衆所周知，機器學習需要消耗大量的能源。算力是人工智能世界發展的基礎，而算力的瓶頸歸根到底是電力，那些訓練聊天機器人、爲文本生成視頻提供動力的人工智能模型，幾乎以每小時兆瓦爲單位，產生巨額的服務器用電账單。

Digital Information World發布的報告顯示，數據中心爲訓練AI模型產生的能耗是常規雲工作的三倍，預計到2030年，美國數據中心的電力需求將以每年約10%的速度增長。

而訓練模型，將比傳統數據中心活動消耗更多電力，對電力的需求更高。以訓練GPT-3大型語言模型爲例，需消耗接近1,300兆瓦時的電力，這大約相當於130個美國家庭1年的用電量，而這僅僅是訓練AI模型的前期電力，僅佔模型實際使用時所消耗電力的40%。

據報道，2023年1月，OpenAI僅一個月已耗用可能等同17.5萬個丹麥家庭的全年用電量。谷歌AI每年耗電量達2.3太瓦時，相當於美國亞特蘭大州所有家庭1年的用電量。

阿姆斯特丹自由大學博士生Alex de Vries推算認爲，到2027年，人工智能行業每年的電量消耗可能在85到134太瓦時之間。這幾乎相當於荷蘭一個國家年度電力需求，這是個相當可觀的數字。

國際能源署（IEA）最近的一份報告也給出了類似的結論，指出由於人工智能和加密貨幣的需求，數據中心的用電量將在不久的將來大幅增加。該機構表示，2022年數據中心的能源使用量約爲460太瓦時，到2026年可能會增加到620至1,050太瓦時之間，分別相當於瑞典或德國的能源需求。

隨着人工智能產業的發展，電力消耗可能會更大。同時，隨着人工智能的盈利，其研發公司對大模型訓練的細節信息——什么樣的硬件，運行多長時間等，越發保密。

人工智能公司Hugging Face的研究員Sasha Luccioni表示，對於ChatGPT，我們不知道它有多大，不知道基礎模型有多少參數，也不知道它在哪裏運行......研發公司的保密行爲可能出於行業競爭考慮，也可能是爲了轉移公衆的“批評”。

一些參與人工智能的公司聲稱，人工智能技術本身可以幫助解決高電耗問題。代表Microsoft的發言人表示，人工智能“將成爲推進可持續發展解決方案的有力工具”，並強調Microsoft正在努力實現“到2030年實現負碳、正水和零浪費的可持續發展目標”。

但是一家公司的目標無法涵蓋整個行業的全部需求，可能還需要其他方法。Luccioni建議行業爲AI模型引入能源之星評級，使消費者能夠像比較電器一樣比較人工智能的能源效率。

人工智能帶來的種種創新功能，都是以處理性能和功耗方面的高昂成本爲代價，它並不是免費的。

編輯丨楊   朔

排版丨鄭　莉

來源丨The Verge

圖片來源丨千圖網

       原文標題 : “大口喫電”的人工智能

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標題：“大口喫電”的人工智能

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