《華爾街日報》：人工智能“胃口”驚人 能源消耗難題何解？

每一家押注人工智能將改變我們工作和生活方式的公司都面臨一個日益嚴重的大問題：AI本質上對電力有着貪婪的需求。

一些專家預測，全球AI系統的電力消耗可能很快需要增加相當於一個小國家發電量的電力。這一需求出現之際，世界正試圖在應對氣候變化的同時，儘可能實現電氣化並實現發電脱碳面對氣候變化。

根據國際能源署的數據，自2010年以來，數據中心的電力消耗佔全球發電量的比例一直保持在1%左右，幾乎持平。但AI的快速採用可能標誌着互聯網運行所需電力將發生巨大變化——特別是構成雲的數據中心，以及我們依賴的所有數字服務。

這意味着AI行業正準備進行相當於行星級實驗，據行業內外專家表示。這讓其中一些人感到焦慮，而能源供應商則對預期的需求增長幾乎垂涎欲滴。

正如《華爾街日報》本週早些時候報道，微軟正在努力利用自己的AI加速新核電站的審批流程——為同樣的AI供電。該公司還押注於核聚變電站，與一家承諾在大約五年內提供電力的核聚變初創公司簽署合同——鑑於世界上還沒有人從核聚變中生產出電力，這是一個大膽的舉動。

星座能源公司已同意向微軟數據中心供應核電，其預測顯示美國人工智能的電力需求可能達到未來全美電動汽車充電總需求的5至6倍。

阿姆斯特丹自由大學經濟與商業學院研究員亞歷克斯·德弗里斯在10月的研究中指出，根據英偉達專為AI設計的微芯片當前及未來銷量推算，全球AI系統的持續電力需求可能攀升至150億瓦。目前英偉達佔據數據中心AI專用芯片市場90%以上份額，其產量可視為整個行業電力消耗的風向標。

這相當於荷蘭全國的用電量，需要約15座中型核電站的滿負荷運轉才能滿足。

根據德弗里斯的估算，僅人工智能一項就可能導致2027年全球數據中心的電力需求激增50%。

德弗里斯表示這些數字可能仍被低估，因為其計算未包含數據中心內AI芯片的冷卻成本。隨着芯片性能持續提升，維持這些高性能處理器在工作温度範圍內正變得愈發困難，冷卻系統可能使總耗電量再增加10%至100%。

佛羅倫薩大學研究軟件能耗的計算機科學家羅伯託·維爾代基亞認為還有其他原因可能導致德弗里斯對人工智能未來能源需求的估算仍顯保守。

首先，企業正押注AI使用量將激增。如果如他們所願，AI成為我們日常所有事務的標配——從總結每次會議到參與每個項目協作——那麼需求增長速度或將直接取決於英偉達及其競爭對手AMD、英特爾和Alphabet等公司能否持續產出滿足需求的系統。

微軟、OpenAI、谷歌等AI服務商之間的競爭，正迫使他們依賴規模更大、耗電量更高的AI模型。模型規模越大，功能越全面，通常在多任務處理方面也更具優勢。

幾乎每週都有重大AI進展。最新動態是上週發佈的谷歌Gemini AI系統，據稱其性能超越當前市面所有產品。

“當前趨勢就是’越大越好’"，機器學習工具公司Hugging Face的AI研究員薩莎·盧奇奧尼表示，“每代新模型都在標榜’比前代增加100億參數’"。

德弗里斯的評論中引用了盧奇奧尼的研究。她發現AI系統的實際能耗存在巨大差異，這取決於底層硬件配置及使用方式。

微軟和谷歌等大型雲服務與人工智能提供商已承諾實現運營中的淨零碳排放，這意味着理論上，它們為數據中心額外採購的電力將全部來自零碳能源。

總體而言，盧西奧尼並不認為有人能準確預測人工智能需求是否會延續當前增長軌跡，亦或由此產生的電力需求究竟有多大。

“我實在不願對AI領域做未來預測，“盧西奧尼坦言，“一年前ChatGPT還不存在呢。”

關於AI是否天生高耗能的問題也存在巨大爭議。一方面，每次用户與AI系統交互時，系統都必須重新進行運算。這與谷歌將生成式AI摘要整合進搜索結果前的傳統搜索模式截然不同——韋爾代基亞解釋，部分原因在於傳統搜索結果可被存儲或"緩存”，當其他用户進行相同搜索時直接調用。

另一方面，大量研究表明AI模型能效存在顯著提升空間。許多公司正在開發體積更小、能耗更低但效能不遜色於大型模型的AI系統。例如微軟近期發佈的文本模型，其訓練數據源自教科書而非常規的全網文本庫。微軟研究人員稱，該模型在特定任務中表現更優，同時大幅降低了運算能耗。

我諮詢的所有專家都認同這一點：即便存在提升效率的可能性，人工智能仍持續需要更多電力的主要原因是，當前整個行業的驅動力在於不斷構建更龐大、更強大的模型。

只要人工智能開發者之間的競爭持續推動企業使用這些能力更強、耗電量更大的模型，全球AI行業對電力的需求增長就看不到盡頭。唯一的問題在於，其電力消耗將以何種速率增長。

“當前的重點是獲得最適合我的最佳答案，而非關注其消耗了多少能源，“維德基亞表示。

聯繫克里斯托弗·米姆斯，郵箱：[email protected]

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本文刊登於2023年12月16日印刷版，標題為《互聯網即將需要更多電力》