国际货币基金组织（IMF）周二表示，在 2025 年至 2030 年间，人工智能带来的经济收益将使全球产出每年增长约 0.5%，这超过了运行人工智能模型所需的数据中心产生的碳排放增加所带来的成本。
不过，国际货币基金组织在华盛顿举行的年度春季会议上发布的一份报告指出，这些产出增长并不会在全球范围内平均分配，并呼吁政策制定者和企业将对更广泛社会造成的成本降至最低。
报告称：“尽管存在与电价上涨和温室气体排放增加相关的挑战，但人工智能给全球国内生产总值（GDP）带来的收益可能会超过额外碳排放的成本。”
在这份题为《电力饥渴：人工智能将如何推动能源需求》的报告中，国际货币基金组织表示：“与人工智能预期带来的经济收益相比，这些额外排放的社会成本微不足道，但它仍加剧了令人担忧的碳排放累积问题。”
即使全球仍在努力履行减少碳排放的承诺，人们预计未来几年人工智能的普及仍将推动对能源密集型数据处理能力的需求激增。
国际货币基金组织的报告指出，弗吉尼亚州北部拥有世界上最集中的数据中心，那里专门用于建设服务器仓库的空间已大致相当于八座帝国大厦的建筑面积。
该组织估计，到 2030 年，由人工智能驱动的全球电力需求可能会增加两倍多，达到约 1500 太瓦时（TWh），这大约相当于印度目前的电力消耗量，比同期电动汽车的预期耗电量高出 1.5 倍。
这一增长所带来的碳足迹在一定程度上取决于科技公司能否信守承诺，通过更多使用可再生能源和其他方式来削减数据中心的碳排放。
人工智能能否带来能源效率提升？
国际货币基金组织估计，在当前的能源政策下，人工智能的广泛应用意味着在 2025 年至 2030 年间，全球温室气体排放量将累计增加 1.2%。据其估计，更环保的能源政策将把这一增量限制在 13 亿吨。
该组织用每吨 39 美元来量化这些排放的社会成本，得出额外成本在 507 亿至 663 亿美元之间，这比其所说的人工智能可能带来的全球 GDP 每年增长 0.5 个百分点所带来的收入增长要少。
独立分析人士表示，人工智能对经济和环境的影响在很大程度上取决于其使用方式，尤其是它能否带来能源使用效率的提升，或者更具可持续性的整体消费模式。
格兰瑟姆气候变化与环境研究所表示，如果人工智能能加速推动电力、食品和交通领域的低碳技术进步，甚至可能导致碳排放总量下降。
格兰瑟姆研究所的政策研究员罗伯塔・皮尔费德里奇称：“但仅靠市场力量不太可能成功推动人工智能应用于应对气候变化的行动。”
她还表示：“政府、科技公司和能源公司必须发挥积极作用，确保人工智能的使用是有目的、公平且可持续的。” 她还提到，需要研发资金和相关政策来解决因人工智能进步而加剧的不平等问题。
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