AI高能耗、技术发展、学术界、产业界
AI大模型技术的高能耗备受关注，特斯拉总裁埃隆·马斯克表达了对AI技术发展速度的担忧。
AI大模型技术的高能耗问题受到学术界和工业界的高度关注。
近日，特斯拉总裁埃隆·马斯克表达了担忧：“人工智能技术正在以前所未有的速度发展，到明年，人类将没有足够的电力来运行所有芯片。”
在年初的达沃斯会议上，OpenAI首席执行官Sam Altman表示，AI技术所消耗的电力将远远超出人们的预期。
人工智能大模型带来的这一轮技术革命相信将对人类的生产生活产生深远的影响。 然而，在看到大型人工智能模型技术价值的同时，我们不能忽视随之而来的能源消耗问题。 大型人工智能模型对环境有什么影响？ 消除负面影响的潜在手段是什么？
AI训练一次
相当于126户家庭一年的碳排放量
多项研究表明，大型人工智能模型的运行会消耗极高的电量，并会导致极高的碳排放。 根据斯坦福人工智能研究院发布的《2023人工智能指数报告》，大语言模型GPT-3单次训练功耗为1287兆瓦时。 Tesla Model Y 每 100 英里消耗 28 千瓦时。 著名计算机专家吴军以此打了一个形象的比喻——AI训练一次消耗多少电量？ 这大约相当于 3000 辆特斯拉电动汽车一起运行，每辆车运行 20 万英里。
前述报告还指出，大语言模型GPT-3的一次训练相当于排放552吨二氧化碳，大约相当于126个家庭一年的碳排放量。 这显然与“双碳”目标背道而驰。
研究员 Alex de Vries 2023 年 10 月 10 日在《焦耳》上发表的论文显示，在 AI 技术的支持下，传统互联网操作的功耗将呈指数级增长。 论文数据显示，一次标准的谷歌搜索消耗0.3瓦时的电量，AI大语言模型AI响应用户请求消耗约2.96瓦时的电量，由AI驱动的一次谷歌搜索消耗约2.96瓦时的电量。大型号耗电8.9瓦时。
除了功耗之外，大型人工智能模型还消耗大量的水。 支持大模型计算的数据中心服务器会消耗大量的水用于散热。 研究表明，AI大语言模型GPT-3在训练过程中消耗了近700吨水，之后每回答20到50个问题就消耗500毫升水。 弗吉尼亚理工大学的一项研究指出，2022年Meta使用了超过260万立方米的水，主要用于数据中心使用。
如何解决AI高能耗问题？
如何解决大型AI模型能耗高的问题？
学者认为，首先要正视并科学量化人工智能技术的能耗。 2023年11月10日，研究员夏洛特·德布斯等人在《自然》杂志上发表论文指出：“人工智能技术的兴起将带来对能源需求的不断增长，对环境的负面影响可能会超出人工智能技术的积极影响。为了引导AI技术走上更加可持续的道路，量化AI技术的能源消耗至关重要。”
2024年1月29日，美国信息技术与创新基金会（ITIF）发布报告《重新审视对人工智能能源消耗的担忧》，指出应为AI模型制定能源透明度标准。
其次，当务之急是通过提高软硬件性能、改进数据中心的设计和建设来降低AI能耗。 2020年2月28日，Eric Massanette等人在《科学》杂志上发表的一项研究指出，2010年至2018年间，全球数据中心的计算量增加了550%，存储空间增加了2400%。 但耗电量只增加了6%。
值得一提的是，近年来，液冷已成为高密度计算中心的部署趋势。 数据显示，与传统风冷系统相比，新型液冷系统可节省30%至50%的电力消耗。 国际数据公司IDC最新数据显示，2023年上半年，中国液冷服务器市场规模为6.6亿美元，同比增长超过280%，预计将达到15亿美元全年。 该机构预计，2022年至2027年中国液冷服务器市场将以54.7%的复合年增长率增长，2027年达到89亿美元。
此外，业界也在积极寻找更终极的解决方案，即用更绿色、更环保的新能源取代传统能源驱动的AI技术。 2023年5月10日，微软宣布与核聚变初创公司Helion Energy签署购电协议，计划2028年向后者购买其核聚变发电厂50兆瓦电力。Helion背后最大投资者Energy 是 OpenAI 首席执行官 Sam Altman。
Sam Altman 曾表示：“我认为 OpenAI 和 Helion Energy 的目标非常一致。如果我们能够推动技术成本和能源成本一路下降，我们就能用越来越少的钱让 AI 系统变得更加强大，所有人的素质都得到提升。”生活将会得到改善。”
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