Big Tech 數據中心狂燒電，空氣污染搞到公眾健康埋單過百億！

大型科技公司數據中心的擴張導致公共健康成本達54億美元

隨著大型科技公司對數據中心的需求日益增加，過去五年相關的公共健康成本已超過54億美元，這凸顯了建立人工智能基礎設施的日益影響。

根據加州大學河濱分校和加州理工學院的研究，由於運行數據中心所需的巨量能源所產生的空氣污染，已與癌症、哮喘及其他相關健康問題的治療有關聯。學者們估計，2023年與這種污染相關的疾病治療成本達到15億美元，比去年增加了20%。自2019年以來，總體成本達到54億美元。

隨著對生成式人工智能的開發競賽加劇，這一問題可能會更加惡化，因為訓練和運行快速發展的大型語言模型需要巨大的計算資源。

微軟、字母表、亞馬遜和Meta預測今年的人工智能支出將超過3200億美元，較2023年的1510億美元大幅增長。與此同時，OpenAI和軟銀上個月公布了5000億美元的美國人工智能基礎設施合資企業“星際之門”的計畫。

加州大學河濱分校和加州理工學院的研究是利用美國環保署廣泛使用的建模工具進行的。該EPA模型將預估的空氣質量和人類健康影響轉換為貨幣價值。

估計顯示，谷歌在2019年至2023年五年間產生的健康成本最大，達到26億美元，其次是微軟的16億美元和Meta的12億美元。每家公司的公共健康成本年年上升。其他公司，如亞馬遜，則未納入分析，因為它們不發布模型所需的關鍵數據。

數據中心透過高電力消耗造成污染，這些電力通常來自化石燃料。備用發電機在停電時常常使用柴油，這也會加劇空氣污染。同時，硬件如芯片的廢料可能會釋放有害化學物質進入環境。

大型科技公司對公共健康的影響是通過分配谷歌和微軟在北美的電力消耗數據到其美國數據中心位置，並利用它們的公共可持續發展報告進行計算的。對於Meta，則使用其公開的每個位置的電力使用數據，前兩家公司並未提供這些數據。

該分析未考慮市場基礎工具的購買，這些工具旨在代表美國新可再生能源的投資，而科技公司購買這些工具以抵消其電力消耗造成的污染。這些工具包括可再生能源證書。

相反，研究集中在數據處理所在特定區域產生的污染，這是一種稱為“基於位置”的會計方法。

加州大學河濱分校的副教授任少雷表示：“與碳排放不同，某一區域的數據中心造成的健康影響不能被其他地方的清潔空氣抵消。”

谷歌、Meta和微軟表示，它們的備用發電機使用量低於研究預估的水平，該預估是基於公開披露的中位數使用量。這些公司並未提供詳細的每個位置的備用發電機使用數據。

谷歌表示，健康成本的估算被誇大，並且未考慮到其在運營地區的清潔能源購買，因此“促進了在錯誤前提下產生的不準確排放估算，削弱了清潔能源資源增長的進展，並創造了一種虛假的健康危害敘述。”

該公司補充說，它的購買使其平均達到約64%的無碳能源。

微軟表示，它專注於“為我們運營的社區提供顯著的地方、經濟、社會和環境利益”。

Meta則表示，它遵守空氣質量要求，並致力於“維持全球運營的溫室氣體排放淨零，建設創新和可持續基礎設施，透明報告我們的可持續發展目標進展，並支持我們運營的社區”。

根據研究，由於數據中心的地理位置，如西維吉尼亞州或俄亥俄州，健康影響不成比例地影響低收入家庭。

任少雷指出，科技公司有機會通過戰略性地將其數據中心設置在人口較少的地區，來逆轉“日益增長的公共健康威脅”趨勢。

根據伯克利實驗室的一份獨立報告，得到了能源部的支持，美國數據中心的能源使用在2023年占美國總電力消耗的約4%，預計到2028年將上升至7%至12%，主要由人工智能工作負載的需求驅動。

倫敦布魯內爾大學的環境科學講師安東尼斯·米里達基斯表示：“由於[人工智能]是能源密集型的，人們對其使用愈發增多，因此對污染的擔憂也在增加。這是影響空氣質量和公共健康的重要因素，不能被忽視。”

我的評論是，這篇報導突顯了大型科技公司在追求技術創新時，對公共健康的潛在威脅。隨著人工智能的迅速發展，企業應更加關注其行為對環境和社會的影響。將數據中心設置在更適合的地點，並投資於可再生能源，無疑是解決這一問題的關鍵所在。企業不僅要追求經濟效益，更應承擔起社會責任，尋求可持續發展的解決方案。

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