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cover of episode Could AI Go Green?

Could AI Go Green?

2025/5/9
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Short Wave

AI Deep Dive Transcript
People
D
David Craig
E
Emily Kwong
R
Regina Barber
S
Sasha Luciani
Topics
Sasha Luciani: 我亲身经历了AI领域工作与环保理念的冲突,这促使我离开原有工作,投身于推动AI可持续发展的运动。我深刻感受到大型语言模型带来的巨大能耗问题,并积极寻找更环保的AI模型和解决方案。我目前在Hugging Face担任气候主管,致力于推广更小、更节能的AI模型,并倡导建立AI模型的能源效率评分系统,以提高行业透明度。 Regina Barber: 通过与专家的访谈,我了解到AI的快速发展导致能源和水资源消耗激增,主要用于冷却数据中心。数据中心的能源消耗规模巨大,到2028年,美国数据中心的能耗可能相当于加拿大两年前的总用电量。这凸显了AI发展对环境的巨大影响,以及寻找更环保解决方案的紧迫性。 Emily Kwong: 本报道探讨了科技公司应对AI环境影响的三种途径:更高效的数据中心、核能以及小型语言模型。大型科技公司如亚马逊、Meta和谷歌已承诺投资核能,以满足AI日益增长的能源需求。同时,高效的数据中心冷却技术,如自由空气冷却和液体冷却,也正在被积极探索和应用,以降低能耗。然而,小型语言模型作为一种更节能的AI解决方案,目前在大型科技公司中的应用仍然有限,这值得我们关注。 Kevin Miller: 作为亚马逊网络服务公司全球基础设施负责人,我认为向更数字化经济的转变是数据中心和云计算需求增加的主要驱动力。因此,我们需要积极寻找解决方案来满足日益增长的能源需求,并降低AI对环境的影响。 David Craig: 作为Isotope公司的退休CEO,我坚信保护地球环境的重要性。传统的空气和水冷却数据中心方式极其耗能,而液体冷却技术则是一种更高效、更环保的替代方案。我们正在与其他公司合作,将液体冷却技术推向市场,并探索将数据中心余热用于区域供暖的可能性。 Benjamin Lee: 我研究计算机架构,我认为液体冷却是一种比传统空气冷却更高效的数据中心冷却方式,因为它只冷却冷板的表面,而不是整个机器。此外,‘专家混合’方法,即使用多个较小模型而不是单个大型模型,也是一种降低AI能耗的有效途径。

Deep Dive

Shownotes Transcript

Google), Microsoft) and Meta )have all pledged to reach at least net-zero carbon emissions by 2030. Amazon )set their net-zero deadline for 2040. To understand how these four tech companies could possibly meet their climate goals amid an artificial intelligence renaissance, Short Wave co-host Emily Kwong) discusses the green AI movement. Speaking with scientists, CEOs and tech insiders, she explores three possible pathways: nuclear energy, small language models (SLMs) and back-to-the-future ways of keeping data centers cool. **Listen to Part 1 of Short Wave's reporting on the environmental cost of AI here). ***Have a question about AI and the environment? Email us at [email protected]) — we'd love to hear from you!Listen to every episode of Short Wave sponsor-free and support our work at NPR by signing up for Short Wave+ at plus.npr.org/shortwave).*Learn more about sponsor message choices: podcastchoices.com/adchoices)NPR Privacy Policy)