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导读：

电影《焚城》揭示了电子垃圾不当处置及泄漏带来的严重危害，引起了公众的关注。这些电子垃圾中含有大量有毒物质，不仅破坏地球生态系统，还严重威胁人类健康。因此，加强电子垃圾处置的监管迫在眉睫。

数字化时代的AI挑战

在数字化时代，生成式AI（GAI）展现了巨大的潜力，改变了人们的生活和工作方式。然而，这种技术背后隐藏着资源环境代价，尤其是与GAI相关的电子废物问题，却较少受到关注。

新的研究成果

最近，中国科学院城市环境研究所联合英国剑桥大学和以色列瑞赫曼大学团队，基于“服务-算力-算法-芯片”框架，开发了一种名为“算力物质流”的新方法，量化解析了GAI的硬件需求及其产生的电子废物挑战，并评估了相关循环经济措施及其影响。

研究发现

研究表明，如果不采取减少电子废物的措施，GAI将在2023年至2030年间累计产生120万至500万吨电子废物。

循环经济的重要性

随着AI技术的发展，电子废物问题将成为不可避免的挑战。通过实施循环经济策略，不仅可以节约资源、保护环境、减少电子废物的产生，还可以创造新的经济发展机会。

研究的贡献

该研究不仅为AI领域的可持续发展提供了新视角，也为全球电子废物管理和循环经济策略的制定提供了科学依据。

研究背景

论文的主要作者汪鹏博士，专注于新兴技术背后的资源环境影响及其管理措施研究。他从一次观看反腐纪录片的经历中获得了灵感，意识到AI技术背后的资源环境代价尚未受到足够重视。

方法论创新

研究团队面临的主要挑战是如何量化GAI的硬件需求及其产生的电子废物。他们基于“服务-算力-算法-芯片”框架，成功实现了GAI服务与AI硬件的关联和解离，支撑了对AI资源环境代价的精准测量。

未来展望

尽管对未来AI的发展和算力需求进行了多种情景预测，但仍存在很多不确定性。建议开展AI电子废物的监测及定期预测更新，以更准确地指导废弃物管理。

电子废物现状

据联合国机构发布的《2024年全球电子垃圾监测》报告显示，2022年全球产生了6200万吨电子垃圾，仅有22.3%被妥善收集和回收。AI产生的电子废物尚未纳入监测和评估体系，亟需纳入全球电子废物监测网络范畴中。

循环经济策略

研究团队提出了循环经济策略，旨在通过减少、再利用、修复和回收数据中心的过时设备来减少电子废物的产生。此外，还需在算法开发阶段降低模型的算力需求，促进低算力模型和算法的研发，以推动AI的可持续发展。

结语

通过了解和采取预防性措施，我们可以更好地应对AI带来的电子废物问题，从而实现技术和环境的双赢。