AI“吞噬”动力的食欲到底有多大

  在美國弗吉尼亞州的卡爾佩珀縣，牛的數量幾乎是人口數量的3倍，空氣中彌漫著干草和糞肥的氣味。這裡的大農場大多數仍由家庭經營，廣袤的森林與田園風光交相輝映。可是，這片寧靜的鄉村正經歷著21世紀的巨變。

  過去幾年，為支撑生成式人工智能（AI）的發展，該縣同意了7個大型數據中心的建設項目。這些數據中心將為AI模型訓練和全球海量查詢供给支撑，但也面臨巨大的动力耗费問題。每個數據中心的用電量堪比數萬戶家庭用電量，不僅推高了居民用電本钱，還對電網形成非常大壓力。

  生成式AI比傳統AI耗能更多，促进科技公司投入巨資擴建數據中心。可是，這些公司在AI能耗方面缺少透明度，使得研讨人員難以准確評估其影響。英國《天然》雜志報道稱，不少研讨人員試圖通過各種办法來探究AI的實際动力需求。

  荷蘭阿姆斯特丹自在大學研讨員、Digiconomist公司創始人亞歷克斯·德弗裡斯，运用基於供應鏈或市場的预算办法研讨了英偉達一款服務器的功耗，並據此推算出其一年的能耗。然后，他根據特定任務所需此類服務器總數來進行估計。

  德弗裡斯预算了谷歌查找运用生成式AI所需的动力。假如將類似ChatGPT的AI整合到谷歌查找中，將需求40萬至50萬台英偉達A100服務器，這些服務器每年耗電量將達230億至290億千瓦時。預計谷歌每天處理多達90億次查找，通過AI服務器進行的每次查找請求需求7至9瓦時的动力。據谷歌2009年的一篇博客文章中的數據，這比一般查找的能耗高出23倍至30倍。

  這種预算办法雖然直觀，卻疏忽了算力本钱下降趨勢。過去5年AI訓練本钱已下降了80%，芯片能效每年提高35%。

  美國动力剖析公司SemiAnalysis表明，評估生成式AI能耗的最佳办法仍然是監測服務器的發貨量及其電力需求。

  更精確的自下而上測量法正在興起。這種測試办法的理念是，用戶提交一個提示，例如生成圖像的請求或文本谈天請求，運行結束后，它會预算出用戶所运用的硬件耗费了多少动力。

  研讨人員發現，不同的任務需求不同的電力。均匀而言，根據文本提示生成圖像耗费約0.5瓦時的電力，而生成文本則略少。比较之下，現代智能手機充滿電在大多数情况下要22瓦時。

  但這種办法也存在先天限制。比方，谷歌的張量處理單元等專有芯片的能耗數據仍被鎖在“黑箱”之中。

  國際动力署估計，2022年，數據中心的用電量為240太瓦時至340太瓦時，佔全球需求的1%—1.3%。但隨著生成式AI的遍及，這一數字或许進一步上升。可是，比较於全球電力需求預計到2050年增長80%以上的趨勢，數據中心的能耗佔比仍相對較小。

  不過，《天然》雜志指出，AI對动力的影響在当地和區域層面將最為嚴重。以美國弗吉尼亞州為例，數據中心已佔該州電力耗费的4.4%，預計到2028年或许翻倍乃至翻3倍，達到總用電量的7%至12%。該州的電力基礎設施正面臨巨大壓力，部分數據中心項目因供電缺乏而被逼延期。

  獨立研讨員喬納森·庫米指出，許多預測基於簡單假設，且科技公司或许夸张需求。因而，AI能耗預測的難點在於其不確定性。

  此外，AI技術進步也或许引發“杰文斯悖論”，即功率的提高並不必定導致資源耗费的減少，反而或许因為本钱下降和應用范圍擴大，影响需求增長，最終導致資源耗费總量添加。

  未來的解決计划需求跨过技術、方针和倫理的多維創新。或許卡爾佩珀縣的牧民們能給出啟示：就像他們代代遵从的輪牧准则，讓土地休養生息。數字文明也要树立“动力輪牧”機制，即在算力擴張與電網承載力之間找到動態平衡，而這也是亟待解決的全球性問題。

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