我们已经离不开网络了，很多时候，只有在断网时我们才能意识到网络的存在。但在我们的注视之外，整个庞大网络消耗的电力，可能会远远超出你的想象。
2015 年，阿瑟·霍兰·米歇尔（Arthur Holland Michel）在坐火车时随手录了一段 15 秒的视频。视频没有什么有意思的地方，只是车窗外的光影不断向后退去而已。文件大小不到 1MB，他随手把视频传到网上。
直到 9 年后的一天，他才猛然发现，这个没什么意义的视频一直默默保存在网络上。他已经不记得当时他为什么这么做了，但在某个数据中心的服务器里，这个视频在持续地消耗着电能。
数据能耗快速增长
2023 年，一篇论文给出了计算存储数据能耗的算法，其中一条核心的参数，是每 GB 文件，在服务器中每存储 24 小时，就会消耗 0.18kWh 的电力。霍兰·米歇尔借此计算了 2015 年那个视频的碳排放。他发现从 2015 年到 2024 年的 9 年间，这个小视频产生了 100 克的碳排放。
乍一看这不算什么，但实际上，他去年就向网上上传了 960 个视频，并且，因为手机画质的提升，每个视频的体积都比 2015 年那个视频更大，就会消耗更多能源。更麻烦的是，这些视频有可能被保存在了多个平台上。
他永远也无法确定，这份数据在整个互联网上被备份了多少遍。每次上传视频，就像在没有人关注的角落打开了一盏灯泡，除非删除数据，否则它就会不断消耗电力，排放温室气体，让地球气候更加糟糕。
数据的传输同样会消耗大量的能源。社交平台 Instagram 上粉丝量最多的个人账户属于足球巨星 C 罗，在 2020 年时他的粉丝量大约为 1.9 亿。
Instagram 为了将 C 罗发布的照片传给他的粉丝，需要让全球的网络设施都运作起来，根据英国东伦敦大学的拉比·巴什鲁什（Rabih Bashroush）博士的计算，C 罗发布的每张照片都会消耗 24000kWh 电能。2024 年，中国人均生活用电量接近 1000kWh，24000kWh 的电够一个人用 24 年，够一个三口之家用 8 年，节省一些，10 年恐怕也不是问题。
人工智能正在消耗巨量的能源，按照过往的增长速度，人类的能源供应，很快就无法满足人工智能的需求。但在人工智能之外，人类本身在网络上耗费的能源，也不容小觑。
在地球上，我们每天都会产生 5 亿条推文、2940 亿封电子邮件、400 万 GB 的 Facebook 数据、650 亿条 WhatsApp 消息和 72 万个小时的 YouTube 新视频。全世界在 2018 年创建、捕获、复制和消耗的数据总量为 33 泽字节（ZB），相当于 33 万亿 GB。2020 年，这一数字增长到 59ZB，预计到 2025 年将达到令人难以想象的 175ZB。
根据国际能源署（IEA）的数据，当前数据中心和网络设施消耗的电力，分别已经达到了全球能耗的 1%～1.5%。就像水果不是从货架上长出来的一样，网络也不是凭空产生的，它时时刻刻消耗着电力，总量可能超出你的想象。
而我们才刚刚进入网络时代，就算是创建互联网的那一批“上古大神”，不少今天仍然在世。时间会带来更多问题，其中之一就是，当我们这些今天的互联网用户死去之后，我们留下的数据仍会持续消耗未来的能源。
例如，2019 年一篇《大数据与社会学》（Big Data & Society）上的论文就指出，到本世纪 60 年代，Facebook 上的死亡用户可能会比活着的用户更多。已死亡的用户不再会产生新的数据，但是他们生前留下的数据，仍会在未来持续消耗着能源。
无处不在的碳排放
消耗电力，就意味着排放二氧化碳。那篇计算数据存储能耗的论文，同样指出，在数据行业，每消耗 1kWh 的电能，就对应着 0.23kg 的二氧化碳排放。一旦明白这一点，你就能明白数据的碳排放有多可怕。
保护环境，人人有责。当然，我们每个人都清楚，环保的道德压力更多会落在企业、政府和有钱人的肩上，但还是会有很多善良的读者在努力养成节约的习惯。例如少用一次性筷子，节约打印纸张。一双一次性筷子的二氧化碳排放量大约是 20 克左右。但如果你在朋友圈/抖音发布了一个 500MB 的视频，那服务器仅仅是存储这个视频，每天消耗的电能，大约就对应着 20 克的二氧化碳排放。并且，它每天都会造成这么多的排放。
和人工智能一样，数据的存储和传输，乃至生活中无处不见的“云”概念，从能耗上来看，都是不折不扣的重工业。那为了保护地球环境，减缓全球变暖，我们是不是现在就要改变自己的数据习惯，删除网上不必要的数据？
大可不必。其实，数据会产生多少碳排放，和大部分用户的关系并不大。如果没有数据行业的系统性变革，依靠个人的使用习惯来降低数据的碳排放，简直就像是用铲子和水桶来阻止洪水一样低效。这个问题，需要行业自身来解决。
影响数据存储碳排放的一个重要因素，是数据中心的位置。例如，谷歌在美国俄亥俄州和俄勒冈州都有数据中心，但前者的碳排放是后者的 5 倍。这主要是因为，不同地区的电网，新能源装机占比不同，单位碳排放就会产生区别。例如在加拿大蒙特利尔，每 kWh 电力只对应 2 克二氧化碳，但是在波兰华沙，每 kWh 电力就对应着 723 克二氧化碳。根据生态环境部、国家统计局的数据，在我们国家，每 kWh 电力平均对应 556.8 克二氧化碳。
国内的新能源行业早就卷成了一片血海，但同时，它们也在从根本上降低每个人的碳排放。根据国家能源局的数据，截至 2024 年 6 月底，我国风电光伏发电合计装机（11.8 亿千瓦）已超过煤电装机（11.7 亿千瓦）。所以，在可预见的将来，虽然可以肯定我们会向网络上上传更多的数据，能耗会增加，但是碳排放会减少。
当然，行业自身能从很大程度上解决这个问题，但改变我们的习惯，或许也能做出一些帮助。
今天越来越多电子产品都在标榜自己的“智能”，但是很多智能设备产生的数据很可能是完全没用的。比如智能水杯、智能冰箱、智能狗绳，他们产生大部分数据都是没用的。
IBM 称，这些“智能”设备产生的 90%数据都是暗数据，根本不会被用户使用。但它们会持续消耗电能。这些无用的“智能”，往往是厂商刻意营造的卖点。只要认清自己的需求，就能少在这些无谓的功能少浪费钱，并且降低全社会的碳排放。
我们或许不需要把一切的东西都变成数据。下次坐火车时，你没有必要像9年前的霍兰·米歇尔用手机去记录。日常生活中的美景，很多时候，用眼睛欣赏，就已经足够美好了。
参考文献
策划制作
来源丨环球科学（ID：huanqiukexue）
作者丨王昱
责编丨王梦如
审校丨徐来 林林
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