人工智能为网页设计师带来了巨大的效率，并经常被吹捧为开启可持续设计和开发的关键。但这些收益是否超过了使用耗能人工智能工具的环境成本？
人工智能越来越多地自动化了大部分设计和开发工作流程——这些任务曾经是为熟练的设计师和开发人员保留的。这种简化可以显着加快项目交付速度。即使在 2025年，人工智能辅助开发人员完成任务的速度也是没有人工智能辅助开发人员的两倍。从那时起，人工智能工具取得了巨大的进步。
我们可以更快地创建经过优化和更高效运行的网站，但人工智能对全球能源的消耗仍在继续攀升。随着人们对数字行业隐藏的生态足迹的认识不断增强，网页设计师和企业必须努力应对这把双刃剑，权衡人工智能对网格层面的影响与它可以生成的更干净、更精简的代码。
优点：人工智能如何增强网页设计的可持续性
毫无疑问，人工智能驱动的自动化为网页设计的许多平凡方面带来了更高的速度和效率。自动生成响应式布局、优化图像大小和重构臃肿脚本的工具应该让设计师能够专注于完成设计和开发的创意方面。
根据一些解释，这些加快的项目时间表可能意味着开发所需能源的减少，而更快的生产应该意味着更少的能源使用。
除了自动化之外，人工智能还擅长识别代码和设计中的低效率，因为它可以采取更全面的视角并作为一个整体来评估事物。高级算法可以解析样式表和 JavaScript 文件，以检测未使用的选择器或冗余逻辑，从而生成更精简、加载速度更快的页面。例如，人工智能驱动的缓存可以通过提高数据可用性和减少延迟来将缓存命中率提高 15%。这意味着更多的用户请求直接从缓存中提供，减少了从主服务器检索数据的需要，从而减少了能源消耗。
人工智能工具可以利用 AVIF 或 WebP 等下一代图像格式，因为它们基本上设计为人工智能和自动化可以理解，并根据内容敏感性有选择地压缩资产。这可以在不造成明显质量损失的情况下削减媒体有效负载，因为人工智能可以使用生成对抗网络 （GAN） 来学习数据的紧凑表示。
人工智能的影响还通过用户体验 （UX） 带来可持续发展的好处。人工智能驱动的个性化引擎可以动态地仅提供访问者需要的内容，从而消除了他们不关心的多余脚本或图像。这不仅提高了感知性能，还减少了服务器请求和数据传输的数量，从而减少了网络基础设施的下游能源使用。
通过正确的提示，生成式人工智能可以成为一种可访问性工具，并通过检查可访问性标准来确保网站符合包容性设计标准，从而减少重新设计的需要，因为重新设计在时间、金钱和精力方面可能成本高昂。
因此，如果你可以孤立地看待事物，人工智能可以而且已经成为使网页设计更加高效和可持续的重要工具。但是，这些收益是否超过了构建和维护这些工具所需的资源成本？
坏处：人工智能基础设施的环境足迹
然而，在页面级别设计的碳减排必须与人工智能基础设施的巨大资源需求相平衡。大规模人工智能依赖于数据中心，这些数据中心已经占全球电力消耗的 2% 左右，随着人工智能工作负载的增长，这一数字预计还会膨胀。
国际能源署警告称，由于对人工智能工具的需求不断增加，到 2030 年，数据中心的电力消耗量可能会增加一倍以上，几乎达到日本目前的消耗量。训练最先进的语言模型产生的碳排放量相当于数百次跨大西洋航班，而每天处理数十亿个请求的推理工作负载可以在模型的生命周期内与训练排放量相媲美或超过。
图像生成任务代表着一座更陡峭的能量山需要攀登。生成单个人工智能生成的图像所消耗的能源相当于为智能手机充电。
