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我們(men) 已經離不開網絡了，很多時候，隻有在斷網時我們(men) 才能意識到網絡的存在。但在我們(men) 的注視之外，整個(ge) 龐大網絡消耗的電力，可能會(hui) 遠遠超出你的想象。

2015 年，阿瑟·霍蘭(lan) ·米歇爾（Arthur Holland Michel）在坐火車時隨手錄了一段 15 秒的視頻。視頻沒有什麽(me) 有意思的地方，隻是車窗外的光影不斷向後退去而已。文件大小不到 1MB，他隨手把視頻傳(chuan) 到網上。

直到 9 年後的一天，他才猛然發現，這個(ge) 沒什麽(me) 意義(yi) 的視頻一直默默保存在網絡上。他已經不記得當時他為(wei) 什麽(me) 這麽(me) 做了，但在某個(ge) 數據中心的服務器裏，這個(ge) 視頻在持續地消耗著電能。

數據能耗快速增長

2023 年，一篇論文給出了計算存儲(chu) 數據能耗的算法，其中一條核心的參數，是每 GB 文件，在服務器中每存儲(chu) 24 小時，就會(hui) 消耗 0.18kWh 的電力。霍蘭(lan) ·米歇爾借此計算了 2015 年那個(ge) 視頻的碳排放。他發現從(cong) 2015 年到 2024 年的 9 年間，這個(ge) 小視頻產(chan) 生了 100 克的碳排放。

乍一看這不算什麽(me) ，但實際上，他去年就向網上上傳(chuan) 了 960 個(ge) 視頻，並且，因為(wei) 手機畫質的提升，每個(ge) 視頻的體(ti) 積都比 2015 年那個(ge) 視頻更大，就會(hui) 消耗更多能源。更麻煩的是，這些視頻有可能被保存在了多個(ge) 平台上。

他永遠也無法確定，這份數據在整個(ge) 互聯網上被備份了多少遍。每次上傳(chuan) 視頻，就像在沒有人關(guan) 注的角落打開了一盞燈泡，除非刪除數據，否則它就會(hui) 不斷消耗電力，排放溫室氣體(ti) ，讓地球氣候更加糟糕。

圖片來源：Pixabay

數據的傳(chuan) 輸同樣會(hui) 消耗大量的能源。社交平台 Instagram 上粉絲(si) 量最多的個(ge) 人賬戶屬於(yu) 足球巨星 C 羅，在 2020 年時他的粉絲(si) 量大約為(wei) 1.9 億(yi) 。

Instagram 為(wei) 了將 C 羅發布的照片傳(chuan) 給他的粉絲(si) ，需要讓全球的網絡設施都運作起來，根據英國東(dong) 倫(lun) 敦大學的拉比·巴什魯什（Rabih Bashroush）博士的計算，C 羅發布的每張照片都會(hui) 消耗 24000kWh 電能。2024 年，中國人均生活用電量接近 1000kWh，24000kWh 的電夠一個(ge) 人用 24 年，夠一個(ge) 三口之家用 8 年，節省一些，10 年恐怕也不是問題。

人工智能正在消耗巨量的能源，按照過往的增長速度，人類的能源供應，很快就無法滿足人工智能的需求。但在人工智能之外，人類本身在網絡上耗費的能源，也不容小覷。

在地球上，我們(men) 每天都會(hui) 產(chan) 生 5 億(yi) 條推文、2940 億(yi) 封電子郵件、400 萬(wan) GB 的 Facebook 數據、650 億(yi) 條 WhatsApp 消息和 72 萬(wan) 個(ge) 小時的 YouTube 新視頻。全世界在 2018 年創建、捕獲、複製和消耗的數據總量為(wei) 33 澤字節（ZB），相當於(yu) 33 萬(wan) 億(yi) GB。2020 年，這一數字增長到 59ZB，預計到 2025 年將達到令人難以想象的 175ZB。

根據國際能源署（IEA）的數據，當前數據中心和網絡設施消耗的電力，分別已經達到了全球能耗的 1%～1.5%。就像水果不是從(cong) 貨架上長出來的一樣，網絡也不是憑空產(chan) 生的，它時時刻刻消耗著電力，總量可能超出你的想象。

而我們(men) 才剛剛進入網絡時代，就算是創建互聯網的那一批“上古大神”，不少今天仍然在世。時間會(hui) 帶來更多問題，其中之一就是，當我們(men) 這些今天的互聯網用戶死去之後，我們(men) 留下的數據仍會(hui) 持續消耗未來的能源。

例如，2019 年一篇《大數據與(yu) 社會(hui) 學》（Big Data & Society）上的論文就指出，到本世紀 60 年代，Facebook 上的死亡用戶可能會(hui) 比活著的用戶更多。已死亡的用戶不再會(hui) 產(chan) 生新的數據，但是他們(men) 生前留下的數據，仍會(hui) 在未來持續消耗著能源。

無處不在的碳排放

消耗電力，就意味著排放二氧化碳。那篇計算數據存儲(chu) 能耗的論文，同樣指出，在數據行業(ye) ，每消耗 1kWh 的電能，就對應著 0.23kg 的二氧化碳排放。一旦明白這一點，你就能明白數據的碳排放有多可怕。

保護環境，人人有責。當然，我們(men) 每個(ge) 人都清楚，環保的道德壓力更多會(hui) 落在企業(ye) 、政府和有錢人的肩上，但還是會(hui) 有很多善良的讀者在努力養(yang) 成節約的習(xi) 慣。例如少用一次性筷子，節約打印紙張。一雙一次性筷子的二氧化碳排放量大約是 20 克左右。但如果你在朋友圈/抖音發布了一個(ge) 500MB 的視頻，那服務器僅(jin) 僅(jin) 是存儲(chu) 這個(ge) 視頻，每天消耗的電能，大約就對應著 20 克的二氧化碳排放。並且，它每天都會(hui) 造成這麽(me) 多的排放。

圖片來源：Pixabay

和人工智能一樣，數據的存儲(chu) 和傳(chuan) 輸，乃至生活中無處不見的“雲(yun) ”概念，從(cong) 能耗上來看，都是不折不扣的重工業(ye) 。那為(wei) 了保護地球環境，減緩全球變暖，我們(men) 是不是現在就要改變自己的數據習(xi) 慣，刪除網上不必要的數據？

大可不必。其實，數據會(hui) 產(chan) 生多少碳排放，和大部分用戶的關(guan) 係並不大。如果沒有數據行業(ye) 的係統性變革，依靠個(ge) 人的使用習(xi) 慣來降低數據的碳排放，簡直就像是用鏟子和水桶來阻止洪水一樣低效。這個(ge) 問題，需要行業(ye) 自身來解決(jue) 。

影響數據存儲(chu) 碳排放的一個(ge) 重要因素，是數據中心的位置。例如，穀歌在美國俄亥俄州和俄勒岡(gang) 州都有數據中心，但前者的碳排放是後者的 5 倍。這主要是因為(wei) ，不同地區的電網，新能源裝機占比不同，單位碳排放就會(hui) 產(chan) 生區別。例如在加拿大蒙特利爾，每 kWh 電力隻對應 2 克二氧化碳，但是在波蘭(lan) 華沙，每 kWh 電力就對應著 723 克二氧化碳。根據生態環境部、國家統計局的數據，在我們(men) 國家，每 kWh 電力平均對應 556.8 克二氧化碳。

國內(nei) 的新能源行業(ye) 早就卷成了一片血海，但同時，它們(men) 也在從(cong) 根本上降低每個(ge) 人的碳排放。根據國家能源局的數據，截至 2024 年 6 月底，我國風電光伏發電合計裝機（11.8 億(yi) 千瓦）已超過煤電裝機（11.7 億(yi) 千瓦）。所以，在可預見的將來，雖然可以肯定我們(men) 會(hui) 向網絡上上傳(chuan) 更多的數據，能耗會(hui) 增加，但是碳排放會(hui) 減少。

當然，行業(ye) 自身能從(cong) 很大程度上解決(jue) 這個(ge) 問題，但改變我們(men) 的習(xi) 慣，或許也能做出一些幫助。

今天越來越多電子產(chan) 品都在標榜自己的“智能”，但是很多智能設備產(chan) 生的數據很可能是完全沒用的。比如智能水杯、智能冰箱、智能狗繩，他們(men) 產(chan) 生大部分數據都是沒用的。

IBM 稱，這些“智能”設備產(chan) 生的 90%數據都是暗數據，根本不會(hui) 被用戶使用。但它們(men) 會(hui) 持續消耗電能。這些無用的“智能”，往往是廠商刻意營造的賣點。隻要認清自己的需求，就能少在這些無謂的功能少浪費錢，並且降低全社會(hui) 的碳排放。

我們(men) 或許不需要把一切的東(dong) 西都變成數據。下次坐火車時，你沒有必要像9年前的霍蘭(lan) ·米歇爾用手機去記錄。日常生活中的美景，很多時候，用眼睛欣賞，就已經足夠美好了。

策劃製作

來源丨環球科學（ID：huanqiukexue）

作者丨王昱

責編丨王夢如

審校丨徐來 林林

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