全球人工智慧、數位業務和技術服務領域的領導者NTT DATA發布了一份新的白皮書，強調必須將永續性融入 AI 的開發與部署各個層面，以減輕該技術對環境的衝擊。報告指出，推動「永續 AI」不僅是企業的社會責任，也是創造長期價值、強化組織實力並減少資源消耗的策略機會。

這份名為《永續 AI，共創綠色未來》的報告，揭示了 AI 對環境日益增長的影響，並提出永續創新的具體方向。AI 技術需要龐大的電力支援，用以應付訓練大型語言模型、執行推理流程以及維持長時間運作的服務。研究人員預測，到 2028 年，AI 工作負載將佔據超過 50% 的資料中心電力消耗。其他主要環境影響還包括：資料中心冷卻系統的用水量、電子廢棄物，以及生產硬體所需稀土礦物的開採。

NTT DATA 永續創新總部負責人 David Costa 表示：「AI 的快速發展與普及帶來巨大的資源挑戰，但同時它也能幫助解決自身造成的環境問題。AI 的強大能力可協助更有效率地管理能源電網、減少碳排放、模擬環境風險並改善水資源管理。企業必須正視這項挑戰，並從 AI 系統設計之初就導入永續思維。」

關鍵見解

• 從效能導向拓展至綠色環保： NTT DATA 的人工智慧專家和永續發展顧問呼籲採用整體永續發展目標，而不僅限於傳統的 AI 效能指標，例如準確率和速度。效率必須優先考慮，這不應是一種權衡取捨，而應是一項核心設計原則。
• 量化環境影響：人工智慧的能源消耗、碳排放和水足跡需要標準化且可驗證的指標。 「人工智慧能源評分」和「人工智慧軟體碳強度（SCI）」等產業基準為將永續性融入治理、採購和合規協議提供了途徑。
• 以生命週期為中心的策略：永續人工智慧需要從原材料提取、硬體生產到系統部署和最終處置的全生命週期思維。重要步驟包括延長硬體壽命、優化冷卻系統、應用循環經濟原則。
• 生態系統內的責任共擔：責任廣泛分散，涵蓋硬體製造商、資料中心營運商、軟體開發商、雲端服務供應商、政策制定者、投資者和消費者。跨部門合作對於系統性變革至關重要。

障礙與最佳實踐

目前，分散的評估方式與不一致的指標，常導致難以建立有效的比較。許多企業只聚焦於能源或碳排放，忽略用水量、稀有資源消耗與電子廢棄物等問題。即使訂定了環保目標，仍缺乏可執行的方法，無法在 AI 生命週期各階段落實永續行動。

為解決這些問題及其他相關問題，該報告概述了多項最佳實踐，其中包括：

• 應用綠色軟體工程模式來減少資源消耗
• 在與再生能源供應相符的地點和時間運行人工智慧工作負載。
• 利用遠端GPU服務和本地人工智慧
• 透過優先使用模組化和可升級組件來減少電子垃圾，並透過翻新、再利用和負責任的回收來延長硬體壽命。

儘管邁向「永續 AI」的道路複雜，但只要從頭到尾以全方位永續設計重新思考 AI 生命週期，就能在發揮技術潛能的同時，守護地球生態，讓科技進步與環境保護並行共榮。

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