隨著 AI 技術的迅猛發展，雖然它帶來了前所未有的創新能力，但也給全球環境帶來了嚴峻的挑戰。我們必須認識到，如果不采取有效的可持續性措施，AI 的能源消耗將迅速攀升，威脅我們在碳中和領域取得的成果。
AI 技術的崛起對環境的挑戰
可持續發展意味著在滿足當代需求的同時，不損害后代滿足其需求的能力。然而，AI 的崛起正在快速消耗全球的能源資源。研究表明，到 2025 年，如果沒有實施 AI 的可持續性措施，AI 的能源消耗將超過人類勞動力，嚴重削弱我們在減少碳排放方面取得的進展。
能源消耗和冷卻需求的增加
預計到2030年，全球數據中心的能源消耗將占全球能源的8%。AI 本身將消耗全球4%的電力，相當于阿根廷一年的用電量。每個 AI 數據中心的耗電量相當于一個小城市。
即使在今天，數據中心的用電量已經占全球總用電量的1.5%。
目前全球有超過2700個數據中心，但這只是未來數據中心擴展的冰山一角。亞馬遜計劃投資78億美元擴展其數據中心業務，谷歌計劃投入17億美元，微軟則計劃投資10億美元。顯然，各大公司都將 AI 視為未來發展的核心，這無疑會對全球能源供應帶來巨大壓力。
水資源消耗的挑戰
不僅是電力，AI 數據中心的運營也對水資源造成了極大的壓力。以谷歌為例，其數據中心在 2021 年使用了 42 億加侖的水，而這一數字在 2022 年增長到了 50 億加侖。同時，微軟的數據中心從 2021 年到 2022 年的用水量增加了 34%。這些數字表明，AI 的發展正在對寶貴的水資源產生深遠的影響。
42億加侖：谷歌在 2021 年用水量
50億加侖：谷歌在 2022 年用水量
34%：微軟數據中心用水量從2021 年到 2022 年間增長了34%
性能瓶頸與環境負擔
傳統的數據架構往往會導致數據處理過程中的延遲和瓶頸，進一步加劇了環境問題。GPU 作為 AI 處理的核心部件，需要龐大的數據流來驅動它們，能耗極高，碳排放嚴重。令人驚訝的是，在傳統架構下，GPU 約有 70% 的時間處于等待數據的閑置狀態，即使在這種狀態下，它們仍在消耗大量能源并排放溫室氣體。
數據管理中的過度能耗與碳排放
在數據管理中，有三個關鍵因素會導致過度的能耗和碳排放：
孤立的應用程序：各個系統間的數據無法有效共享，導致資源浪費。
頻繁的數據傳輸：數據在不同系統間頻繁移動，增加了不必要的能源消耗。
環境的過度配置：為了滿足性能要求，系統往往配置過度，造成了額外的資源消耗。
潮流正在改變
盡管這些挑戰依然嚴峻，但我們已經看到行業對可持續 AI 的關注逐漸增加。研究表明，從 2000 年到 2022 年，與“可持續 AI”相關的研究出版物數量迅速增長，從每年不到 100 篇增加到接近 2000 篇。這表明，越來越多的組織正在意識到 AI 對環境的影響，并采取措施來應對這些挑戰。
與“可持續 AI”相關的關鍵詞在研究中出現得越來越頻繁：
2000-2006 年：每年不到 100 篇相關出版
2017 年：每年 200 篇相關出版物
2022年：每年接近 2000 篇出版物
根據統計數據：
68% 的組織關注 AI 和機器學習（AI/ML）對能源消耗和碳足跡的影響
45% 的組織正在評估其 IT 基礎設施對環境的影響
30% 的組織已經開始實施能夠帶來顯著環境影響的正式計劃
74% 的組織關注 AI 和機器學習（AI/ML）對能源消耗和碳足跡的影響
45% 的組織正在利用創新技術監控當前的碳足跡
WEKA 推動可持續 AI 創新
面對這些挑戰，WEKA 提出了創新性的解決方案。WEKA? 數據平臺通過其先進的高速軟件架構，優化數據處理流程，減少了傳統架構中常見的性能瓶頸和資源浪費。WEKA 不僅提高了 AI/ML 和高性能計算 (HPC) 的效率，還減少了整體數據基礎設施的占用，極大地降低了環境負擔。
WEKA如何促進可持續數據管理？
減少數據占用
減少碳足跡
優化 GPU
WEKA 數據平臺是一個零拷貝、零調優的解決方案。這意味著數據只需存儲一次，避免了數據在不同系統間的重復存儲和傳輸，從而減少了系統閑置和等待時間，節約了大量能源。
顯著的環境效益
通過采用 WEKA，企業不僅能夠顯著提升其 AI 和數據處理能力，還能有效減少對環境的負面影響。WEKA 的高效數據平臺通過優化數據管理流程，大幅降低碳排放和能源消耗，實現了可持續發展與技術創新的深度融合。
例如，與傳統架構相比，WEKA 平臺每處理 1 PB 數據，可減少 260 噸二氧化碳的排放量。AI/ML 堆棧效率提升 10 到 50 倍，顯著減少了 GPU 的年度能耗。此外，數據基礎設施的占用減少了 4 到 7 倍，GPU 的運行效率提升了 20 倍，進一步降低了資源消耗。在實際應用中，典型的 WEKA 用戶在其生命周期內處理超過 7 PB 數據時，可能會減少多達 1820 噸的 CO2e 排放。通過這些卓越的環境效益，WEKA 成為企業在推動技術進步的同時實現可持續發展的理想選擇。
260噸：與傳統架構相比，每處理 1 PB 數據可減少 260 噸二氧化碳排放
10x-50x：AI/ML 的堆棧效率提升 10 到 50 倍，顯著降低 GPU 年度能耗
4x-7x：通過減少數據拷貝和利用云彈性，數據基礎設施占用可減少4到 7倍
20x：GPU 運行效率提升20倍，進一步降低資源消耗
7x-8.4x：讀取數據效率提升7倍，占用空間減少7倍，能耗降低至原來的8.4倍
10x-12x：寫入數據效率提升10倍，占用空間減少10倍，能耗降低至原來的12倍
1,820噸CO2e：對于一個典型的 WEKA 用戶來說，在整個使用周期中處理超過 7PB 數據時，可能減少1820噸的CO2e排放
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