《可持续发展与人工智能的冲突给计算机公司带来了挑战》

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导读：

• 人工智能既是计算密集型产业，也是能源密集型产业。如果不重视，可能会影响企业实现可持续发展目标的能力。

• 数据足迹可能占数据密集型企业总体碳足迹的 40% 以上，而优化备用容量为企业解决数据足迹问题提供了一种方法。

• 另一种方法是重新利用闲置的办公楼，这些办公楼在“居家办公”风潮之后已经几乎闲置。

除了大规模采用生成式人工智能，数据的创建和复制也在不断增长。

研究人员预计，目前 23% 的复合年增长率将持续到 2025 年。然而，由于人工智能是计算和能源密集型产业，它的存在使大数据变得更加庞大。

如果不加以解决，所有这些都会影响企业实现可持续发展目标的能力。幸运的是，整个 IT 领域的公司都在寻求应对这一挑战的方法。

分散式云存储公司 Storj 的首席执行官 Ben Golub 说：“从我们的角度来看，人工智能是一个真正的大数据问题。通过共享网络，Storj 帮助企业出租其闲置的计算容量。戴尔和 IBM 等传统企业也加入了这家初创公司的行列，共同解决数据存储效率问题，以实现经济和环境的可持续发展。”

戴尔科技基础设施解决方案集团总裁兼首席运营官亚瑟-刘易斯正在帮助客户从传统的三层数据中心模式过渡到软件定义（或分散）架构。这种过渡可以帮助客户在成本、性能、易用性和效率方面优化工作流程。

Lewis指出，有了软件定义架构，“你就有能力按需购买计算资源，并根据容量需求进行扩展”。

刘易斯说，现在的市场大致分为两派，采用分散式数据存储的企业与坚持使用传统整合架构的企业。由于单个数据中心的耗电量相当于50,000 个家庭的用电量（而云计算产业的碳排放量现已超过航空业），行业巨头和初创企业都非常关注解决方案。

IBM的 2023 年首席执行官研究报告指出，对于 42% 的首席执行官来说，环境的可持续发展是未来三年的首要挑战。同时，首席执行官们表示，他们面临着采用生成式人工智能的压力，同时还要权衡数据管理需求，以便成功采用人工智能。对许多人来说，受爆炸性数据增长和可持续发展目标的影响，云存储是其中的一部分。

磁盘驱动器的分歧

解决大数据问题的途径有很多，但它们的目标都是一致的：更高效、更有效的云计算。

Storj和其他优化备用容量的初创公司为企业解决数据足迹问题提供了一种途径，Golub认为，数据足迹可能占数据密集型企业整体碳足迹的40%以上。他说：“使用备用容量很经济。事实证明，这也是避免大部分碳影响的方法。”

与此同时，戴尔力求引导客户采用分散的、软件定义的云架构，但同时也在提高传统模式的效率。刘易斯说，他们比市场上任何一家数据存储厂商都拥有更多的能源之星认证。他说：“我们将所谓‘可持续发展设计’融入到我们的产品生命周期流程中。”

对于那些采用分散式架构的厂商，刘易斯说，保持他所谓的 “分散式架构的集中管理”仍然非常重要。当然，戴尔的优势在于拥有包括底层计算在内的整个堆栈，这使他们能够在整个模型中提高效率。即使对于没有这种优势的公司来说，优先考虑整体管理模式也是关键所在。

另一种选择是重新利用闲置的办公楼，这些办公楼在居家办公开始流行之后已经被闲置。穆迪分析公司高级经济学家 Ermengarde Jabir 专门研究商业地产。在当今不断发展的数据经济中，这些地产当然包括数据中心。

贾比尔对将闲置办公楼重新用作数据中心的投资兴趣日渐浓厚。随着共同定位或共享空间数据中心越来越容易获得，这些重新利用的建筑不仅为分散式数据存储提供了更多机会，还提高了建筑的物理安全性。贾比尔说：“分散化有助于公司确保数据安全，因为没有一个特定的位置用来存储所有数据。”

无论公司是尝试优化传统的三层数据中心模式，还是转向分散式架构，它们所使用硬件的效率在可持续发展中也发挥着作用。为此，开放计算项目制定了数据中心循环准则，以延长物理设备的使用时间并减少浪费。生产存储硬盘所涉及的原材料、组装、运输、分销、产品使用、处置和回收都不是小事。

IBM云计算总经理 Alan Peacock 认为，企业在减少碳排放方面面临着来自投资者、监管机构和客户越来越大的压力。Peacock说：“作为任何人工智能转型路线图的一部分，企业必须考虑如何管理跨云和内部部署环境的数据增长。

IBM最近推出了云碳计算器（Cloud Carbon Calculator），这是一个人工智能仪表板，旨在让客户得知基于标准推算出的温室气体排放数据，并帮助管理其云计算的碳足迹。这是领导者将数据重点转向内在可持续发展目标的另一种方式。

打破技术障壁

刘易斯预测，分散式数据存储将在未来几年迎来发展机遇，但这种转变已经开始。拥有大量数据和计算能力的人工智能正在进一步推动这一进程。

刘易斯说：“对于那些希望减少产品碳足迹的客户来说，他们确实需要开始考虑如何转向更加混合和互联的环境，并打破那些技术障碍。”

Golub建议进行数据审计，以帮助解决公司的碳足迹以及经济和性能效率问题。要问的问题包括：你的工作负载是什么？哪些工作负载最适合分散式数据存储模式？

Golub补充说：“人们需要先说说，‘我在哪里创建数据，我使用这些数据的目标是什么，现在这些数据的碳影响是什么？’”

照片和视频、医疗图像、科学研究、大型语言模型等大数据集都构成了数据密集型环境。正如Golub所说：“最环保的硬盘是永远不需要建造的硬盘，最环保的数据中心是永远不需要创建的数据中心。”

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