人工智能的繁荣已经改变了我们对技术和世界的理解。但开发和更新人工智能程序需要一个大量的计算能力这在很大程度上依赖于数据中心的服务器，导致碳排放和资源使用成本非常高。
一个特别的能耗密集型任务是“训练”其中生成式AI系统被暴露在海量数据中以便改进它们的性能。
基于人工智能的系统的发展受到了指责的原因是增长了48%在谷歌的温室气体排放量五年多。这将使得这家科技巨头更难实现到2030年达到净零排放的目标。
有些业内人士通过指出人工智能技术可能对环境可持续性和气候行动带来的好处来为额外的能源消耗进行辩解。通过提高太阳能和风能的效率，预测天气模式, “智能”农业更高效、电动的自主车辆也是其中的声称之一地球人工智能的好处.
在此背景下，科技公司一直在寻求到可再生能源以及核裂变为其数据中心供电。
核裂变是一种已经在全球范围内使用了几十年的核能类型。它通过分裂重化学元素形成较轻的元素来释放能量。裂变是一回事，但硅谷的一些人觉得一种不同的技术填补这一缺口所需的技术是核聚变。
与核裂变不同，核聚变通过结合两种轻元素来生成一种较重的元素从而产生能量。但核聚变能源对于解决人工智能可持续性挑战来说仍是一个未经证实的解决方案。而科技公司首席执行官们对该技术作为人工智能能源供应的热情可能使它潜在的地球利益被边缘化。
超越常规
谷歌最近宣布它拥有签署了一份协议购买能源从小型核反应堆这是一项基于核裂变的技术，可以从比大型核电站中巨大的反应堆小得多的设备中产生有用的电力。谷歌计划使用这些小型反应堆来生成人工智能使用增加所需的电力。
今年，微软公司宣布达成一项协议与公司Constellation Energy合作，这可能为重启位于美国历史上最严重的核事故地点——宾夕法尼亚州三里岛核电站的一个反应堆铺平道路。
然而，核能会产生长寿命的放射性废物，需要安全储存。核燃料，如元素铀（需要开采）是有限的，因此这项技术不被视为可再生能源。太阳能和风能等可再生资源则存在“间歇性”的问题，意味着它们不能在一天中的所有时间持续产生能量。
这些限制促使一些人将核聚变视为解决方案。特别值得一提的是，OpenAI的Sam Altman已经表现出特别的兴趣在海利昂能源一个致力于相对新颖的技术设计的融合初创公司。
从理论上讲，核聚变提供了一种“圣杯”式的能源来源，它能从少量燃料中产生大量能量，并且该过程不排放温室气体，产生的放射性废物相对较少。一些形式的核聚变依赖于一种名为氘的燃料，这是一种氢的形式，可以从一个丰富的来源中提取：海水。
在其倡导者如Altman看来，这些特点使核聚变非常适合应对气候危机背景下的日益增长的能源需求挑战——以满足人工智能发展的巨大需求.
然而，深入挖掘表面之下的情况，并非如此乐观。尽管其支持者寄予厚望，聚变技术仍有不足之处。尚未产生持续的净能源输出（输入反应堆的能量都比这要多，更不用说以满足不断增长的AI需求的规模来产生能量了。聚变需要更多的技术发展才能实现其向电网供电的承诺。）
富有的有权势的人，比如大型科技公司的首席执行官们可以强烈影响新技术是如何开发的。例如，有很多不同的技术方法可以实现核聚变。但用于满足人工智能能源需求的具体路径可能并不适合满足人们的普遍能源需求。
创新的过度估值
创新者往往认为他们的工作会产生理想的社会结果。如果可控核聚变能够实现大规模应用，它可以在世界应对气候危机的过程中，为减少能源供应的碳排放做出宝贵的贡献。
然而，聚变和人工智能的人文承诺往往被科学创新和进步所边缘化。确实，当我们审视那些投资于这些技术的人时，值得问一问实际从中受益的是谁。
为AI目的投入融合能源技术的资金能否使其作为一种清洁技术被更广泛地采用，以替代污染性的化石燃料？还是强大的科技公司所倡导的技术愿景会限制其用于其他目的？
有时候会感觉创新本身就成了目标，而较少考虑其更广泛的影响。这种观点让人联想到Meta首席执行官马克·扎克伯格的座右铭：“快速行动打破常规”其中短期损失是可以接受的，以追求一个将来会证明手段正当性的远大愿景。