解决 AI 数据中心可持续性挑战，是否找错了方向？

更智能的供应链可能是降低AI热潮环境影响的关键

全球各地的可持续发展领袖正在讨论AI的悖论。一方面，AI的环境足迹正在不断扩大。但另一方面，AI正在积极帮助解决一些最具挑战性的现实世界可持续发展问题。

AI的好处不仅在于提高企业内的生产力或实现流程自动化；它们的影响要大得多，也更具深远意义。当AI应用于科学研究、医疗健康和能源系统时，它具有拯救生命的强大能力和潜力。当AI应用于可持续发展挑战时，其预测和优化能力可以减少浪费、能源使用和排放。国际能源署（IEA）估计，如果现有的工业流程AI应用在全行业得到采用，仅能源节约一项就将超过墨西哥当前的总能源消耗量。

虽然我们不能对AI和数据中心生态系统当前的环境足迹视而不见，但我们也不能忽视这项技术所带来的有意义的影响和前景。现在放弃AI将阻碍我们实现其全部益处。然而，要兑现其承诺，我们必须建设支撑它的实体基础设施，并且必须寻找以可持续方式实现这一目标的方法。

迄今为止，围绕AI的可持续发展讨论在很大程度上集中在数据中心上。但要切实减少AI的环境足迹，我们还需要把目光投向数据中心之外，沿着材料、设备和硬件的上游路径进行追踪。

减少AI足迹的一个有力杠杆在于优化AI基础设施背后的全球供应链。

在围绕AI环境影响的讨论中，当前对数据中心的关注在许多方面是可以理解的。如今，AI工作负载约占数据中心使用量的20%。预计到2030年这一比例将翻倍至40%。AI需要巨大的计算能力，而这种能力需要大量电力来运行、大量水来冷却系统。IEA报告称，一个典型的以AI为重点的数据中心耗电量可相当于10万户家庭。

可持续发展、设计和基础设施领域的一些最杰出人才正在推动大规模采用可再生能源为数据中心供电、在每个设施中推行绿色建筑实践以及低水耗冷却创新。这些问题至关重要，但它们只解决了问题的一部分。变革应当从AI驱动的供应链优化开始。

AI的环境足迹早在数据中心开始运营之前就已产生。数据中心代表着数千条庞大供应链的终点，这些供应链生产并运输半导体、服务器、网络设备、变压器、开关设备、冷却系统、钢铁和混凝土。这些产品的供应链覆盖全球网络中的多个供应商。

这一系统在很大程度上被排除在AI可持续发展讨论之外。但这些供应链是AI整体足迹的重要组成部分，应当加以优化以减少浪费和排放。

2026年发表在《Cogent Engineering》上的一项对112项同行评审研究的综述发现，AI可以通过改善供应链流程、信息共享和透明度，在优化供应链方面发挥变革性作用。以下是AI驱动的供应链优化如何减轻AI的环境影响：

更高效的制造：当应用于制造业时，AI可以通过优化能源使用、识别导致可持续发展问题的设备故障以及发现低效流程来帮助减少浪费。在AI基础设施供应链中，这些效率提升尤为关键，因为所生产的产品（包括服务器、冷却系统、电气设备、半导体）在制造过程中尤其消耗资源和能源，据BSR（Business for Social Responsibility）称，这些产品往往需要关键矿产开采。维护计算设备需要每两到三年频繁更换服务器和AI硬件。这使得优化上游产品制造成为减少数据中心整体环境影响的最大机会之一。

改进编排，以更少的资源浪费运输设备：硬件制造完成后，就该将其运送到数据中心建设现场。AI可以通过支持装载构建、运输规划和路线优化来帮助减少不必要的里程和资源使用。美国环境保护署证实，这是提升供应链可持续性的核心部分。

更好的可见性和情景规划：借助AI在可见性、预测和情景规划方面的改进，企业不必为应对潜在中断而囤积过剩库存或重复产能。更精确地了解风险所在，使企业能够制定有针对性的应对措施，而不是建立会造成浪费的缓冲。

网络化、精简化的协作：随着AI嵌入整个供应链网络，制造商和其他合作伙伴可以尽可能高效地进行沟通和信息共享。实时协作意味着每个人都能同时获得相同的更新。不再浪费精力、时间或资源。

生命周期可见性延长设备的使用寿命：随着技术快速进步，电子废弃物正日益成为令人担忧的问题。根据《全球电子废弃物监测》报告，2022年全球产生了创纪录的6200万公吨电子废弃物，较2010年翻了一番。AI增强的生命周期可见性可以帮助大幅减少电子废弃物，因为在未来数据中心硬件升级时，它能为维修、翻新和回收决策提供依据。

这对循环经济运动至关重要，该运动在使供应链更可持续方面具有巨大潜力。在循环经济中，AI可以改进材料分拣以提高回收率，优化逆向物流以收集退货进行翻新，并预测性地将回收材料与需求相匹配。

通过仔细审视AI基础设施供应链的每个环节，并优化运营以提高效率和可持续性，企业可以显著减少AI的足迹。AI本身正在改变历史上曾经不可能的事情，使规划者能够同时分析数据中心供应链中众多复杂的变量，从而为盈利和环境做出最佳决策。

尽管人们对数据中心的资源使用存在担忧，但可持续发展领域的领导者对AI的影响总体上仍持乐观态度——世界经济论坛的《首席可持续发展官展望》发现，73%的首席可持续发展官预计AI将切实加速可持续发展进程。

此外，AI有望推动材料和半导体创新，从而递归地改进技术并降低其资源密集度。研究人员和工程师正在利用AI设计更高效的芯片、开发更节能的AI模型、发现新材料，并改进冷却技术和数据中心能源系统。

这些创新解决方案，加上广泛的供应链优化，将使下一代数据中心更高效、更可持续，从而大幅缩小AI的环境足迹。

AI转型与可持续发展推动不必相互对立。通过将这一快速发展的技术应用于为其增长提供动力的数据中心和供应链，我们可以继续释放AI的益处，同时为未来基础设施构建更高效的基础。

Saskia van Gendt担任Blue Yonder的首席可持续发展官。在这一职位上，她负责制定和执行Blue Yonder的可持续发展战略，并推动产品路线图及全公司的可持续发展举措。

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