马斯克最近可谓“流年不利”，这边被白宫的事情弄得焦头烂额，那边为特斯拉股价接连下跌而忧心忡忡，就连他在人工智能上的布局，也惹了麻烦！

工厂被查，竟因空气污染

据外媒，他的人工智能初创公司 xAI 在田纳西州孟菲斯市因涉嫌在其数据中心违反环境规定而面临审查——马斯克创立这家公司，一定程度上是为了和他昔日投资，后与同伴翻脸而退出的OpenAI相互“别苗头”。

据外媒，南方环境法律中心在4月9日发给谢尔比县卫生局的一封信中表示，航拍图像和其他数据显示，xAI在当地的工厂安装了“多达35台燃气轮机”。信中说，该公司只申请了15台涡轮机的许可证，以临时为数据中心供电。

马斯克于2023 年创立了 xAI，并将该公司作为他人工智能雄心的核心，因为他与 OpenAI 进行了一场备受瞩目的商业和法律斗争，OpenAI 是他于 2015 年共同创立的非营利性研究实验室（后因理念不合而分道扬镳）。xAI的旗舰聊天工具Grok旨在与ChatGPT抗衡。

今年3月下旬，马斯克宣布xAI已收购他的社交网络X（前身为 Twitter），此次交易对xAI的估值为800亿美元，对X的估值为330亿美元，即450亿美元减去120亿美元债务。

去年，xAI团队开始使用 10万个英伟达H100 处理器在孟菲斯数据中心训练其 AI 模型。根据其许可证申请，xAI 的长期计划是使用当地公用事业公司 Memphis Light、Gas and Water 和田纳西河谷管理局的电力。

然而，SELC 表示，涡轮机的发电能力估计为421兆瓦，相当于整个田纳西河谷管理局（TVA）发电厂的发电能力。该公司尚未透露何时计划关闭涡轮机并更换电源。

SELC 在信中表示，xAI 正在没有任何空气许可的情况下非法运行更多数量的涡轮机，并且当地社区已经“严重负担过重”。

信中进一步表示。而“更糟糕的是，制造商提供的这些涡轮机的排放数据显示，xAI 每年排放1,200至2,000 吨形成烟雾的氮氧化物（NOx），使该设施可能是孟菲斯最大的工业氮氧化物排放源”。医学上已经公认，暴露于高浓度的氮氧化物（臭氧形成的前体）与呼吸系统疾病死亡的风险增加有关。

这边xAI已经“后院起火”，而xAI的大老板，同时也是SpaceX和特斯拉的掌门人，马斯克这些天大部分时间都在华盛顿特区度过，作为特朗普第二届政府的核心人物。马斯克的主要职责是监督削减政府支出和取消法规的广泛努力，包括那些可能抑制他的业务的法规。

不管是SpaceX还是特斯拉，都有违反联邦和州环境法规的“黑历史”。据外媒，SELC 表示，xAI 很可能“违反了《清洁空气法》和谢尔比县对主要空气污染源严格的施工前许可要求”。

SELC 的律师阿曼达·加西亚 （Amanda Garcia） 表示，谢尔比县卫生局是负责实施相关许可要求的地方实体，并有权根据现有法律追究 xAI 的责任。在上周三的谢尔比县专员公开听证会上，居民对xAI使用天然气涡轮机，以及在没有强有力的缓解措施的情况下，可能造成的健康问题表示震惊。

据外媒，住在 xAI 设施附近的居民说，她的家人一直在与慢性呼吸系统问题作斗争。她说，她希望能够一大早醒来，打开她家的窗户。

“但是当我打开那扇窗户时，我闻到了除了正确的东西之外的所有气味，而正确的东西是干净的空气，”她说。“马斯克拥有所有的钱。他是一个百万富翁，亿万富翁，但不管他是什么样的人。但我们需要干净的空气！”

马斯克的xAI 遭遇“空气污染”风波，只是近年来人工智能在节能减排方面陷入“两难”境地的一个例子。照理说，人工智能的高歌猛进，是为了让大家的生活更美好，节省更多的能源，但近年来越来越多的例子表明，人工智能还没彻底解决环保问题，自己倒可能首先已经成了新的环保问题。

人工智能，真的环保么？

众所周知，人工智能大模型的训练过程需要巨大的算力支持，这直接导致了大量的电力需求。日益提升的高性能硬件、训练推理环节、数据中心运转、温控系统都需要庞大的电力来支撑。

例如，训练 OpenAI的GPT-3 模型耗电量约为 1.287 吉瓦时（1吉瓦= 1,000 兆瓦），相当于 120 个美国家庭一年的用电量。这还只是GPT-3，从ChatGPT-3到GPT-5，参数量持续暴增，GPT-3的参数量只有1750亿个，GPT-4几乎是上一代的10倍，达到1.8万亿个。而三星高管曾剧透，GPT-5约拥有3-5万亿个参数，而其它大模型的“军备竞赛”毫无疑问不会停止。可以想象，这会带来多大的耗电量！

著名杂志《Nature》最近发布的一篇论文显示，国际能源机构的模型预测虽然数据中心2024年的用电量只有415太瓦时，约占全球用电总量的1.5%，但到了2030年，数据中心的用电量将达到945太瓦时（TWh），相当于日本目前全年用电总量。目在2030年前的预测增量中，发达经济体将贡献逾20%的增长，而发展中经济体占比仅约5%（见下图）。对此国际能源机构特别指出，AI相关算力需求的爆发式增长，正成为重塑全球能源格局的关键变量。

到2030年，全世界的数据中心耗电量将激增

图片来源：Nature

除了消耗大量能源，大模型的巨量耗电，还会对电力系统带来意想不到的效果——类似于股市中的“追涨杀跌”，大模型耗电量的波动，可能会给电网带来沉重压力！

据《知识分子》援引华北电力大学丁肇豪教授的发言，模型训练时可能会停多次，每次暂停都可能导致瞬间百兆瓦级别的电力负荷波动。这种波动不仅关系到电力供应是否充足，还可能对电网安全造成冲击。

总而言之，大模型的应用，给传统模式下的电网带来了很多挑战，具体有哪些，恐怕还有待进一步研究。而在大模型的重镇美国，老旧的电网恐怕会让这一问题“雪上加霜”：2019年7月纽约曼哈顿大停电、2020年8月加州大停电、2021年得州又出现大规模停电。真要是未来大模型这个“电老虎”越发庞大，还不知道要引发多少类似的停电。

除了能源，大模型的应用，带来的能耗污染问题也不容忽视——本文一开始所言的马斯克的xAI工厂遭遇“投诉风暴”，就是活生生的污染实例！比起污染，更重要的问题是碳排放。

根据2024年《环境纵横》发表的论文，2021-2024年期间发布的碳排放量排名前20的AI系统单次训练的总能耗为10.8亿度，产生的碳排放超过10万吨二氧化碳。不同模型之间的能耗差异显著（如下图）。在当前AI行业快速发展阶段，一些新型大型模型的出现和迭代将显著增加整体碳排放。未来与AI系统相关的碳排放量可达1.06亿吨二氧化碳，这将超过137个国家2022年的碳排放量。

不同大模型的二氧化碳排放量

图片来源：环境纵横

谁能“喂饱”大模型所需要的电力？如果靠常规能源，恐怕有“拆东墙补西墙”之嫌——火电的碳排放“原罪”自不必说，现在越来越多的研究表明，就连水电、风电、光伏这样的新能源也难逃污染和破坏之嫌，并且并不是所有地方都适合发展这些电力，那么还能怎么办呢？

“车到山前必有路”，作为人工智能的开创者，OpenAI负责人其实早就想好了“应对之道”，只是距离实操——或许还有一段距离！

可控核聚变

AI耗能的破解之道？

据云岫资本整理，OpenAI创始人山姆·阿尔特曼是核聚变技术的坚定支持者，他认为“核聚变技术突破近在眼前，并将成为解决AI能源瓶颈的关键。”其个人最大单笔投资是向美国核聚变初创公司Helion Energy注资3.75亿美元，并持续追加投资。与此同时，多位大佬近年也在“加码”下注核聚变，具体投资公司及金额可见下图。

近年来，一众大佬纷纷下注可控核聚变

图片来源：云岫资本

据《2024年全球聚变行业》报告，核聚变产业2024年已吸引了73亿美元投资，超过2023年的62亿美元。虽然可控核聚变在技术上还有很多难度，但近年来行业的进展表明，实现可控核聚变，或许已经不再是遥不可及的梦想，驯服“核聚变”的曙光就在眼前。

就在2024年12月，分拆自MIT的核聚变商业公司Commonwealth Fusion Systems宣布，将在弗吉尼亚州建造世界上第一座商用核聚变发电厂，预计将在2030年之后投入使用，可提供400兆瓦的清洁电力，足够为大约15万户家庭或大型工业设施供电。

核聚变发电厂效果图

图片来源：公司网站

各国政策也开始纷纷加码：美国政府在2022年白宫聚变峰会上提出“加速聚变能源商业化十年计划”，成立“聚变创新研究引擎（FIRE）”，向8家私营企业提供资金支持商业化。日本在2023年也通过了有史以来第一个国家核聚变战略，提出了日本未来核能发展的主要方向与具体举措，指出将加大投资力度，促进下一代新型反应堆建设。

尾声

马斯克的xAI此番因环境污染面临监管审查，从一个侧面折射出目前AI模式面临的环境伦理困境。而这本质上是发展中的问题，只能通过技术的进步得以逐步解决。那么核聚变的光芒，还有多久才能照亮AI的道路呢？且让我们拭目以待~

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