美國許多資料中心依舊仰賴化石燃料,而這些燃料將釋放大量空氣汙染物。一個常見例子便是細微懸浮顆粒(Particulate Matter, PM),我們時常聽到的PM 2.5便是指粒徑小於2.5微米的懸浮顆粒。
隨著人工智慧的時代來臨,資料中心所需的能源激增,人們在享受科技福利的同時,也在支付環境與自身健康惡化的代價。根據計算,到了2030年可能導致超過60萬例氣喘。
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在維吉尼亞州的資料中心地帶,便已有超過14,000例氣喘案例。(示意圖/123RF)[/caption]
資料中心的驚人排放
美國許多資料中心依舊仰賴化石燃料,而這些燃料將釋放大量空氣汙染物。一個常見例子便是細微懸浮顆粒(Particulate Matter, PM),我們時常聽到的PM 2.5便是指粒徑小於2.5微米的懸浮顆粒。PM 2.5由於無法被呼吸道中的纖毛與黏液所過濾,能直達肺部,在長期累積下會提高過敏、氣喘與心血管疾病死亡的風險。
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根據研究顯示,訓練大型人工智慧模型所需電力產生的汙染物,相當於駕駛一輛汽車在洛杉磯與紐約市之間(約4,500公里)往返10,000多次。到了2030年,資料中心所造成的國家公共衛生成本可能超過200億美元,是鋼鐵重工業的兩倍之多。也千萬別以為住在距離資料中心十分遙遠的地方便能免受其害,因為PM 2.5的傳播距離能長達數千公里遠。
AI時代可能造成鉅額開銷
現在,在維吉尼亞州的資料中心地帶,便已有超過14,000例氣喘案例。根據計算,發電機在污染標準的10%下運行,排放所造成每年的公共衛生成本約在2.2億至3億美元間。但倘若按照當局最高標準運作,每年的總醫療成本將飆升至20至30億美元。更可怕的是,排放的影響不僅限於當地居民,而是衍伸至鄰近的佛羅里達和其他州。
現在,許多科技公司已經意識到危機,並採取低排放能源與投資再生能源或核電來減輕公共衛生疑慮。儘管研究的預測與估計並不一定非常準確,但AI科技時代雖然有光明的一面,卻也可能伴隨巨大的隱藏風險。
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