12月22日，快科技发布了一项引人注目的研究成果。该研究预测，美国在2030年可能会遭遇由人工智能（AI）技术发展带来的电力需求引发的公共卫生问题。这一现象涉及多个需要进一步研究的方面。
AI发展与电力需求
AI技术的迅猛进步显著增加了计算需求，导致数据中心能源消耗持续增加。在美国，这一现象尤为明显。数据显示，能源消耗量正持续攀升。在美国，数据中心计算能力的提升是电力需求增长的关键因素之一。以某些大型AI运算为例，其日电力消耗量堪比一个小城镇，凸显了其庞大的能源需求。预计到2030年，电力需求可能会因当前趋势而急剧增加。
研究表明，目前美国众多数据中心在能源供应上主要依赖化石能源。以弗吉尼亚州的数据中心为例，它们依赖天然气燃烧发电来支撑人工智能所需的强大计算力。这种传统的发电方式，有可能成为未来健康隐患的关键因素之一。
空气污染与健康威胁
传统能源燃烧导致空气污染，对美国造成严重威胁。这种污染，尤其是空气中的细小颗粒，对人类健康有直接的负面影响。研究预测，到2030年，数据中心电力需求引发的污染可能导致约60万美国人患上哮喘。这一数字不容忽视，揭示了众多家庭可能因疾病而面临贫困或健康状况恶化的风险。
1300名患者可能因此过早离世，这一结果无疑是令人悲痛的。在弗吉尼亚州的“数据中心聚集区”，备用燃气发电机的影响已经显现，大约1.4万人因此遭受哮喘之苦，且每年都需要投入大量公共卫生资源。这一情况同样在全美范围内拉响了警报。
公共卫生成本
数据显示，预计到2030年，美国在公共卫生方面的数据中心总支出将突破200亿美元。这一数额十分显著。与此同时，美国钢铁业在该领域的投入仅为数据中心的一半。这种显著差异凸显了公共卫生领域与AI数据中心电力需求相关的成本之高。
该成本影响范围广泛，包括弗吉尼亚州在内的多个地区。若备用发电机排放量达到峰值，弗吉尼亚州每年的成本可能攀升至30亿美元，并可能波及佛罗里达州等地。数据显示，这引发了明显的公共卫生挑战，并存在潜在的社会经济风险。
地域影响广泛
数据中心在弗吉尼亚州的特定区域如“数据中心聚集区”出现集中现象，然而，由此引发的空气污染并非局限于单一地点。这种污染具有广泛的扩散特性。加州大学河滨分校的Shaolei Ren教授指出，空气污染物浓度的上升可能对美国公众的健康造成风险。具体来说，受风力和空气流动作用，污染物可能从发电区域蔓延至其他州。
弗吉尼亚州的发电设施或许会对佛罗里达州造成污染排放。这一现象凸显了美国民众所遭遇的潜在危害。公共卫生风险的预防不能局限于单一地区，而需在全国范围内进行周密考虑。
能源结构现状
一些地区已采取应对策略，举措涵盖支持低排放能源项目，并对可再生能源及新型核反应堆技术进行投资。然而，美国现有能源系统中，众多数据中心依旧主要依靠天然气等化石燃料供电。预计到2030年，数据中心可能提升美国对天然气的需求，其增长量可能与纽约州或加州的天然气需求相匹敌。这一现象表明，当前绿色能源转型进程缓慢，难以适应人工智能等新兴技术引发的能源需求变化速度。
一些州的数据中心在短期内尝试调整能源结构时，面临了大量实际难题。技术投资所需费用很高，同时基础设施的升级改造也带来了巨大的挑战。
研究的不确定性
宾夕法尼亚大学的Benjamin Lee指出，人工智能与数据中心计算在健康领域的应用效果显著。尽管如此，相关研究数据的精确数值及其背后的估算和假设尚未得到充分验证。目前的研究初步揭示了这一公共卫生问题的潜在严重性。然而，在数据精确性和模型假设的合理性方面，还需进一步的研究与验证。例如，污染物扩散模型以及不同地区人口健康因素的权重分配等问题，将是未来研究需要深入探讨的关键领域。
在此背景下，我们必须考察，那些推崇人工智能发展的国家是否遭遇了类似的风险。如有见解，欢迎在评论区交流。同时，请为文章点赞并转发，以提升这一社会热点问题的关注度。
