世事政情

　　近日世界多處地方熱浪滔天，本應擁有夏天涼爽冬天溫和地中海氣候的西班牙葡萄牙，竟出現40多度高溫；印象中應屬極北苦寒之地的挪威，也有40多度；加州內陸地區又乾又熱，山火在百多個地方肆虐；我6月底到北京開會，經朋友接洽，順便到北京黨校內的利瑪竇及幾十位耶穌會教士的墓園中憑弔，那幾天氣溫也達40度，我要高呼吃不消。

　　我不怕冷，但怕熱。地球是否暖化，對我的快樂指數頗有影響，今年暑假因頗多公務，幾乎全部時間都要留港，不能避暑，苦不堪言。為何不怕冷只怕熱？原因是我曾有10多年住在幾個使人避之則吉的冬天之城。芝加哥是有名的風城，它靠著無遮無擋的密歇根湖，冬天之際，北風呼嘯而至，是真正徹寒入骨的。我也在明尼阿波利市住過4年，此地是美國最寒冷的大城市，1、2月間，加上所謂的冷風因素（wind chill factor），當年屢有出現攝氏零下55度的低溫。至於另一個居住過多年的水牛城，雖因地近風景區尼亞瓜拉瀑布而吸引到大量遊客，但卻也與使外人聞風喪膽的大風雪結下不解之緣。

極端天氣會致財產損失

　　對地球是否暖化，原來在科技界仍有激烈爭論。我不懂這門專業，但以我橫跨幾十年的觀察所得，我較相信地球確在暖化。我中學時在香港華仁就讀，那裏的課室兩邊通風，感覺舒服，不大覺得熱；但近20年前，校方下令將課室一邊很具建築美感的木製闊邊百葉窗全部拆掉，改安上密封鋁窗，以便安裝空調，我見到後大感失落，昔日校園建築和諧之美湮沒了是一個原因，但也是有感於新生代嬌生慣養，沒有冷氣上不了課，現在看來，恐怕是地球暖化了所致。但更使我感到震撼的是，去年2月中，我重回明州母校，戶外溫度竟是攝氏20多度，學生都爭相穿著夏衣，跑到街上嬉戲。從零下55度變成零上20多度，怎不叫人警惕？

　　地球暖化會帶來甚麼經濟損失？以前讀過一些嚴謹的研究報告，現在已找不出來，但清楚記得，都是天文數字。這不難理解，若溫度平均升高1度，已經可以大事不妙，極端天氣會頻繁出現，風暴、火災、水災、旱災等等都可能奪走大批人的性命，財產損失更難以估量。只要想想南極陸地上的萬古玄冰溶化掉，海洋水平上升，多少地產會被水浸，便可知問題的嚴重。北極的海水浮冰溶掉卻不會使水位上升，否則違反阿基米德定律。

　　若要減低氣候變暖的代價，我們不能不減少碳排放，這倒有可能創造到商機。從前太陽能發電遠比火力發電貴得多，現時差距已拉近不少。太陽能的光伏板能大幅降價，主因應是中國已在大規模生產。從前我在美國很少見到光伏板，現在在一些陽光充沛的地方，例如加州，卻是容易見到很多房屋都安裝了光伏板。除了光伏板，風力發電也沒有碳排放。從前我在某些地方見到發電風車，覺得新奇，但現時在世界不少地方也可找到這些風車，希望這能減慢溫度上升的速度。對商人來說，這些也可以是新興的生意。

減少碳排放可創造商機

　　經濟學中有所謂的「環境庫茨湼茲曲線」，是指窮國人民求擺脫貧困，會重視工業發展，甚至犧牲了環境也在所不惜，但當人均GDP超過1萬美元後（這是用了10多年前的物價指數），愈來愈多人會對環境生態看得較重，所以願意花費資源去改善環境。因此之故，隨著收入上升，環境會愈來愈糟糕，但過了某個階段後，環境會愈來愈好。世界各國發展階段差異極大，有些國家在致力減排，有些則尚會大搞污染工業，也有些如美國般，發了達後退出巴黎協議，不理環境的破壞。

　　霍金曾預言，到了2600年，地球將「暖化」成一個火球，人類不能再居住。我不認為他對，因遠在火球出現前人類已死光，哪裏還有機會繼續碳排放？

　　ChatGPT這類生成式AI現已從「民間玩意」蛻變為「生產力工具」。最近各家大企業爭相引入生成式AI，藉此簡化業務流程，提升營運效率，但此舉背後可能會為自然環境帶來很大負擔。有專家預估，到2027年AI伺服器年均耗電量將會相當於荷蘭全國一年的用電量，故此呼籲企業在設計AI 軟硬件時應考慮電力消耗，以減低碳排放。

AI、雲端榮景背後隱藏環境危機

　　市場研調機構International Data Corp預測，及至2026年，全球企業對AI支出將會逾3,010 億美元（約2.35兆港元），複合年增長率達到26.5%。另一市調機構Synergy則指出，2022年企業對雲端服務的總支出已達2,270億美元（約1.77兆港元），估計在AI應用需求的帶動下，往後年均增長率將高達42%。然而，在這一片經濟榮景背後，卻隱藏了極大的環境危機。

　　荷蘭阿姆斯特丹自由大學商業及經濟學院博士候選人亞歷克斯·德弗里斯（Alex De Vries），創建數碼經濟分析平台「Digiconomist」，從經濟角度揭示數碼科技發達所帶來的意想不到問題。他於2023年10月發表一篇題為《持續成長的人工智能能源足跡》（The Growing Energy Footprint of Artificial Intelligence）論文，預測到2027年AI的電力使用可能等同於荷蘭、瑞典等國家一年的耗電量（約85至134 TWh）。

ChatGPT每日用電量564 MWh

　　一般來說，生成式AI的電力消耗主要來自兩方面：訓練構成AI系統核心的大型語言模型時所需的電力，以及大型語言模型執行邏輯推論（Inference）運算時的能耗。德弗里斯指出，AI日常運算消耗的電力，已遠超訓練模型時所用的電量。

　　根據半導體研究機構SemiAnalysis的資料，ChatGPT要依靠3,617台NVIDIA HGX A100伺服器、28,936顆GPU來支撐日常運作。德弗里斯以為基礎，計算出ChatGPT每日用電量為564 MWh，至於GPT-3模型訓練期間的耗電量則為1,287 MWh；換言之，ChatGPT運作３天所消耗的電量，已超過整個數據訓練階段了。故此，ChatGPT可說是一隻「吃電巨獸」，能夠產生大量碳排放。

OpenAI從來沒有透露ChatGPT的用電量，於是Alex de Vries基於NVIDIA A100伺服器的預計銷量，推算ChatGPT的電力消耗。（圖片來源：Unsplash圖片庫）

Alex De Vries估計，Google全面推出生成式搜尋後，其AI所用電力可能高達27.4 TWh，接近愛爾蘭一年耗電量（29.3 TWh）。（圖片來源：Google官網）

生成式搜尋普及AI耗電量將激增

　　當微軟（Microsoft）、Google逐步把生成式AI整合至旗下的搜尋引擎，這個能耗問題將會變得更加嚴重。加拿大永續數碼基礎設施公司QScale指出，生成式AI每次回答提問所需的運算力，是一般搜尋引擎的4至5倍，相對應的電力消耗也會更高。假如日後Google全面推出其生成式搜尋服務（Search Generative Experience），AI耗電量和碳排放量可能會以幾何級數上升。

　　有鑑於此，德弗里斯呼籲IT企業在開發AI軟硬件時，應要考慮背後的環境破壞。事實上，有專家已嘗試從演算法著手，降低AI運算的能耗。譬如說，AI可以利用「加法」或「乘法」，算出「10」的數值，惟前者需計算10次，後者則僅需計算1次，所以透過乘法取代加法的方式編寫演算法，就可以提高運算效率，兼且更加省電。

加州立法強制企業披露碳排放量

　　再者，有科技業者提出，引入基於第三代半導體氮化鎵（GaN）設計的電源供應器，取代傳統電源供應器，以提升AI伺服器的能效表現和功率密度。假如一座數據中心轉用氮化鎵電源供應器，功率耗損可以減少達50%，以數據中心平均用電量換算，相當於減省370億kWh的電量，足以供應40座大規模數據中心一年的電力需求。

Google在美國本土擁有14座數據中心，為Google Search、以及其生成式AI模型Bard和LaMDA提供運算力。（圖片來源：Google官網）

　　另一方面，監管機構亦應針對AI產業制定具體的環境披露要求，讓AI技術的環境成本變得更透明。美國加州於2023年9 月通過《企業氣候數據責任法案》，規定有加州業務、全球年收入逾10億美元（約78億港元）的大企業，到2026年必須揭露公司營運產生的碳排放量，到2027年更必須披露供應鏈中產生的碳量。因此，總部設於加州的OpenAI、Google等AI業者未來不得不在節能減排方面多下工夫了。

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