Chipping point – 东亚 AI 芯片制造的气候代价
快速阅读: 据《bne IntelliNews》最新报道，随着全球对AI主导权的竞争加剧，AI芯片生产成为焦点。然而，其制造对气候造成重大影响，尤其是东亚地区依赖化石燃料发电。报告显示，AI芯片制造的电力需求和碳排放将在未来几年急剧上升。为应对这一挑战，科技公司需承诺使用可再生能源，并与供应商合作推动清洁能源采购及碳减排策略，以实现可持续发展。
随着全球范围内争夺人工智能（AI）主导权的竞争加速，数十亿美元正涌入AI基础设施建设，由科技巨头如英伟达、微软、Meta和谷歌引领。这场投资热潮的核心在于AI芯片的生产——这些专用半导体对于训练和运行先进的机器学习模型至关重要。
然而，人工智能的迅速崛起也引发了一个平行且很大程度上被忽视的环境挑战：芯片制造对气候的重大影响，尤其是在东亚地区。绿色和平组织的一份新报告指出了这一点。尽管人们已经注意到为AI提供动力的数据中心的碳足迹，但AI专用芯片的制造过程仍然是可持续性讨论中的盲点。
这份报告称，这些芯片，主要是先进的图形处理单元（GPU），主要在台湾、韩国和日本生产——这些地区严重依赖化石燃料发电。在全球AI芯片生产的中心是台积电（TSMC），它凭借位于台湾的高性能晶圆厂（“fab”）在逻辑芯片市场占据主导地位。同时，SK海力士、三星和美光供应着AI硬件所需的内存芯片，其运营集中在韩国和日本。这些国家的电力系统仍然主要由化石燃料供电。2023年，韩国58.5%的电力来自化石能源，日本为68.6%，而台湾高达83.1%。
随着对AI硬件需求的增长，这些电力系统的压力也在增加，威胁进一步依赖高排放能源。为了应对不断增长的需求，该地区的政府正在计划显著扩大化石燃料基础设施。2024年，韩国批准了SK海力士的一个1吉瓦液化天然气（LNG）联合热电联产工厂，并支持三星进行3吉瓦LNG产能建设。报告称，一旦这些项目投入运营，预计会加剧温室气体（GHG）排放和当地空气污染，但如果能源来自可再生资源，这些影响可以得到缓解。
关键芯片型号
新的研究已经开始通过分析关键芯片型号的电力消耗和相关排放来量化AI芯片制造的环境代价，包括英伟达的A100、H100、H200和B100/200，以及AMD的MI300X。采用自下而上的方法，该研究利用公开数据、市场预测和生产能源需求来估算该行业从2023年至2030年的碳足迹。结果令人震惊。
AI芯片制造的电力使用同比增长超过350%——从2023年的218千兆瓦时（GWh）跃升至2024年的近984千兆瓦时（GWh）。这种急剧上升预计将持续下去。到2030年，该行业的全球电力需求可能达到37,238千兆瓦时（GWh）——比2023年的水平高出170倍——超过爱尔兰的总电力消耗。
台湾经历了最剧烈的增长。2024年，台湾的AI芯片生产消耗了375.8千兆瓦时（GWh）的电力，相当于约93,000户家庭的年度用电量——同比增长350%。预测显示，到2030年，该岛的整体电力使用可能会增加多达13%，这在很大程度上是由蓬勃发展的半导体行业推动的。
韩国紧随其后。AI芯片生产带来的电力消耗在2023年至2024年间翻了一番多，从134.6千兆瓦时（GWh）增加到315.2千兆瓦时（GWh）。到2050年，永仁地区——一个密集的半导体设施集群所在地——可能需要超过10千兆瓦（GW）的电力，占首尔大都市区总电力需求的25%。
全球排放
这种能源使用的激增对排放产生了明显的影响。用于AI芯片制造的电力相关的全球碳足迹在短短一年内增长了四倍多，从2023年的99,200吨二氧化碳当量（CO₂e）跃升至2024年的453,600吨。
在台湾，碳足迹从2023年的41,200吨猛增至2024年的185,700吨。韩国与芯片制造相关的碳足迹翻了一番多，从58,000吨增加到135,900吨。在日本，由于内存芯片生产同样重要，2024年的碳足迹达到了132,100吨。
面对这种令人担忧的增长，一些行业领袖和政府官员正在推动化石燃料和核能扩张作为必要解决方案。在台湾，有提案计划将现有的油单位转换为高容量的液化天然气（LNG）涡轮机，表面上是为了支持AI发展。英伟达计划在台湾北部开设区域总部的计划被用来为这些项目提供理由，而广达电脑董事长公开呼吁加大对核电的投资。
批评者认为，这条道路可能会锁定数十年的排放，并削弱全球气候目标。
解决AI芯片制造环境影响的紧迫性显而易见：如果不采取果断干预措施，其电力消耗和碳足迹将继续膨胀，绿色和平组织表示。为了与全球净零目标保持一致，研究建议主要科技公司——英伟达、微软、Meta和谷歌——承诺到2030年在其整个供应链中使用100%的可再生能源。
这些公司还必须与供应商密切合作，促进清洁能源采购和碳减排策略。特别是东亚的芯片制造商必须效仿，设定雄心勃勃的可再生能源目标并采用高影响力采购策略。这包括直接投资于可再生能源项目，并签订长期的电力购买协议（PPA），以确保清洁电力的供应。
AI的未来不仅取决于更快的处理器和更智能的算法——它还依赖于可持续、脱碳的生产。随着行业向前推进，平衡创新与责任不是可选项；这是必不可少的，报告总结道。
(以上内容均由Ai生成)
