《自然 · 可持续性》：美国AI数据中心的环境影响与净零排放路径分析

本文分析了2024年至2030年间美国AI服务器部署对环境的影响及实现净零排放的路径。研究背景是生成式AI需求激增导致数据中心能耗和用水量大幅上升，对实现气候目标构成挑战。研究目的是通过构建建模框架，评估AI服务器在能源、水和碳排放方面的时空分布特征，并探讨行业实现短期净零目标的可行性路径。结论表明，AI服务器的扩张将导致显著的用水量和碳排放增长，且行业难以在2030年单独依靠抵消机制实现净零目标。然而，通过优化空间布局（如优先部署在德克萨斯州等中西部可再生能源丰富地区）、提升能效（如采用先进冷却技术）以及加速电网脱碳，可大幅削减环境足迹。研究强调需要政企协同、建立透明标准和实时监控，以推动AI行业的可持续发展。