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- 本白皮书阐述了人工智能如何助力解决其自身引发的环境挑战。
- 资源效率应从一开始就设计在系统之中。
- 可持续人工智能需具备全生命周期思维并遵循循环经济原则。
近日，全球数字业务和IT服务领军者NTT DATA发布了一份新白皮书，强调亟需将可持续性融入人工智能（AI）开发与部署的每一个层面，以抵消该技术对环境产生的影响。为可持续人工智能部署创新解决方案，既是企业的责任，也是创造持久价值、增强组织实力及减少关键资源消耗的战略机遇。
这份题为《可持续人工智能，共创更加绿色的明天》的新白皮书阐述了人工智能日益增长的环境影响，并勾勒出一条通往可持续创新的道路。人工智能技术需要消耗巨额电力来支持不断飙升的计算需求，以训练大语言模型、运行推理流程并维持全天候服务。研究人员预测，到2028年，人工智能工作负载将占据数据中心超过50%的电力能耗。其他主要环境影响还包括数据中心冷却系统的水资源、电子垃圾以及硬件生产所需的稀土矿物开采。
"NTT DATA 可持续创新总部负责人 David Costa 表示："人工智能快速发展与普及所带来的资源消耗问题令人担忧，但该技术也能够为其自身引发的环境问题提供创新解决方案。人工智能的强大能力有助于更有效地管理能源网络、减少总排放量、模拟环境风险并改善水资源保护。对于各组织而言，认识到这一挑战并从一开始就将可持续性融入人工智能系统至关重要。"
核心洞见
从“性能优先”拓展至“绿色优先”：NTT DATA 的人工智能专家与可持续发展顾问呼吁采用全面的可持续发展目标，而非仅仅关注准确率、速度等传统人工智能性能指标。资源效率必须作为核心设计原则得到优先考量，而非权衡取舍的选项。
量化环境影响：人工智能的能耗、碳排放及水足迹需要建立标准化且可验证的指标。“人工智能能源评分”（AI Energy Score）、“人工智能软件碳强度”（Software Carbon Intensity, SCI for AI）等行业基准，为将可持续性嵌入治理、采购及合规协议提供了可行路径。
以全生命周期为核心的方法：可持续人工智能需具备全生命周期思维，覆盖从原材料开采、硬件生产、到系统部署及最终处置的各个阶段。关键举措包括延长硬件使用寿命、优化冷却系统，以及应用循环经济原则。
生态系统内的共同责任：责任需广泛分配，涵盖硬件制造商、数据中心运营商、软件开发者、云服务提供商、政策制定者、投资者及消费者。跨行业合作对于推动系统性变革至关重要。
面临的障碍与最佳实践
为解决这些问题及其他关切，报告列出了多项最佳实践，包括：
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应用绿色软件工程模式，减少资源消耗
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结合可再生能源的可获取情况，选择合适的地点与时段运行人工智能工作负载
利用远程图形处理器（GPU）服务及本地部署式人工智能
优先采用模块化、可升级的组件，并通过翻新、复用及负责任的回收利用延长硬件使用寿命，从而减少电子垃圾
尽管通往可持续人工智能的道路错综复杂，但通过对人工智能生命周期进行有意识的端到端重新设计，既能充分发挥该技术的积极潜力，又能保护所有生命赖以生存的环境系统。
为助力加速向可持续未来转型，敬请访问我们的全球官网（英文）下载本白皮书，了解更多关于 NTT DATA 可持续发展服务的信息。
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关于NTT DATA
NTT DATA是一家年入300多亿美元、值得信赖的全球商业和技术服务创新者。我们为75%的《财富》全球100强企业提供服务，致力于帮助客户创新、优化和转型，以实现可持续成功。每年我们在研发方面的投资超过36亿美元，帮助客户和社会能够自信、可持续地迈向数字化的未来。作为全球最佳雇主，我们在50多个国家拥有多元化的专家，并拥有由知名企业和初创公司组成的强大合作伙伴生态系统。我们的服务包括商业和技术咨询、数据和人工智能、行业解决方案，以及应用程序、基础设施和连接的开发、实施和管理。我们也是全球领先的数字和人工智能基础设施提供商之一。NTT DATA隶属于NTT集团，总部设在东京。敬请访问nttdata.com（全球）或nttdata.com.cn（中国）。
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