当算力遇上碳中和：碳足迹的算力追踪
目录
一、从AI模型到数据中心的“吃电怪兽”
二、用AI打败AI的“碳追踪魔法”
三、绿色算力的创新突破
2025年，全球算力需求激增300%，数据中心耗电量已占全球总电力的5%。与此同时，中国“双碳”目标进入关键期——2030年碳达峰迫在眉睫，2060年碳中和任重道远。看似矛盾的算力与碳中和，却在“碳足迹追踪”领域擦出火花：算力不仅是碳排放的“制造者”，更成了减排的“解题者”。
一、从AI模型到数据中心的“吃电怪兽”
1、AI模型的“碳账单”
训练一个GPT-3模型需要消耗1287兆瓦时电力，排放552吨二氧化碳，相当于120户美国家庭一年的用电量。而参数规模更大的GPT-4，训练成本更是前者的百倍以上。更触目惊心的是日常推理环节：ChatGPT每月处理1.64亿用户请求时，累计碳排放高达26万公斤