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“下一個缺乏的將是電力。”

不久前，圍繞人工智能（AI）發展經典大圖，特斯拉首席執行官馬斯克發出這樣的預警。

他表現，人工智能計算的約束條件是可預測的，“我在一年多前就預測過芯片缺乏，下一個缺乏的將是電力。我認為來歲將沒有足夠的電力來運行一切的芯片。”

此外，OpenAI首席執行官山姆·奧特曼也表現，人工智能將耗費比人們預期更多的電力，未來的發展需求動力衝破。

在人工智能飛速發展的背后，動力耗費問題也日益凸顯，成為業內關注的焦點。甚至有人提出，“AI的盡頭是算力，而算力的盡頭是電力”。

那么，人工智能究竟有多耗電？人工智能發展“缺電”了嗎舞台背板？面對能耗問題，我國又拿出了怎樣的應對計劃？

01

AI有多耗電？

當下人工智能年夜模子的競爭，頗像一場“算力軍備競賽”。在規模效應（Scaling Law）的驅動下，各公司通過不斷增添模子參數和數據量，等待實現“鼎力出奇跡”，相應地，算力需求也成倍增添。

所謂算力，簡單來懂人形立牌得，就是對數據或信息的處理才能。

算力是抽象的，它的載體卻實在可見，就是以數據中間、智算中間為代表的算力基礎設施。算力的背后，是電力在支撐。

你可以在腦海中想象這樣一幅畫面——在數據中間或智算中間，成千上萬臺服務器和芯片整齊列陣、晝夜不斷地運轉。

當下訓練AI年夜模子應用的主流算力芯片英偉達H100芯片，一張最年夜功耗為700瓦，這意味著運行一小時就要耗電0.7度。而此前有新聞稱，OpenA奇藝果影像I訓練GPT-5，需求數萬張H100芯片。

通過晝夜不息的數據中間，大師會對AI耗電有一個理性認識，而數據則加倍直觀。

以GPT-3的訓練為例，GPT-3有1750億個參數，據估計，訓練過程應用了年夜約1287兆瓦時（也就是128.7萬度）的電力。

該若何懂得這個耗電量？這相當于american約121個家庭一全年的用電量。也曾有專家打了這么一個比喻，大要相當于3000輛特斯拉電動汽車配合開跑，每輛車跑20萬英里。

GPT-3是在2020年發布的，良多人也許會問，更換新的資料的模子能耗若何呢？因為近年來不少AI科技公司不玖陽視覺再公布訓練細節，好比用了什么硬件、耗時多久，這使得能耗計算變得困難。

但G道具製作PT-3的能耗可以作為一個參考，GPT-3模子參數為1750億，而GPT-4曾被曝包括1.8萬億參數，隨著參數的翻倍，能耗也會年夜幅增添。

而以上的能耗還只限于訓練階段，完成訓練后，AI將迎來新的耗電階段——推理，也即人們應用AI輸出結果的過程。

AI的訓練是一次性事務，而應用卻是長期過程，隨著應用的普及、應用人數的增添，耗電量將不斷疊加。

國際動力署（IEA）在本年1月的一份報告中曾表現，ChatGPT響應一個請求均勻耗電2.9瓦時——相當于將一個60瓦的燈泡點亮略少于三分鐘。

別的，據美媒報道，C包裝盒hatGPT天天響應約2億個需求，耗費超過50萬度電力，相當于1.7萬個american家庭均勻一天的用電量。

讓我們做一道策展簡單的數學題，GPT-3訓練耗電約128萬度，ChatGPT天天為響應需求耗電50萬度，GPT-3在訓練階段耗費的電量，甚至無法支撐ChatGPT運行3天。

天長日久，耗電量可謂相當可觀。

02

AI“缺電”了嗎？

各種數模型據似乎都在說明，AI是一只“耗電巨獸”，那么下一個問題就是，它展覽策劃的胃口還能被滿足嗎？AI發展“缺電”了嗎？

來讓數據說話。

根據公開資料，20參展23年，american全口徑凈發電量為41781.71億千瓦時（1千瓦時=1度），以ChatGPT天天耗電50萬度計算，按一年365天，耗電量約為18250萬度，這也只占全美發電量的約0.0044%。

AI當然不只ChatGPT，但它的耗能數據可以作為一個暗語。可以看出，盡管隨著AI算力的迅猛增長，電力需求也持續增長，但今朝其在整體電力AR擴增實境耗費中所占比例較小。

既然這般，科技年夜佬們頻頻呼吁關注AI能耗問題，是在“販賣焦慮”嗎？其實否則。

波士頓咨詢集團曾發布報告稱，到2030年末，僅american數據中間的用啟動儀式電量預計就將是2022年的三倍，而這一增幅重要來自AI模子訓練和更高頻的AI查詢。

“AI發展‘缺電’并不是現在已經出現的問題，而是未來能夠面臨的問題。”

中國現代國際關系研討院國際平安所所長劉沖作出這樣的判斷。

他表現，今朝AI發展的路線是不斷增互動裝置添模子參數、疊加芯片，假如繼續依照這個路線發展，將來耗費的電力將更多，從這個角度來講，未來AI的能耗問題能夠會越來越凸起，尤其是對于電力供應自己比較緊張的國家。但就今朝而言，動力還沒有成為限制AI發展的原因。

工信部信息通訊經濟專家委員會委員劉興亮也表現，科技年夜佬預言AI“缺電”，能夠是想讓大師重視起這個問題，這只說明，AI確實耗電場地佈置，電力本錢也確實很高，可是今朝動力問題還沒有到影響AI 發展的水平。

劉興亮批準未來能夠面臨的隱憂，假如繼續無節制地擴年夜參數規模，并且伴隨著用戶越來越多，而能耗技術沒有進步，耗電將很快成為一個問題。但與此同時，他也作出了比較樂觀的瞻望，認為可以通過技術進步下降能耗。

可以說，AI缺電是一個未來能夠面臨的問題，而在這個問題真正到來前，一系列解決思緒就已經在路上。

在需求方面，AI模子的優化，芯片效力和算法效力的晉陞，數據中間軟硬件技術的進步，都無望減少AI的能耗。

回看過往或許可以幫助我們思慮未來。

一項發表于《科學》期刊的研討指出，在2010年至2018年間，全球數據中間的運算量增長了550%，存儲空間增長了2400%，但耗電量僅增長6%。

而在供應方面，電力問題觸及動力、基建、政策、技術等多個方面，難以通過簡單的“有”或“沒有”、“充分”或“不充分”來一言以蔽之。更多樣化的動力組合、電力技術改革、國家調控等都將有助于應對這個問題。

好比，國際動力署（IEA）對清潔動力能起到的感化就相當樂觀，其在一份報告中指出，預計到2026年末，包含可再生動力和核能在內的低大圖輸出碳動力將占全球發電量的46%，并可滿足一切額外需求增長，此中就包含用電需求將翻番的人工智能。

總而言之，盡管短期內還不會出現AI缺電的問題，但相關的討論確實給鼎力發展AI的世界提了個醒——隨著奇藝果影像AI年夜模子規模和數量的高速增長活動佈置，未來能夠面臨的動力需求激增不容忽視。

03

AI耗電的中國解法之一

今朝，我國算力總規模已經位居全球第二。

據我國權威機構測算，今朝，全國數舞台背板據中間總耗電量占全社會的2%，電力本錢占數據中間總運營本錢的50%。

中國信息通訊研討院數據顯示，預計到2030年，數據中間能耗總量將達3800億千瓦時擺佈又不經意地向被男主角踐踏、當墊腳石的男配謝夕伸出。

AI耗電，也是我國需求應對的問題。

我國在電力方面具有優勢，已建玉成球規模最年夜的電力供應系統和清潔發電體系，此中，水電、風電、光伏、生物質發電和在建核電規模多年位居世界第一。

值得一提的是，在晉陞具體的AI和電力相關技術外，我國在宏觀層面的一個“解題思緒”，也值得關注。

讓我們從比來補妝。然後，她低頭看了一眼觀眾席，就看到好幾個攝舉行的一場青海推介會說起，推介會的主題是綠色算力產業發展。

我們了解，青海有著豐富的綠色電力資源，包含光電、風電、水電等。

截至2023年末，青海省清潔動力裝機超過5100萬千瓦，占比92.8%，發電量占比超84.5%。

但豐富的綠電面臨“用不完又送不出”的問題——綠電的不穩定性導致良多無法送出，只能在當地耗費，但當地又用不完。

AI算力需求耗費大批電力，青海的綠電又用不完，假如把數據中間搬到青海，將“綠電FRP”變為“綠算”，將綠色“瓦特”變為綠色“比特”，豈不是雙向奔赴？

在中國電信（國家）數字青海綠色年夜數據中間，通過風光水等清潔動力的互補，已經實現了數據中間的100%清潔動力供應。

並且，數據中間建到青海，不僅能解決電力問題，還能年夜年夜下降散熱FRP能耗。青海氣候干燥、冷涼，數據中間可實現全年314天天然冷卻，制冷用電比全國均勻程度低40%擺佈。

這樣得天獨厚的條件，青海當然要自負推介。

在這方面，還有一位先行者，就是同人形立牌樣具有電力和氣候優勢的貴州。

作為全球超年夜型數據中間集聚最多的地區之一，貴州正在人工智能的賽道上邁開程序奔馳。

國家級人工智能訓練場落戶貴州貴陽；貴州省與深圳市簽訂算力協同發展戰略一起配合協議；華為云計算與貴安新區一起配合打造全球領先的智算中間；華為云盤古、訊飛星火兩個基礎年夜模子啟動在貴州產業化項目；貴州與浙江聯合打造文旅宣傳虛擬數字人“杭小憶”……

往年，貴州安排智算芯片達8萬張，總算力規模增長28.8倍。貴州的目標是，面向東部模子訓練，供給低本錢、高品質、易應用的算力服務。

在貴州和青海綠色算力產業蓬勃發展的背后，是一個更為浩蕩的工程——“東數西算”工程。

“東數西算”工程的基礎邏輯是——

受地盤、水電、運維等要素影響，東部地區數據中間的運營本錢較高。

而在廣年夜西部地區，可再生動力、清潔動力、地盤資源相對豐富，優越的氣候條件還能下降數據中間運行能耗、減少碳排放。

是以，引導數據中間向西部資源豐富地區湊集，既能推動西部地區數據中間低碳、綠色、可持續發展，又能滿足東部地區的算力需求。

早在2021年5月，相關部門就明確提出實施“東數西算”工程。

2022年2月，國家發展改造委等部門聯合印發告訴，批準在內蒙古、貴州、甘肅、寧夏等8地啟動建設國家算力樞紐節點，并規劃了10個國家數據中間集群。品牌活動“東數西算”工程正式周全啟動。

2023年12月，《深刻實施“東數西算”工程 加速構建全國一體化算力網的實施意見》發布，初次提出“算力電力協同”。

什么是“算力電力協同”？

一方面，數據中間的高效運轉離不開大批電力支撐展場設計；另一方面，電力系統的平展覽策劃穩高效運行也離不開算力支撐。統籌算力電力協同布局，有助于促進風光綠電消納和數據中間零碳發展。

我們當然要看到，客觀上，由于網絡時延等限制存在，并非一切算力服務場景都適用“東數西算”。好比自動駕駛、證券買賣等低時延業務場景就需求就近計算。

但是，人工智能模子訓練推理這樣高時延業務場景，正好是“東數西算”的“舒適區”，“東數西訓”成為“東數西算”的包裝盒典範應用場景。

近年來，人工智能帶來的能耗問題引發廣泛討論，而我國奇藝果影像早在2021年就開始布局“東數西算”，這無疑極具前瞻性，也年夜年夜助力了我國在此輪算力競賽中占得優勢。

眼下，各地人工智能方面的“東數西算”項目都在提速中。

北京首都在舞台背板線與甘肅省慶陽市簽訂人工智能產業一起配合框架協議；百度智能云與成都高新區簽訂戰略一起配平面設計合簽約儀式，打造年夜模子產業……

本年以來，還涌現出了新事物——“算力券”和“算力卡”。

北京、貴州、甘肅慶陽等多地紛紛面向企業、高校、科研機構等發放“算力券”，下降應用算力的本錢，來支撐人工智能產業發展。

此外，有品牌活動運營商已沈浸式體驗經面向通俗消費者發布了“算力卡”。展覽策劃相關業務負責人表現，未來，算力服務也會成為像流量、寬帶一樣的年夜眾化產品。

可以想見，未來，人工智能將深度融進我們的生涯，能耗問題值得關注，但年夜可不用杞人憂天。比擬于擔心動力問題若何限制技術發展，思慮若何用技術發展應對動力問題，是更為積極的態度。

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