根据一份报告，到2050年，人工智能（AI）基础设施所产生的电子垃圾数量可能足以填满六圈环绕地球的集装箱。该报告指出，现有的估计数据严重低估了这一问题的严重性。以往的估计主要集中在服务器和图形处理器（GPU）等设备上，而这些设备仅占数据中心总设备重量的13%。一旦将电力供应、网络系统、冷却系统以及其他基础设施也计算在内，实际产生的电子垃圾量可能会是学术界最普遍预测值的40至60倍。报告将电子垃圾分为五大类别：网络设备、电力分配系统、备用电源系统、服务器及加速器设备，以及冷却系统。对于一个功率为100兆瓦（MW）的人工智能数据中心而言，这些设备所产生的电子垃圾总量约为7000公吨；当数据中心进行升级时，其中大部分设备都将需要被更换。

这份名为《AI垃圾潮的规模有多严重？》（How Big Is the AI Waste Wave? [PDF]）的报告来自巴塞尔行动网络（Basel Action Network）——这是一个以《巴塞尔公约》（Basel Convention）命名的非营利组织，该公约旨在规范危险废物的国际运输，并防止其从发达国家转移到发展中国家。巴塞尔行动网络的模型基于人工智能行业自身的建设计划来估算潜在的电子垃圾产量。报告估计，从2025年到2050年，人工智能基础设施将产生3.95亿至6.17亿吨电子垃圾，这些垃圾足以填满1500万至2300万个集装箱；如果将这些集装箱首尾相连，形成的链条长度将达到约24.4万公里，大约是地球周长的六倍。

不过，这一估计基于若干假设：报告假设随着技术的更新换代，最新的数据中心中的铜、钢铁、冷却设备、网络设备及计算硬件将在几年内而非几十年内被淘汰。

例如，报告指出：当某个数据中心的基础设施将功率在 5 至 15 千瓦之间的服务器更换为适用于人工智能（AI）工作负载的、功率在 50 至 140 千瓦之间的服务器时，该数据中心的大部分电力基础设施都必须被拆除并重新安装。据 BAN 的统计，一个功率为 100 兆瓦的数据中心仅其电缆和母线系统中就含有约 2,700 吨铜。BAN 还表示，GPU 及其他 AI 加速器的更换周期为每 2 至 3 年，而传统通用服务器的更换周期则为每 5 至 7 年。报告假设：在升级到最新一代 NVIDIA GPU 时，数据中心所有者会直接更换整个服务器系统；这是因为为大型数据中心（hyperscalers）提供设备的原始设备制造商（OEMs）通常会提供预先配置好的完整系统。其他设备的更换周期如下：网络基础设施每 3 至 4 年需要更换一次，电力分配系统每 8 年需要更换一次，而备用电源和冷却系统每 5 年需要更换一次。这份长达 46 页的报告是系列研究的第一部分；第二部分将探讨如何通过重复使用、翻新和重新利用这些设备来减少电子废物的产生；第三部分将分析电子废物的潜在毒性（尤其是其中所含的全氟烷基和多氟烷基物质的污染问题）；第四部分则将提出缓解这些环境风险的方法。报告指出：目前还没有任何大型数据中心运营商、政府或国际组织制定出针对这种大规模电子废物问题的处理方案；同时，现有的基础设施也远远不足以安全地处理现有的电子废物。BAN 的创始人兼战略总监 Jim Puckett 表示：“迄今为止，关于人工智能的环境讨论主要集中在电力消耗、碳排放和水资源利用等方面，却几乎忽略了硬件本身的处理问题。如果企业和政府不立即开始制定应对策略，当前的人工智能发展可能会引发比我们目前所面临的更加严重的有毒废物危机。”