11月12日，InfoQ中国发布文章介绍Charles Humble在GOTO Copenhagen大会上关于绿色AI的分享。Humble认为，可持续性应成为顶层架构设计关注点，并建议使用预构建和更小的模型、在低碳电力充足的地方运行计算、使用可再生能源进行训练。

Humble引用国际能源署数据：亚马逊、微软、谷歌和Meta的合计用电量在2017年至2021年间翻了一倍多，2021年升至约720亿千瓦时。微软2024年环境报告显示，其总碳排放量自2020年以来上升30%，主因是为满足AI需求新建的数据中心；谷歌报告则显示其排放量自2019年以来激增约50%，仅2023年就同比增长13%。Humble表示，IT行业排放约占全球总排放的2%至4%，而航空业为3%，但航空业正在积极减排，科技行业却在反向而行。

国际能源署估计，2022年全球数据中心用电量约为240至340太瓦时，占全球电力需求的1%至1.3%；通信网络再增加260至360太瓦时，两者合计约700太瓦时，与同期巴西全国726太瓦时的用电量大致相当。

Humble建议，引入AI前应先自问：是否需要从头训练新模型，还是可以使用预构建模型；若可放宽部分SLA，能否把负载部署到更低碳区域。他指出，很多场景下更小的模型效果反而更好，训练全程理论上可使用100%可再生能源，减少45%至99%的碳排放。他还给出四项提升算力绿色度的措施：使用能安全执行作业的最小硬件配置；在低碳电力充沛且电网有清晰清洁化改造规划的地区运行算力；选择在绿色区域设有数据中心并配套减排工具的云厂商；优化作业执行时间。他强调，可持续性应与成本、性能、安全、合规、可靠性并列，成为算力负载的顶层设计考量之一。