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ChatGPT每天耗電或超50萬度,AI的盡頭竟是電力?

發(fā)布時間:2024-06-27 17:08:56

毫無疑問,人工智能(下文簡稱“AI”)的浪潮正以前所未有的速度席卷全球,成為推動生產(chǎn)力進(jìn)步和經(jīng)濟(jì)增長的新引擎。然而,在這波洶涌的技術(shù)浪潮之下,一個潛在的挑戰(zhàn)卻浮出水面,那就是緊張的電力供應(yīng)。

據(jù)《紐約客》雜志報道,ChatGPT 每日耗電量或超過 50 萬千瓦時,相當(dāng)于美國家庭平均用電量的 1.7 萬倍。無獨有偶,科技巨頭埃隆·馬斯克也曾發(fā)出預(yù)警,在未來兩年內(nèi),電能短缺很可能會成為AI發(fā)展的主要絆腳石。

 

不同 AI 模型的能耗和碳排放存在巨大差異。隨著AI的進(jìn)步、模型的增大,如何解決高耗能問題?隨著AI技術(shù)的突飛猛進(jìn),“電荒”會否真的發(fā)生?

 

揭秘AI大模型耗電真相

為什么AI大模型如此耗能?

通常,市場會將鋼鐵、水泥等傳統(tǒng)制造業(yè)視為耗電大戶,而科技公司似乎關(guān)聯(lián)不大。而事實卻是,AI產(chǎn)業(yè)同樣屬于能源密集型產(chǎn)業(yè)。

訓(xùn)練大型的AI模型是一項能源密集型的工作:前期需要在龐大的數(shù)據(jù)集上進(jìn)行反復(fù)的迭代運算,每一次迭代都涉及到數(shù)十億、數(shù)百億乃至數(shù)千億個參數(shù)的調(diào)整。

 

這些計算過程的實質(zhì),是晶體管的不斷開關(guān),每一次的開關(guān)都需要電力的驅(qū)動。AI模型越大,計算結(jié)果就越精確,能解決的問題也越多,但相應(yīng)的,耗電量也會隨之劇增。

在前期乃至到了AI大模型上市后的使用期間,這種計算還需要不斷地重復(fù)再重復(fù),為大模型的優(yōu)化迭代提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。這也意味著AI大模型對算力和電力的需求,似乎看不到“天花板”。

以文生圖片技術(shù)為例,每生成一幅栩栩如生的圖片,消耗的電量相當(dāng)于一部智能手機充滿電的電量。像英偉達(dá)H100型GPU芯片這樣的高端芯片,是目前AI算法最常用的硬件之一,其一年的耗電量甚至超過了一個中等規(guī)模家庭的用電量。

 

當(dāng)AI被大規(guī)模部署時,其能耗更為驚人。據(jù)預(yù)測,從2027年開始,僅新增的AI服務(wù)器每年所消耗的電量,就相當(dāng)于荷蘭或瑞典這樣的國家一年的總耗電量。

英偉達(dá)創(chuàng)始人黃仁勛在近期演講中表示:“AI的終極挑戰(zhàn)是光伏和儲能。我們不能只追求算力,如果只依賴計算機,我們需要消耗14個地球的能源。”

 

此外,AI的大量訓(xùn)練還需要強大的算力中心和散熱能力。由于許多數(shù)據(jù)中心全年無休,且發(fā)熱量巨大,大部分的電耗和水耗主要用于冷卻。

水冷數(shù)據(jù)中心的統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示,運行成本的六成是電費,而其中的四成多又用于冷卻散熱,這也導(dǎo)致了大量冷卻水的消耗。而對風(fēng)冷數(shù)據(jù)中心而言,六成多的耗電量都用于風(fēng)冷,僅有不到四成的電力用于實際計算。如今,全球數(shù)據(jù)中心市場的耗電量已是10年前的近10倍。

 

綠色AI的可持續(xù)發(fā)展

隨著生成式AI技術(shù)的飛速發(fā)展,其背后的電力需求逐漸浮出水面,引發(fā)了業(yè)界的廣泛關(guān)注。

 

對于耗電量是否會成為未來生成式AI發(fā)展的掣肘,西安交大數(shù)字經(jīng)濟(jì)研究院數(shù)字服務(wù)中心首席科學(xué)家李家貴表示:“目前看還不是,但未來肯定是。假如按500瓦一臺AI PC計算,每天耗電12度。假如20億人同時用,就是每天240億度。”

人工智能的迅猛發(fā)展必須以不大幅增加碳排放、不危及能源安全為前提。盡管當(dāng)前AI用電規(guī)模尚未對電力系統(tǒng)構(gòu)成嚴(yán)重威脅,但面對日益增長的電力需求,我們必須重新審視電力基礎(chǔ)設(shè)施投資和產(chǎn)業(yè)布局,確保可持續(xù)發(fā)展。

我國作為全球電力供應(yīng)和清潔發(fā)電體系的領(lǐng)跑者,擁有龐大的水電、風(fēng)電和光伏發(fā)電規(guī)模。西部和北部地區(qū)豐富的可再生能源和土地資源為數(shù)據(jù)中心提供了理想的發(fā)展環(huán)境。

 

與此同時,東部地區(qū)的數(shù)據(jù)中心則面臨著較高的運營成本。因此,引導(dǎo)數(shù)據(jù)中心向西部地區(qū)集聚,實現(xiàn)數(shù)據(jù)的差異化處理,不僅有助于綠電消納和西部經(jīng)濟(jì)發(fā)展,還能推動數(shù)據(jù)中心低碳轉(zhuǎn)型,確保能源安全。

展望未來,人工智能將深刻影響我們的生產(chǎn)生活。盡管能耗問題不容忽視,但我們有理由相信,通過技術(shù)進(jìn)步、市場發(fā)展和生產(chǎn)力布局的優(yōu)化,行業(yè)將找到平衡算力和能耗需求的解決方案,實現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展。

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