人們廣泛關(guān)注的是數(shù)據(jù)中心中AI服務(wù)器所消耗的電力。然而，隨著AI應(yīng)用的日益復(fù)雜，這些AI設(shè)備中硅的整體碳足跡也在不斷攀升。對高性能計算的需求，特別是來自強大的GPU的需求，正急劇增長。這一需求的激增導(dǎo)致這些芯片的生產(chǎn)量大幅增加，從而加劇了碳排放的增長。
TechInsights發(fā)布的《2025-2030年全球AI GPU碳排放預(yù)測》免費報告預(yù)測，從2024年到2030年，基于GPU的AI加速器制造所產(chǎn)生的二氧化碳當(dāng)量（CO2e）排放量將驚人地增長16倍。到2030年，這些半導(dǎo)體排放預(yù)計將達到1920萬噸二氧化碳當(dāng)量（MtCO2e），與2024年記錄的121萬噸相比形成了鮮明對比，這代表了58.3%的復(fù)合年均增長率（CAGR）。
推動AI GPU碳影響的因素
多個因素共同促成了這一令人擔(dān)憂的趨勢：
硅的巨大需求：AI加速器以其龐大的尺寸為特征，通常需要多個硅片來容納大量的處理核心和內(nèi)存。硅需求的增加直接轉(zhuǎn)化為制造過程中更高的能源消耗和半導(dǎo)體排放。
能源密集型的制造：這些大型復(fù)雜芯片的制造涉及諸如光刻和蝕刻等能源密集型工藝，進一步加劇了半導(dǎo)體碳足跡。
先進封裝的復(fù)雜性：雖然先進的封裝技術(shù)（如3D堆疊和芯片集成）提高了性能，但它們也增加了生產(chǎn)和測試階段的復(fù)雜性和能源消耗。
HBM和其他因素的作用
高帶寬內(nèi)存（HBM）的集成對于AI加速器的性能至關(guān)重要。然而，支持這些強大GPU所需的HBM堆棧和芯片的數(shù)量不斷增加，顯著地增加了整體半導(dǎo)體排放。
重要的是要注意，這一預(yù)測是一個保守估計。向更小工藝節(jié)點（如2納米）的過渡雖然可能減少每晶體管的排放量，但也帶來了新的制造挑戰(zhàn)，并且可能無法顯著抵消芯片尺寸增大所帶來的影響。
緩解環(huán)境影響
盡管挑戰(zhàn)重重，但緩解AI加速器生產(chǎn)對環(huán)境的影響還是有可能的。這包括：
采用可再生能源：將制造工廠轉(zhuǎn)向可再生能源可以顯著減少Scope 2的半導(dǎo)體排放。
過程優(yōu)化：持續(xù)改進制造工藝，如優(yōu)化光刻技術(shù)和減少化學(xué)品使用，可以最大限度地減少能源消耗和廢物產(chǎn)生。
先進封裝創(chuàng)新：在封裝技術(shù)方面的進一步進步，如更高效的互連和減少材料使用，有助于最小化環(huán)境足跡。
數(shù)據(jù)中心效率：優(yōu)化數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施，包括改進冷卻系統(tǒng)和采用可再生能源替代方案，對于減少與AI工作負載相關(guān)的整體能源消耗至關(guān)重要。
結(jié)論
AI的興起既帶來了前所未有的機遇，也帶來了重大的環(huán)境挑戰(zhàn)。解決AI加速器日益增長的半導(dǎo)體碳足跡需要一種多方面的方法，涉及供應(yīng)鏈、行業(yè)、學(xué)術(shù)界和政策制定者之間的合作。通過投資可持續(xù)技術(shù)、優(yōu)化制造過程和促進負責(zé)任的AI開發(fā)，我們可以確保實現(xiàn)AI的益處，同時限制其對環(huán)境的影響。