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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

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这项行政命令是对公共媒体机构第一修正案权利的侵犯。它也是对美国人民第一修正案权利的侵犯。NPR仍然致力于服务公众。那就是您。我们陈述事实,并为您带来您在其他任何地方都找不到的、能激发您好奇心的故事。这是一个关键时刻。现在比以往任何时候都更重要的是,每个能够捐款的支持者都应该团结起来,尽其所能地贡献力量。

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嘿,Shortwave的听众们。我是Regina Barber,与我的联合主持人Emily Kwong一起,带来她报道的关于人工智能环境足迹的小系列的第二部分。嘿,Em。嗨,Gina。所以今天我要给大家讲一个个人危机的故事。这是非常贴近生活的。继续。好的。所以在2018年,COVID-19袭击了美国,美国,美国,美国,美国,美国,美国,美国,美国,美国,美国,美国,美国,美国,美国,美国,美国,美国,美国,美国,美国,美国,美国,美国,美国,美国,美国,美国,美国,美国,美国,美国,美国,美国,美国,美国,美国,美国,美国,美国,美国,美国,美国,美国,美国,美国,美国,美国,美国,美国,美国,美国,美国,美国,美国,美国,美国,美国,美国,美国,美国,美国,美国,美国,美国,美国,美国,美国,美国,美国,美国,美国,美国,美国,美国,美国,美国,美国,美国,美国,美国,美国,美国,美国,美国,美国,美国,美国,美国,美国,美国,美国,美国,美国,美国,美国,美国,美国,美国,美国,美国,美国,美国,美国,美国,美国,美国,