增加预期。关于PM2.5的增加率，与原文记载不一致。
   https://harcresearch.org/news/data-center-power-demand-could-undo-decades-of-texas-air-quality-progress-harc-analysis-finds/harcresearch.org

3. HARC研究页面：分析方法、前提条件、限制
   确认了三种需求预测、运行条件、电力供应情景、建设延期等带来的不确定性。
   https://harcresearch.org/research/texas-data-center-air-quality/harcresearch.org

4. Reddit：围绕数据中心和AI的环境影响的相关讨论
   总结了对信息公开的不满、要求与其他行业比较的意见及其反驳。并非对本次报道的直接反应，帖子中的数值未作为事实依据采用。
   https://www.reddit.com/r/BetterOffline/comments/1tlnaxb/data_centerai_environmental_impacts/reddit.com

5. 经济产业省：第七次能源基本计划
   参考了在考虑日本未来电力需求时，数据中心需求被列举的情况。
   https://www.meti.go.jp/files/900015352.pdf