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着手：常识分子

作家：戚译引 冯灏

无论是否支捏东说念主工智能（AI）的发展，咱们皆难以淡薄一个紧要的问题，那等于AI的能耗。有东说念主惦念AI发展过快，对动力商场和环境、表象酿成冲击；而有东说念主惦念动力产业跳动太慢，最终成为制约AI发展的瓶颈。

凭证瞻望，跟着AI的发展和普及，AI在能耗中的占比还将逐年莳植。AI研发企业也在动力供应方面进行了大笔投资，以期骄慢改日需求。10月14日，谷歌公司晓喻将购买核能初创公司Kairos Power建造的微型模块化反应堆坐褥的电力[1]。此前在9月20日，微软公司晓喻与星座动力公司（Constellation Energy）达成条约，将重启三里岛核电站1号反应堆，并购买其改日20年内产出的电能[2]。OpenAI首席实行官山姆·奥特曼（Sam Altman）更是早早脱手，在本年级首就大举投资核聚变。

但与此同期，新的趋势正在涌现。多位业界东说念主士告诉《常识分子》，不错通过多种方式裁减AI的能耗，让动力独揽愈加高效，包括软硬件技能的莳植，以及宏不雅层面的建筑布局优化。更紧要的是，AI跳动的见解不一定是更大、更强，一些小而好意思的模子正在悄然登场。

01

AI能耗评估难题

对于AI的耗电量，一篇广为流传的报说念称，ChatGPT 逐日耗电量或超 50 万千瓦时，相当于1.7万个好意思国度庭的能耗[3]。还有磋议估算，在最晦气的场景下，改日谷歌AI的能耗将与像爱尔兰这么的国度相当[4]。关联词另一方面，也有不雅点合计媒体和群众汲取性关注估算论断较为夸张的磋议，并将对AI能耗的担忧视为社会对新技能惯有的反应[5]。

尽管现时对于AI能耗的方案大多基于估算数据，但咱们仍然不错就此进行一些定性方案。例如在算法层面，多位业界东说念主士示意，就单次诡计耗电量来说，AI在检修阶段比推理阶段能耗更高。也等于说，大模子检修过程中的超高能耗不会成为AI应用中的常态。

清华大学电子工程系主任、清华大学信息科学技能学院副院长汪玉团队测试了不同算力芯片的单卡推理功耗，他告诉《常识分子》：“推理阶段的功耗基本在300W-500W，国产卡在150W-300W；比拟之下，检修阶段的功耗在400W-700W。改日推理功耗还有比较大的下落空间，同等算力有望降到100W以下。”以开源大言语模子LLama3-405B为例，该模子有4050多亿参数，“使用近16000块英伟达H100 80GB版块GPU进行检修，耗时长达54天完成，加上配套斥地总功耗接近20兆瓦，总能耗超越20000兆千瓦时”。

确切检修的能量耗尽要高于表面诡计的论断。汪玉示意，大模子检修时刻长，GPU等硬件难以幸免出现诞妄。在检修过程中需要不断进行查验点的保存，出错后中断检修并进行查验点的还原，这些操作均会酿成难以瞻望的额外能耗支出。“这个应该照旧很可不雅的”，汪玉说。

他提到，在大范畴集群检修中容错相干的能耗支出还口角常大，比如Llama 3-405B在为期54天的检修时代，共发生了466次任务中断（平均每3个小时发生一次中断），约78%的中断由硬件问题引起，容错和诞妄还原的时刻占比约10%，本色算力独揽率惟有38%傍边。

不外，从应用场景上看，用户推理央求的调用频率要高得多。也等于说，即使单次调用AI的耗电量很低，其总能耗也可能相当可不雅。南京大学高性能诡计中心主任、高等工程师盛乐标告诉《常识分子》，AI系统运行阶段最主要的资本等于电费，但是，“AI的本色应用价值与推理操作的平淡使用平直相干，惟有在推理方面用得更多，AI的落地价值才更大。”

跟着技能的完善，日常使用AI推理的单次能耗有望下落。上海数珩信息科技独创东说念主、董事长张继生先容，为提高AI系统在特定场景中的性能、裁减举座能耗，研发出了好多软硬件技能，包括模子压缩、剪枝、量化、异构诡计芯片等。

清华电子院动力电子中心主任兼清鹏智能独创东说念主李中阳重心关注算电协同相干技能的研发与应用，如何匹配算力的用电特点与新动力的供电特点是这一技能的中枢，而这偶合又需要AI前沿技能特殊是大模子技能的加捏。李中阳示意：“在宏不雅上，即使AI的能耗/诡计量在捏续裁减，其实亦然挺费电的，因为诡计量恒久在何处。”

总体上，对于AI算法能耗的方案主要基于模子体量、显卡功率、诡计时长等参数进行估算，这使得方案尤为穷苦。磋议AI伦理、政策的磋议者们号召转换这种不透明的近况。

卡内基梅隆大学东说念主工智能和数字政策中心高等磋议员、AIethicist.org 独创东说念主梅尔·希科克（Merve Hickok）对《常识分子》指出，无法量化评估AI的能耗，就无法进行矫正：“咫尺，各大科技公司皆对我方的动力耗尽有很好的了解，关联词这些数据并莫得公开。在不少情况下，公司念念法阻难这些信息的公开。”她提议，惟有散伙信息透明，咱们才能根究各方的环境背负，并推动学术磋议朝着愈加节能的见解发展。

02

数据中心能耗超乎念念象

方案AI能耗问题的穷苦不仅在于信息不透明，还因为它的领域难以界定。具体而言，AI酿成的能耗远远不仅来自于算法和芯片，还包括与之配套的基础重要，其中最紧要的等于数据中心的能耗。

尽管数据中心不仅用于AI的运行，还运营加密货币等业务，但是伴跟着AI的爆发，AI在数据中心业务中的位置越来越紧要，数据中心的数目和范畴也在快速增长。而无论是能耗的数目级，照旧背后种种的影响要素，数据中心的能耗问题皆要复杂许多。

数据中心的耗电量远远超越一般东说念主的念念象。海外动力署（IEA）发布的一份文书夸耀，2022年全球数据中心、比特币和AI耗尽的电能占全球用电量的2%，达到460 TWh[6]。基于现时增长趋势，IEA忖度到2026年，全球数据中心总能耗将达1000 TWh，增幅超越一倍。

据统计，咫尺全球领有超越8000座数据中心，其中约33%位于好意思国，16%位于欧洲，接近10%位于中国[6]。中国社会科学院工业经济磋议所助理磋议员张瑾告诉《常识分子》：“寰球数据中心的耗电量加起来，与其他30个省份（撤回港澳台和西藏）一说念排序，未必排在10多名傍边，超越近一半的省份全年的电力耗尽量。”

况且，数据中心的数目和体量还在增长。张瑾说：“在我的磋议区间之内，数据中心的发展是爆炸式的，不管是行业瞻望，照旧股票商场的投资，全球对它深广抱有极大的热心。”

IEA文书指出，在数据中心里面，冷却系统和劳动器的能耗最高，各占数据中心能耗的40%。剩余20%的电能则用于动力供应系统、存储斥地和通信斥地[6]。其中，跟着数据中心范畴扩大，芯片斥地功率提高，冷却系统的能耗日益引起关注。关联词，裁减数据中心电能耗尽的瞎想同期会酿成耗水量的高涨，在另一个维度上对生态酿成影响。

海外设施化组织可捏续金融科技职责组众人、中国环境科学学会碳达峰碳中庸专委会委员陈钰什告诉《常识分子》，跟着数据中心范畴越来越大，使用传统冷却系统的耗电资本较高，因此，“大型数据中心逐步‘弃电用水’，通过冷水机或冷却塔来交换热量。这自然不错大幅裁减耗电量，但却又因挥发等原因酿成惊东说念主的耗水量。”

微软发布的公开文书夸耀，微软在2022财年的耗水量为640万立方米，同比增多34%，这一趋势与AI的发展密切相干[7]。加州大学河畔分校电气与诡计机工程副素质任绍磊（Shaolei Ren）团队磋议夸耀， GPT-3每反映10~50个央求，就要“喝掉”一瓶550 mL的水[8]。

而陈钰什指出：“由于惦念斥地遇水发生腐蚀等龙套，数据中心多使用淡水，仅有一小部分为非饮用水或可再生水。2022年，谷歌全球各地的数据中心共耗水52.2亿加仑（约1,976立方米），其中四分之三以上均为淡水。这种用水结构进一步增多了AI行业对全球水生态系统的影响。”

对于新树立的数据中心，在瞎想上进行矫正能够缓解这个问题。盛乐标指出，对于大范畴数据中心，液冷技能比风冷技能愈加合算，而且将冷却水密封在轮回中不错减少淡水的耗尽。

03

动力行业如何理财挑战

从宏不雅角度上看，AI的环境影响不仅与耗电量关系，也与电能的着手密不成分。发展愈加清洁低碳的动力，况且在基建层面进行诡计，也有助于让AI愈加环境友好。多位业界东说念主士提到，数据中心应当围聚发电厂，以散伙算电耦合，减少电能传输和存储过程中的损耗，这么的产业布局也有意于吸纳绿电。

“近几年，随东数西共计策股东，数据中心布局呈现出由中心向相近、由东部向西部的发展流动趋势”，汪玉告诉《常识分子》。他指出，咫尺新疆有丰富的绿电资源，如光伏、风电。李中阳也合计：“对中国而言，最大的上风是领有签订的电网和实足的动力供应才调，挑战是如何样尽可能使用更多的新动力（发展东说念主工智能）。”

关联词，在东西部发展不平衡的配景下，在西部建筑数据中心也靠近着东说念主才空匮、爱戴穷苦的问题。“东数西算最大的问题，是东部的数据或诡计需求到不了西部，”盛乐标指出。AI诡计频频需要大批的数据，如若诡计需求离数据中心太远，数据的传输资本就会特殊高。因此，尽管贵州、内蒙等西部地区建筑了不少数据中心，但它们的使用服从还远远比不上东部的超算中心。

AI的浩大需求也对绿电的褂讪性提议了挑战。盛乐标指出，风电、水电和光伏容易受到季节影响，而核电当作褂讪且环保的动力选项，是改日数据中心选址的一个趋势，是以改日的趋势可能是在核电站支配建筑数据中心。就在2024年3月，好意思国亚马逊公司花6.5亿好意思元购买了一座建在核电站支配的数据中心，该核电站可提供960兆瓦的电力。永久来看，可控核聚变技能的冲突未必是因循AI大范畴发展的重要。

04

节能减排，AI是助力照旧终止？

在表象议题越发迫切确当下，AI的发展与节能减排方针之间的矛盾显得越发坑诰。有学者担忧，从短期看来，AI增长酿成的硬件需求增多势必会增多能耗和碳排放。

“数字产业化和产业数字化，现阶段在悉数经济系统的碳排放中占比，本色上特殊高。尤其是，东说念主们自然合计新技能产业是合乎绿色、低碳条目的，但其实它们的能耗极少也不低，人命周期排放亦然相当高的。”张瑾告诉《常识分子》。

她指出，总体上，学界咫尺意志到，数字化转型与碳排放之间呈现出倒U型关系。在数字化发展初期，大批的基础重要建筑、逾期的配套重要及东说念主才，使得数字化节能减排的效应会被建筑初期产生碳排放增多效应答消；跟着基础重要逐步完善，数字化的技能服从效应清楚，不错大幅莳植动力服从和减排后果。“但最近咱们的磋议发现，（数字化转型与碳排放之间）未必是N型关系，即跟着数字化发展深度和广度捏续股东，数据要素和算力成为驱动经济增长的重要要素时，其对电力的需求会呈现飞跃式的增多，届时会跳动一增多能耗和排放。”

也有不雅点合计，AI能够成为东说念主类应答表象变化的过劲助手，况且这方面的一些应用依然落地。“东说念主工智能不错提供创新的方式来监测、分析和减少咱们对环境的影响。”陈钰什告诉《常识分子》。

他例如说，西门子中国上海智能制造中心的AI数字化动力料理系统散伙了笼罩悉数制造历程的瞻望性爱戴，在提高动力服从的同期幸免了非磋议停机带来的额外耗尽，单元居品能耗裁减24%；东说念主工智能驱动的华为云盘古大模子、谷歌Flood Hub劳动提供了更先进的景况预告，能够匡助东说念主们应答可怜天气。除此以外，AI还不错用于电网挪动、撤废物料理等领域。

关联词，量化评估AI在不同技能发展阶段对环境各个方面的影响十分复杂。郑州大学料理学院讲师李国昊指出：“当今使用经济计量方法得出的论断是东说念主工智能发展能够减少排放，但这个论断其实是存在疑问的，因为很难把AI影响碳排放的复杂机理说了了，也很难将影响旅途中其他干预要素剔除掉。因此，还要设置更紧密的系统模子，来测算它的确切影响。”

除此以外，还可能存在反弹效应——资本裁减会带来技能的普及，使总能耗莳植。例如，方丈用汽车的发动机燃油服从提高后，驾车出行的资本裁减了，东说念主们就更倾向于驾车出行，酿成总能耗增多。李国昊合计，东说念主工智能也可能罢免通常的发展旅途：跟着东说念主工智能服从提高、资本裁减，其部署量和总能耗也会提高。

不外，在东说念主工智能呼吁大进确当下，方案其环境影响有时又显得分歧时宜。李国昊示意：“关注 AI的能耗自己，就像在经济发展初期去关注环境问题，自己等于不趋奉的事情。”

上海金司南金融磋议院居品创新中心主任尹茂华挑剔，从可捏续发展的角度来看，AI能耗问题“不是短期的热度，它是坐褥力和坐褥关系根人道变革的新工业创新”。她合计，中好意思的东说念主工智能技能之间还有几代的差距，追随大模子的营业应用落地，动力的占用和挤压正在发生，但芯片技能迭代也在同步降幼稚耗。东说念主工智能引颈的变革，将如何影响动力结构，需要捏续关注。

05

AI的改日也许是“小而好意思”

营业、科技行业“赢家通吃”的逻辑放大了对逾期的担忧。但多位业界东说念主士指出，一味发展模子、建筑数据中心并不成取。

盛乐标指出，重新检修大模子资本精湛，对中小企业来说并不推行，“单一追求大型模子和数据中心的建筑并不够理智，AI要落地产生更大的价值，改日细目是面向九行八业的行业大模子……惟有热度降下去以后，咱们真确把元气心灵放在算法的优化上，或者是跟行业连合的相干模子磋议上。通过与具体行业应用的深度交融，才能散伙AI价值的最大化。”

比拟之下，有针对性地检修较小的模子不错用较低的资本骄慢落地需求。一些企业依然运转了这么的尝试。“咱们的动力耗尽一定是比正常他们在作念大模子的低好多。”张继生先容，“OpenAI这些公司作念的大模子皆是过千亿参数的模子。咱们跟客户走得比较近，了解客户的需求，并凭证这些需求作念了不同领域、不同业业的小模子，有些模子可能惟有20亿或50亿参数。”和万亿参数模子比拟，这么的小模子检修资本、检修时长皆大大压缩，同期还能很好地顺应特定领域的使用场景。

与功能遒劲的通用大模子比拟，面向特定领域的模子比较掩饰易激励群众的关注。本色上，多个AI引擎依然在用户页面提供了特定的话题、用途选项，以便更精准地骄慢用户需求，这其中就体现了模子的迭代。

9月12日，OpenAI发布了较小的o1-preview和o1-mini模子，它们针对STEM领域进行了优化，“在物理、化学、生物领域的紧要挑战性任务上的进展与博士生相当”[9]。媒体报说念指出，新的模子进行了更多的推理过程，增多了反映的延伸，有时要一两分钟才能输出谜底；这种作念法可能增多了能耗，但同期大幅莳植了解答的质地，将来也许能够匡助东说念主类惩办一些紧要的问题。

未必，除了东说念主工智能以外，咱们还不错从其他许多方面脱手，裁减数字技能的碳排放。图灵奖得主大卫・帕特森（David Patterson）从加州大学伯克利分校退休后加入谷歌公司，他牵头的一项计分辨析了在智高手机和云霄进行机器学习的能耗和碳排放，于本年1月发表[10]。他在修起《常识分子》的邮件中示意：“凭证我的磋议，我合计和使用AI产生的碳排放比拟，诡计机制造的隐含碳对表象变化组成了更大的挑战。”

该磋议忖度，东说念主工智能和机器学习的用电量仅占智高手机用电量的1%，并指脱手机充电器耗尽的动力达成功机的3倍以上，无线充电器的能耗尤其精湛。磋议还指出：“2021 年，使用寿命过短的智高手机的隐含碳萍踪险些是数据中心劳动器的 3 倍……不久前东说念主们扬弃了 75 亿部智高手机。”

一言以蔽之，东说念主工智能的能耗问题遭灾微不雅和宏不雅的多个层面，表象问题更是如斯。有时候，这么的复杂性会成为东说念主们侧目方案或不当作的事理。但是另一方面，这也标明无论行业照旧个东说念主，咱们有许多种阶梯不错推动转换。

李璐对此文亦有孝顺

参考文件：（凹凸滑动可浏览）

[1] Michael Terrell. New nuclear clean energy agreement with Kairos Power. Google Blog. https://blog.google/outreach-initiatives/sustainability/google-kairos-power-nuclear-energy-agreement/. 2024-10-14/2024-10-22[2] Jennifer Hiller. Three Mile Island’s Nuclear Plant to Reopen, Help Power Microsoft’s AI Centers. The Wall Street Journal. https://www.wsj.com/business/energy-oil/three-mile-islands-nuclear-plant-to-reopen-help-power-microsofts-ai-centers-aebfb3c8. 2024-09-20/2024-09-23.[3] Elizabeth Kolbert. The Obscene Energy Demands of A.I.. The New Yorker. https://www.newyorker.com/news/daily-comment/the-obscene-energy-demands-of-ai. 2024-03-09/2024-09-25[4] de Vries A. The growing energy footprint of artificial intelligence[J]. Joule, 2023, 7(10): 2191-2194.[5] Daniel Castro. Rethinking Concerns About AI’s Energy Use. Center for Data Innovation. https://datainnovation.org/2024/01/rethinking-concerns-about-ais-energy-use/. 2024-01-29/2024-10-22[6] IEA (2024), Electricity 2024, IEA, Paris https://www.iea.org/reports/electricity-2024.[7] 2022 Environmental Sustainability Report. Microsoft. https://news.microsoft.com/wp-content/uploads/prod/sites/42/2023/05/2022-Environmental-Sustainability-Report.pdf. 2023-05/2024-09-25.[8] Li P, Yang J, Islam M A体育游戏app平台, et al. Making ai less" thirsty": Uncovering and addressing the secret water footprint of ai models[J]. arXiv preprint arXiv:2304.03271, 2023.[9] Introducing OpenAI o1-preview. OpenAI. https://openai.com/index/introducing-openai-o1-preview/. 2024-09-12/2024-09-25.[10] Patterson D, Gilbert J M, Gruteser M, et al. Energy and Emissions of Machine Learning on Smartphones vs. the Cloud[J]. Communications of the ACM, 2024, 67(2): 86-97. https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3624719.