随着 AI 技术的迅猛发展，虽然它带来了前所未有的创新能力，但也给全球环境带来了严峻的挑战。我们必须认识到，如果不采取有效的可持续性措施，AI 的能源消耗将迅速攀升，威胁我们在碳中和领域取得的成果。
AI 技术的崛起对环境的挑战
可持续发展意味着在满足当代需求的同时，不损害后代满足其需求的能力。然而，AI 的崛起正在快速消耗全球的能源资源。研究表明，到 2025 年，如果没有实施 AI 的可持续性措施，AI 的能源消耗将超过人类劳动力，严重削弱我们在减少碳排放方面取得的进展。
能源消耗和冷却需求的增加
预计到2030年，全球数据中心的能源消耗将占全球能源的8%。AI 本身将消耗全球4%的电力，相当于阿根廷一年的用电量。每个 AI 数据中心的耗电量相当于一个小城市。
即使在今天，数据中心的用电量已经占全球总用电量的1.5%。
目前全球有超过2700个数据中心，但这只是未来数据中心扩展的冰山一角。亚马逊计划投资78亿美元扩展其数据中心业务，谷歌计划投入17亿美元，微软则计划投资10亿美元。显然，各大公司都将 AI 视为未来发展的核心，这无疑会对全球能源供应带来巨大压力。
水资源消耗的挑战
不仅是电力，AI 数据中心的运营也对水资源造成了极大的压力。以谷歌为例，其数据中心在 2021 年使用了 42 亿加仑的水，而这一数字在 2022 年增长到了 50 亿加仑。同时，微软的数据中心从 2021 年到 2022 年的用水量增加了 34%。这些数字表明，AI 的发展正在对宝贵的水资源产生深远的影响。
42亿加仑：谷歌在 2021 年用水量
50亿加仑：谷歌在 2022 年用水量
34%：微软数据中心用水量从2021 年到 2022 年间增长了34%
性能瓶颈与环境负担
传统的数据架构往往会导致数据处理过程中的延迟和瓶颈，进一步加剧了环境问题。GPU 作为 AI 处理的核心部件，需要庞大的数据流来驱动它们，能耗极高，碳排放严重。令人惊讶的是，在传统架构下，GPU 约有 70% 的时间处于等待数据的闲置状态，即使在这种状态下，它们仍在消耗大量能源并排放温室气体。
数据管理中的过度能耗与碳排放
在数据管理中，有三个关键因素会导致过度的能耗和碳排放：
孤立的应用程序：各个系统间的数据无法有效共享，导致资源浪费。
频繁的数据传输：数据在不同系统间频繁移动，增加了不必要的能源消耗。
环境的过度配置：为了满足性能要求，系统往往配置过度，造成了额外的资源消耗。
潮流正在改变
尽管这些挑战依然严峻，但我们已经看到行业对可持续 AI 的关注逐渐增加。研究表明，从 2000 年到 2022 年，与“可持续 AI”相关的研究出版物数量迅速增长，从每年不到 100 篇增加到接近 2000 篇。这表明，越来越多的组织正在意识到 AI 对环境的影响，并采取措施来应对这些挑战。
与“可持续 AI”相关的关键词在研究中出现得越来越频繁：
2000-2006 年：每年不到 100 篇相关出版
2017 年：每年 200 篇相关出版物
2022年：每年接近 2000 篇出版物
根据统计数据：
68% 的组织关注 AI 和机器学习（AI/ML）对能源消耗和碳足迹的影响
45% 的组织正在评估其 IT 基础设施对环境的影响
30% 的组织已经开始实施能够带来显著环境影响的正式计划
74% 的组织关注 AI 和机器学习（AI/ML）对能源消耗和碳足迹的影响
45% 的组织正在利用创新技术监控当前的碳足迹
WEKA 推动可持续 AI 创新
面对这些挑战，WEKA 提出了创新性的解决方案。WEKA® 数据平台通过其先进的高速软件架构，优化数据处理流程，减少了传统架构中常见的性能瓶颈和资源浪费。WEKA 不仅提高了 AI/ML 和高性能计算 (HPC) 的效率，还减少了整体数据基础设施的占用，极大地降低了环境负担。
WEKA如何促进可持续数据管理？
减少数据占用
减少碳足迹
优化 GPU
WEKA 数据平台是一个零拷贝、零调优的解决方案。这意味着数据只需存储一次，避免了数据在不同系统间的重复存储和传输，从而减少了系统闲置和等待时间，节约了大量能源。
显著的环境效益
通过采用 WEKA，企业不仅能够显著提升其 AI 和数据处理能力，还能有效减少对环境的负面影响。WEKA 的高效数据平台通过优化数据管理流程，大幅降低碳排放和能源消耗，实现了可持续发展与技术创新的深度融合。
例如，与传统架构相比，WEKA 平台每处理 1 PB 数据，可减少 260 吨二氧化碳的排放量。AI/ML 堆栈效率提升 10 到 50 倍，显著减少了 GPU 的年度能耗。此外，数据基础设施的占用减少了 4 到 7 倍，GPU 的运行效率提升了 20 倍，进一步降低了资源消耗。在实际应用中，典型的 WEKA 用户在其生命周期内处理超过 7 PB 数据时，可能会减少多达 1820 吨的 CO2e 排放。通过这些卓越的环境效益，WEKA 成为企业在推动技术进步的同时实现可持续发展的理想选择。
260吨：与传统架构相比，每处理 1 PB 数据可减少 260 吨二氧化碳排放
10x-50x：AI/ML 的堆栈效率提升 10 到 50 倍，显著降低 GPU 年度能耗
4x-7x：通过减少数据拷贝和利用云弹性，数据基础设施占用可减少4到 7倍
20x：GPU 运行效率提升20倍，进一步降低资源消耗
7x-8.4x：读取数据效率提升7倍，占用空间减少7倍，能耗降低至原来的8.4倍
10x-12x：写入数据效率提升10倍，占用空间减少10倍，能耗降低至原来的12倍
1,820吨CO2e：对于一个典型的 WEKA 用户来说，在整个使用周期中处理超过 7PB 数据时，可能减少1820吨的CO2e排放
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