芯片制造,AI行业里的一只电耗子

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芯片制造,AI行业里的一只电耗子
5650点击    2025-04-18 09:02

芯片制造,AI行业里的一只电耗子


“人工智能数据中心的能源成本迅速上升,占据了全球头条新闻,然而硬件生命周期中其他环节对环境造成的影响却鲜少被提及。人工智能硬件的制造过程是能源密集型的,并且具有很深的环境足迹。”Digiconomist创始人、绿色和平组织所发报告《芯片制造的关键节点:追踪芯片制造中的电力消耗与碳排放》(下称报告)作者之一的Alex de Vries说。

这份报告指出,2023年至2024年期间,全球人工智能(AI)芯片制造的用电量增长了350%以上;研究发现,在全球人工智能半导体生产中心东亚,人工智能芯片制造日益增长的电力需求主要由化石燃料满足。

Alex de Vries介绍:“值得指出的是,芯片制造集中在东亚,那里的电网仍然严重依赖化石燃料,芯片制造商却很少采取措施来采购可再生能源。人工智能硬件需求的不断升级,考虑与人工智能硬件制造相关的排放增加显得至关重要。”

随着人工智能硬件需求呈指数级增长,芯片制造业的绿色转型已不仅是企业社会责任问题,更是关乎全球气候目标能否实现的关键战役。

数字背后的环境代价

半导体制造业的能源消耗规模已达到令人震惊的程度。有统计指出,台积电作为全球最大的芯片代工厂,其2021年用电量已达191.9亿度,占中国台湾地区总售电量的7.2%,超过了拥有270多万人口的台北市全年用电量。

更令人担忧的是,这一数字还在以惊人的速度增长——台积电2020年用电量还为160亿度,仅一年后就增长了20%。德勤曾预测,到2025年,仅台积电一家公司就将占中国台湾整体能源消耗的12.5%,而到2028年这一比例可能达到15%。

这种增长趋势并非台积电独有,韩国三星电子预计到2030年在韩国的电力消耗将达到109TWh,比2021年增长164%,每年的排放量将超过3200万吨二氧化碳当量,这一数字甚至超过了丹麦2021年的总排放量。

芯片制造的能源密集型本质,源于其复杂的生产工艺。从熔化硅开始,到使用大功率激光进行光刻,再到创造和维护真空状态,以及持续清洁工作,每一个环节都需要大量的电力支持。

据统计,半导体制造厂每小时的耗电量高达100兆瓦时,相当于8万多户北美家庭的用电量。特别是极紫外(EUV)光刻技术,作为7纳米及以下先进制程的核心设备,其耗电量尤为惊人——2020年,台积电EUV光刻机用电量就达100亿度,占到台积电总用电量的大半。随着制程技术向3纳米、2纳米甚至更小节点推进,这一数字还将持续攀升。

人工智能芯片的爆炸性需求进一步加剧了这一趋势。绿色和平组织的报告显示,2023年至2024年期间,全球AI芯片制造的用电量增长了350%以上。到2030年,全球人工智能芯片制造的电力需求估计将比2023年增长170倍,超过爱尔兰目前的用电量。

全生命周期视角揭示了芯片产业影响气候的完整图景。从硅料提纯、晶圆制造、芯片封装到数据中心运行和最终电子废弃物处理,每个环节都贡献了可观的碳排放。

半导体产业制造阶段的碳排放主要来自两个方面,即直接的工艺排放和间接的电力消耗排放。

在工艺排放方面,半导体制造中使用的特种气体具有极强的温室效应。据英特尔披露的数据,全氟化碳等气体占其2020年直接温室气体排放(范围1)的近一半,相当于197万吨二氧化碳。这些气体的全球变暖潜能值(GWP)是二氧化碳的6500-9200倍,虽然排放量不大,但气候影响却极为显著。

电力相关的间接排放(范围2)规模更为庞大。由于东亚芯片制造中心的电网碳强度较高,每度电产生的碳排放远高于全球平均水平。以台积电为例,尽管其生产能效不断提升,但2021年仍产生了约1500万吨二氧化碳当量的间接排放。三星电子的情况同样严峻,其预计到2030年的年排放量将超过3200万吨二氧化碳当量。

地理集中度放大了芯片制造业的碳足迹问题。全球约75%的半导体产能集中在东亚地区,特别是中国台湾、韩国。而这些地区的电网结构仍严重依赖化石燃料,2023年,韩国58.5%的电力供应来自化石燃料,台湾为83.1%。

地域分布差异是评估芯片碳足迹的重要维度。同一家公司在不同地区生产的芯片,由于电网结构不同,其间接排放可能有数倍之差。例如,使用中国台湾电网(2021年燃煤发电占比约45%)制造的芯片,其碳强度显著高于使用挪威电网(以水电为主)生产的同款芯片。这种差异在当前缺乏碳边境调节机制的情况下,扭曲了市场竞争,也削弱了企业向清洁能源转型的动力。

由谁负责

半导体产业的碳排放责任需要在整个价值链中进行分配,从设计公司到代工厂,从设备供应商到终端品牌,每个环节都承担着不可推卸的责任。

芯片制造巨头无疑是责任链中最重要的一环。台积电、三星电子和英特尔作为全球三大半导体制造商,其生产过程中的直接排放和能源消耗构成了行业碳足迹的主体。台积电和三星电子作为碳排放大户,耗电量超过一些国家的整体用电量,但这些企业拥有庞大的资金实力和技术能力,理应率先实现能源结构转型。

上游设备与材料供应商同样负有重要责任。Applied Materials、ASML、东京电子等半导体设备巨头提供的生产工具决定了制造工艺的能效上限,但推动绿色制造技术方面的创新明显不足。例如,化学材料供应商Solvay SA虽已开发出一些污染化学品的替代品,但全氟化碳等强效温室气体仍然在半导体制造中广泛使用。

投资者与金融机构在责任矩阵中也扮演着重要、但常被忽视的角色。BlackRock、Vanguard等大型资产管理公司作为半导体企业的最大股东,有能力通过股东决议和投资决策影响企业的环境政策,却很少将碳排放作为核心评估指标。

下游科技巨头作为芯片的最终用户和需求驱动者,其责任不容忽视。苹果、微软、谷歌、亚马逊等公司虽然已实现自身运营的100%可再生能源目标,但对供应链的碳排放却缺乏足够的约束力和支持措施。

责任分配必须考虑历史排放与能力原则。台积电、三星等亚洲芯片巨头虽然当前排放量大,但其产业地位是在全球电子产业转移过程中形成的,欧美品牌企业长期将高耗能、高污染的制造环节外包,却享受了终端产品的绝大部分利润。

这种全球价值链的分工不平等意味着气候责任也应当共担——终端品牌不仅需要为自身运营的排放负责,也应当为供应链排放提供技术支持和资金补偿,才能真正推动整个产业的绿色转型。

绿色和平组织东亚供应链项目负责人Katrin Wu表示,像Nvidia和AMD这样的无工厂硬件公司忽视了东亚供应链对气候的影响。对于他们及其同行来说,充分认识到其供应链对环境的影响,并与制造商合作增加可再生能源的使用至关重要。“硬件公司可以通过直接投资风能和太阳能容量,签署电力购买协议,并利用其影响力来倡导电网中可再生能源的更高比例来克服可再生能源瓶颈。”

减排路径:从工艺革新到可再生能源应用

面对严峻的能源消耗与碳排放挑战,半导体产业亟需一套系统性的技术解决方案。

工艺优化与设备能效提升构成了最直接的减排途径。台积电展示了一些成功案例——通过与供应商合作改造厂房设备的电力变压器,将运转效率由98.3%提升至99%。截至2024年5月,台积电在12座先进制程晶圆厂和1座先进封测厂中已导入2435颗高效率变压器,总计节电6600万度、减碳3.2万吨。

特种气体替代是半导体制造业特有的减排杠杆。目前芯片生产中普遍使用的全氟化碳等气体,其温室效应是二氧化碳的数千倍。英特尔发起了一项跨行业的研发倡议,目标是寻找全球变暖效应更低且更环保的化学品,并开发新的减排设备。理想情况下,半导体产业应当建立类似蒙特利尔议定书的多边机制,共同淘汰高GWP气体的使用。

人工智能赋能能效管理展现了新兴技术的减排潜力。芯片制造过程中产生的海量数据为AI优化提供了基础,通过机器学习算法分析设备运行参数、环境条件和能耗数据,可以找出最优的生产能效模式。应用材料公司已开始利用AI优化芯片制造设备的调度和维护,减少非生产性能耗。

芯片制造是水资源密集型产业,每个工艺步骤之间需要使用超纯水冲洗半导体晶圆,而制程工艺越先进、涉及的步骤就越多。水处理和高纯水制备消耗大量能源,而能源生产又需要水冷却,形成耦合循环。英特尔已意识到这一问题,发布了净正水承诺,即尽可能节约用水并资助水利项目,保证为当地提供超出芯片制造消耗量的淡水资源供应。

除了上述路径,可再生能源的直接应用才是更加根本的解决方案。研究表明,在全球范围内,可再生能源已成为最便宜的能源形式之一——2023年,亚太地区公用事业光伏太阳能发电的平准化电力成本平均下降了23%。

成本对比极具说服力:中国大陆2025年燃煤电价预计为90美元/兆瓦时,而可再生能源电价仅为48美元/兆瓦时,并且会在2030年下降到31美元/兆瓦时。在日韩和欧洲,这种差距更加明显,预计到2050年欧洲天然气电价将是可再生能源电价的13.3倍。经济性已经不再是阻碍,半导体企业需要克服的是长期购电协议的签订障碍和电网接入的技术挑战。

通过工艺革新、可再生能源替代与全生命周期管理,行业有望在2030年前将AI芯片制造的电力需求增长控制在合理区间。这一目标的实现需要芯片巨头、终端品牌与政策制定者的协同行动——从签署长期购电协议到建立碳足迹追溯体系,每一步都需直面利益博弈与技术壁垒——毕竟,芯片不应以燃烧未来为代价。


文章来自于“虎嗅ESG组”,作者“胡巍”。


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关键词: AI , AI芯片 , 人工智能 , AI基建
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