随着对人工智能（AI）需求的不断增长，支持这些技术的数据中心所需的能源也在增加。然而，能源消耗的增加也带来了代价：有害空气污染物的排放量激增。
这一问题已经影响了公众健康，并预计会进一步恶化。到2030年，美国的数据中心每年可能会导致60万哮喘病例和1300例早死。这将占该国所有哮喘相关死亡人数的三分之一以上。
加州大学河滨分校的Shaolei Ren表示，空气污染的影响是广泛的。“公众健康影响是对人们的直接和切实影响，这些影响是实质性的，并不限于数据中心运营的小半径范围内。”Ren解释道。这些设施排放的污染物可以长距离传播，这意味着增加的排放带来的健康影响不仅限于数据中心附近的区域，而是会影响到全国的人们。
Ren和他的同事、加州理工学院的Adam Wierman基于数据中心的能源需求计算了这些令人震惊的预测。许多美国的数据中心仍然依赖化石燃料，这些燃料会释放有害的空气污染物。一个例子是细颗粒物，这是一种已知的健康危害。根据他们的研究，训练单个大型AI模型所需的电力可能会产生相当于一辆乘用车在洛杉矶和纽约市之间往返10,000次的污染物。
为了评估这些健康影响的全貌，研究人员使用了美国环境保护署（EPA）提供的工具。他们估计，到2030年，数据中心将造成全国公共健康成本超过200亿美元。这一数字是美国钢铁行业公共健康成本的两倍，甚至可能与加利福尼亚等最大州数百万辆汽车排放的健康影响相当。
能源密集型数据中心的健康影响已经在当地社区感受到。例如，在弗吉尼亚州的数据中心巷，备用燃气发电机估计会导致14,000例哮喘症状。即使这些发电机仅以允许污染水平的10%运行，由此产生的公共健康成本每年也在2.2亿至3亿美元之间。如果它们以州当局允许的最大水平运行，总健康成本可能会飙升至每年20亿至30亿美元。这些排放的影响不仅限于当地居民，还会扩展到其他州，包括佛罗里达州。
尽管一些科技公司正在通过支持低排放能源来源、投资可再生能源项目和核能来减轻这些影响，但许多数据中心仍严重依赖化石燃料。此前的研究表明，到2030年，数据中心可能会使美国对天然气的需求增加到类似于纽约州或加利福尼亚州的能源消耗水平。
“关于人工智能和数据中心计算对健康影响的问题非常重要，”宾夕法尼亚大学的研究员Benjamin Lee说。Lee承认这项研究是首次估算这些成本并将其用财务术语表达出来。然而，他也强调需要进一步研究以验证研究结果背后的估计和假设。
随着数据中心继续扩大以满足AI的需求，解决环境和公共健康后果将变得越来越重要。持续依赖化石燃料进行能源生产仍然是一个主要挑战，但可再生和核能选项提供了潜在的解决方案。持续的研究对于全面了解这些影响的范围并制定减少对公共健康危害的战略至关重要。
该研究发表在《arXiv》期刊上。
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