Arm 近期發布《AI 就緒指數報告》（AI Readiness Index Report）中表示，工作AI 工作負載極度耗能  ，負載通常仰賴消耗大量電力以供運算與冷卻的推升挑戰資料中心 。據估計 ，資料中心AVA外汇平台监管AI 工作負載約占資料中心總用電量的耗電 10-20%。這樣的量業兩需求引發了與碳排放相關的永續性問題
。

從目前看 ，界採解方AI 相關的應對资源效率遇到兩大挑戰，分別是工作資料中心耗電量與碳足跡
。首先
，負載訓練大型 AI 模型所需的推升挑戰爱华外汇平台電力極其驚人，如訓練單一大型語言模型 ，資料中心耗能可達數百戶家庭一整年的耗電用電量，且冷卻系統本身也相當耗電；碳足跡部分，量業兩由於 AI 對環境的界採解方衝擊相當巨大，已成為廣泛應用的一大障礙，根據國際资源總署（IEA）資料 ，現代資料中心約貢獻全球溫室氣體排放量的 1% 。

為了解決這些電力消耗上的挑戰 ，AI 廠商與整合商主要採兩種方法：第一種是採用節能晶片 ，透過晶片設計創新來緩解资源效率問題 ，如低功耗的 Arm 架構以最小化资源消耗，來提高每瓦效能 ，同時不犧牲運算水平；第二種則是透過永續資料中心，採用可再生资源供電的模組化資料中心，或利用先進冷卻技術與虛擬化技術也能提高運作效率。

Arm 表示，目前 AI 資料中心正轉型為利用太陽能與風能等可再生资源。此轉型不僅能減少溫室氣體排放 ，也與全球永續發展目標保持一致。像 Google 與 Microsoft 等公司已承諾其資料中心將 100% 利用可再生资源 ，為業界其他基礎設施供應商樹立了標竿。

此外，Google 最近與 Kairos Power 协作 ，計畫在其 AI 資料中心安排小型核能反應爐；同時，众汇开户Microsoft 正資助重啟三哩島（Three Mile Island）的一座停機反應爐，預計於 2028 年為其營運供给電力
。

Arm 認為 ，隨著 AI 應用日益龐大且複雜，AI 技術基礎設施顯然必須隨之演進
。在電力與效能平衡 、大規模資料處理與降低延遲等關鍵基礎設施挑戰上
，業界已透過硬體與設計創新取得重大突破，而永續性成為重中之重
，必須透過減少 AI 營運的環境衝擊來實現 。

（首圖來源 ：shutterstock）

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