AI电子垃圾正在激增 解决AI电子废弃物成为“必答题”

  近年来，人工智能（AI）加速渗透到日常生活的方方面面。为我们正常的生活带来便利的同时，AI会造成的环境问题也不容忽视。中国科学院城市环境研究所研究员汪鹏等研究人员的一项研究测算显示，2020年至2030年，生成式AI带来的电子废弃物可能激增近1000倍。相关研究成果日前在线发表于《自然·计算科学》。

  汪鹏介绍，为科学有效地量化评估生成式AI的算力硬件需求及其产生的电子垃圾数量，团队构建了名为“算力物质流”的新方法。这一方法将通用AI的应用服务与底层硬件进行解离分析，拆分为“需求—算法—算力—硬件”四个层次。首先，要计算出生成式AI接收到的服务需求；接着，通过一系列分析这些需求与不同算法之间的对应关系，确定生成式AI所需算力大小；最后，推导出所需的GPU硬件数量及其附属相关硬件的需求。

  研究结果为，在最激进的发展模式下，生成式AI在2023年至2030年产生的电子垃圾累积量或将达500万吨。预计产生的电子垃圾包含150万吨印刷电路板和50万吨服务器电池。它们可能含有铅和铬等有害材料，若处置不当将带来严重环境危害。即使在最保守的发展模式下，同一时间段产生的电子垃圾量也将达到120万吨。

  《2024年全球电子垃圾监测》报告数据显示，电子垃圾产生量增速远高于回收量增速。在2022年产生的6200万吨电子垃圾中，含有3100万吨金属、1700万吨塑料和1400万吨其他材料（矿物、玻璃、复合材料等），其中仅有不到1/4的材料被妥善收集并回收利用。此外，针对关键原材料回收技术的专利申请数量尚未显著增加。

  首先是处理难度。《2024年全球电子垃圾监测》报告数据显示，2022年全球产生的电子垃圾中所含金属的经济价值估计为910亿美元。有价值的二次原材料是铜（190亿美元）、黄金（150亿美元）和铁（160亿美元）。然而，目前电子垃圾管理仅产生了价值280亿美元的二次原材料，其中大部分损失是由于焚烧、填埋或不合理处置造成的。

  其次是成本问题。在回收电子垃圾过程中，需要投入大量的人力、物力和财力进行收集、运输、拆解和处理。同时，由于电子垃圾的来源分散，回收难度大，导致回收效率低下，进一步增加了成本。《2024年全球电子垃圾监测》报告数据显示，2022年，全球电子垃圾管理的经济效益为510亿美元，而成本为880亿美元，相当于整体经济损失370亿美元。

  汪鹏分析，就单个产品而言，如果能以更少的硬件资源消耗实现更高性能，其产生的电子垃圾相对数量会减少，但由于设计的复杂性等原因，其处置处理难度也会相应增加。而且，考虑到性能提升会带来消费总量快速提升、产生“反弹效应”，电子垃圾的数量和处理难度仍会随着硬件性能提升而同步增加。因此，电子废弃物末端处置回收是循环经济中不可忽视的一环。这些废弃物中富有丰富的高价值金属资源，但也含有很多有害于人体健康的物质。厂商需要确保所有材料得到妥善处理，避免引发二次污染问题。

  我国格外的重视废弃电器电子科技类产品回收处理，近年来在废弃电器电子科技类产品法规体系、全链条管理和企业环境监管方面开展了大量工作。在生态环境部前不久召开的例行新闻发布会上，生态环境部固态废料与化学品司司长郭伊均介绍，截至今年9月底，全国95家正规处理企业共回收处理废电器近7600万台（套），产出约37万吨废塑料、52万吨废铜铁铝及其合金等，均进入下游企业再生利用。各类拆解处理产生的危险废物与别的环境风险物质均得到规范利用处置，全国废电器规范回收利用态势持续回升向好。