至今人们谈到未来技术的发展趋势是“三句不离AI”，很少有想过AI应用的同时增加了资源消耗，其应用高速增长甚至可能加剧全球环境的恶化。
AI产业也消耗大
AI技术的发展离不开芯片技术的进步，半导体行业又一向资源消耗巨大，工艺要求极高，由此产生的一系列资源消耗问题自然是不必多说。
在夲月最近于旧金山举行的一个会议上，半导体行业供应商Applied Materials的首席执行官加里·迪克森(Gary Dickerson)警告称，由于材料、芯片制造和设计方面缺乏重大创新，到2025年，数据中心的AI产业及应用运转可能占全球用电量的十分之一。
算力3个月番翻
表面上看，AI技术似乎是写写代码跑跑程序就能完成的事，但实际上，这些程序需要非常强大的算力支撑，无论是简单的语音识别还是复杂的AI换脸，背后都是机房里的一台台服务器日夜无休的运转，其耗电量可想而知。
数据中心耗电量巨大
AI的电力消耗非常大，训练和运行像深度学习模型这样的东西需要处理大量的数据，因而占用内存和处理器。对此，AI研究机构OpenAI的一项研究表明，驱动大型模型所需的计算能力已经每三个半月翻一番。
也就是说，其所需要的能源自然也将翻倍。现有的发电方式又主要以火力发电为主，因此电力需求增加，最终必然导致碳排放的增加，甚至加剧全球变暖。
每次换代产生电子垃圾
与此同时，为了提供更强性能所研发的芯片、服务器等等设备在更新换代中产生了大量的电子垃圾，而且每次换代都产生一波电子垃圾，处理这些垃圾将成为难题。
因此，这个与AI相关的环境问题，将会形成蝴蝶效应，在技术上取得哪怕1%的性能提升，背后都是巨大的资源消耗以及对环境深远的影响，毕竟地球的资源是有限的。
尚无有效解决办法
由此产生的问题，虽然严峻，但遗憾的是，与其他人类发展所带来的环境问题一样，AI运转带来的资源负担并没无有效的解决办法。甚至更为严重。因为互联网时代对技术的渴求无法像其他方面的需求一样能够抑制，因此也不存在相应的节能措施。
Al来抵御消耗
颇具讽刺意味的是，对人工智能功耗限制贡献最大的实际上可能是Al本身。谷歌已经在使用其2014年收购的DeepMind开发的技术，来更有效地冷却它的数据中心。通过向人类操作员提出建议，人工智能已经帮助该公司削减了40%的冷却费用；现在它能有效地独立运行数据中心的冷却系统。
光子量子技术或许有门儿
另一种可能就是介质上的进步。lBM、英特尔、等大公司，都在开发利用光子、量子作为介质，以来取代目前的半导体工业生产及应用能耗。最有可能的会是量子技术，会彻底改目前的半导体传统工业能耗状态。
量子计算机
因为量子计算机的计算力和现在传统的计算机比，可能是百倍、千倍的增长，所以量子计算机的计算力，目前看来能和未来的数据算力发展达到平衡点。
结束语
在许许多多的科幻作品中，常向人们描绘了一种科技极度发达但资源消耗殆尽的废土末世，现在看来这种假设很大程度上因Al的加速应用将成为现实。如果实现了人们构想里的AI技术全面应用的世界，那么废土未世会同时来临。
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