“AI的尽头是光伏和储能。我们不能只想着算力，如果只考虑计算机，我们需要烧掉14个地球的能源。”近日，人工智能芯片制造商英伟达的创始人兼首席执行官黄仁勋在一次公开演讲中发表了上述观点，立刻引发了全球对AI技术背后可持续发展问题的关注。

近年来，AI以其强大的算力和智能化应用正在改变着人类的生产生活方式，给人类社会带来了巨大的变革。然而，我们不能忽视其背后的能源消耗和环境压力问题。以最具代表性的ChatGPT为例，每次用户使用时作出回应都需要电力。据估算，ChatGPT每天要响应大约2亿个请求，在此过程中消耗超过50万度电力。与之相比，每一个美国家庭每天的平均用电量只有29度，这相当于1.7万个家庭的日均用电量。据预测，到2025年，全球数据中心消耗电力的比重将增加至20%，其中AI所占比例不可忽视。这种情况下，如何在追求技术创新的同时，实现生态环境的可持续发展就成了亟待解决的问题。

发展绿色技术是首要要求。新质生产力本身就是绿色生产力。AI作为一项前沿的信息革命技术，也是新兴生产力的代表之一，但仍然要继续解决绿色低碳、可持续发展问题。特别是在算力规模爆炸式增长、带来算力能耗急剧增长的背景下，既要关注强大算力下的“深谋”，也要重视未来发展的“远绿”。要在算力生产、算力运营、算力管理、算力应用等方面，通过技术革新和管理创新实现绿色算力可持续发展。

产业协同也至关重要。光伏和储能技术的广泛应用被认为是解决这一问题的重要途径之一。光伏技术以太阳能为源头，不仅可持续且清洁，而且在全球范围内都具备广泛的利用潜力。储能技术则可以有效解决可再生能源的间歇性和不稳定性问题，提高能源利用效率，减轻对传统化石能源的依赖。我国近年来大力推动光伏和储能技术的发展，仅去年锂电池产量就增长25%；光伏电池产量增长54%，光伏产业总产值更是超过1.75万亿元，目前已形成明显的产业优势。

笔者认为，在布局数据信息等新兴产业时，要超前谋划、系统治理，布局光伏储能等新能源配套产业。通过加强产业链协同合作，形成完整的产业绿色生态系统。这既可以实现国内优势产业的大循环，又可弥补当前新兴产业的绿色不足，真正做到以生态环境高水平保护支撑高质量发展。

政策支持是重要支撑。新兴技术的绿色发展并非易事。技术创新在很大程度上是追求经济效益的活动。绿色技术尤其是颠覆性绿色技术和前沿绿色技术具有公共品属性，需要政府加大支持力度。比如，针对绿色技术开发周期长、费用大、风险高等特点，出台税收优惠政策，设立绿色债券、绿色信贷、绿色基金等绿色金融支持制度；针对绿色技术市场机制不完善的问题，建立健全绿色技术交易制度，明确细化绿色技术交易标准，提升创新转化应用效能。同时，可以抢抓国家重点实验室重组机遇，借助多学科交叉融合和跨学科研究，实现信息技术与绿色技术的交叉融合，创新性“补位”一些新兴技术含绿量不足的问题，形成更具绿色竞争力的新质生产力。

来源：中国环境报

2024-03-13