|
人工智能技術，尤其是生成式人工智能技術（AIGC）的發展，給我們的生活和工作帶來了諸多便利，同時也帶來了很多挑戰，能源消耗就是其中之一。 近期，有許多媒體報道，人工智能尤其是生成式人工智能技術的發展需要耗費大量的電力。據外媒報道，有荷蘭國家銀行數據專家估計，ChatGPT每天消耗超過50萬千瓦時的電力，用于處理約2億個用戶請求，這相當于美國家庭每天用電量的1.7萬多倍。谷歌的搜索引擎如果在每次搜索中都使用AIGC，其年耗電量將增至約290億千瓦時，這一數字也超過了很多小國家的一年用電量，包括肯尼亞、危地馬拉和克羅地亞等。 來自AI新創公司Hugging Face和卡內基梅隆大學的研究員還就AI系統執行不同任務時的耗電量進行了研究。研究結果顯示，AI產生文字的耗能比產生圖片的低。AI產生文字約需消耗0.042kWh，發電端需要發電1.35kWh，而一臺智能手機充滿電則需要0.012kWh；而AI產生圖片的模型則耗電量大增，約為11.49kWh，約等于給957.5臺智能手機充滿電。  另外，根據研究，訓練一個AI模型所產生的能耗甚至可以達到五輛汽車一生排放的碳總量。對于像BERT這樣的大型模型，其碳足跡也相當可觀，達到了1400磅二氧化碳，這與一個人來回坐飛機穿越美洲的排放量相當。 而且，隨著AIGC的不斷迭代，其所需的電力還會越來越多。 特斯拉創始人馬斯克在不久前接受媒體采訪時就預言，AI行業將在明年迎來電力短缺的問題，屆時將沒有足夠的電力來運行所有芯片；OpenAI創始人Altman此前在2024年達沃斯論壇上也表示，“我們需要的能源確實比我們之前想象的要多得多。我對世界的構想是未來的兩種重要貨幣是算力和能源。我認為我們仍然沒有意識到技術對能源的需求。如果在能源方面不能取得突破，就不可能實現技術目標。”另外，還有報道稱，英偉達創始人黃仁勛認為，“AI的盡頭是光伏和儲能！” 隨后，這些言論直接導致了儲能和能源板塊的相關股票大漲。那人工智能真的如報道的那樣如此耗能嗎？ 有社交媒體博主將AI的耗電情況和電解鋁生產的耗電情況進行了對比，他表示，電解鋁生產一噸鋁通常需要消耗約14000至15000度電，50萬度電約生產三十多噸鋁，換算成一年的話，就是生產10000多噸電解鋁。而據IAI的數據，2022年，我國生產的鋁的產量為4021萬噸。通過對比來看，目前AI的耗電量相對來說可能沒有那么大。 而且，前述黃仁勛的原話中也沒有直接表示“AI的盡頭就是光伏和儲能”，他的原話是：當我們替換通用計算的基礎設施時，請記住架構的性能將不斷提高。你不能只想著要購買更多的計算機，你還必須假設，計算機的速度會越來越快。因此，你所需要的總量就不會這么多了。否則，如果你只是假設計算機的速度永遠不會變快，你可能會得出一個結論——我們需要14個不同的行星、3個不同星系、4個太陽為這一切提供燃料。但是很明顯的是計算機架構不斷進步。在過去十年里，我們做出的最偉大貢獻之一就是將計算和人工智能提高了一百萬倍。因此，無論你認為推動世界的需求是什么，你都必須考慮到，它還將以100萬倍的速度增長，變得更快和更高效。當某些東西提高了一百萬倍，而它所消耗的成本、空間或能源并沒有增長一百萬倍。事實上，你已經使這項技術大眾化了。 很顯然，他想表達的意思是，隨著英偉達的GPU產品的不斷迭代和發展，它們讓AI的計算效率提高了，從而也節省了能源的消耗。 但AI的能源消耗問題的確也是一個不容小覷的問題，未來還是需要采取一系列的措施來降低其能耗，包括優化算法和模型設計、使用高效的硬件和軟件、利用綠色能源和節能技術、智能調度和負載均衡、數據壓縮和傳輸優化等。只有解決了能耗問題，人工智能技術才能更好、更可持續的發展。 END |
|
|
