人工智能的盡頭還真是發電

2024-03-30 18:40:05    編輯: robot
導讀 文 | 謝澤鋒 編輯 | 楊旭然  “AI的盡頭是光伏和儲能!如果只考慮計算,我們需要燒掉14個地球的能源,超級AI將成爲電力需求的無底洞。” 近期,AI教父黃仁勳的這段演講講話瘋狂刷屏。其實這並非...

文 | 謝澤鋒

編輯 | 楊旭然

 “AI的盡頭是光伏和儲能!如果只考慮計算,我們需要燒掉14個地球的能源,超級AI將成爲電力需求的無底洞。”

近期,AI教父黃仁勳的這段演講講話瘋狂刷屏。其實這並非老黃的原話,他的原意是,英偉達幫助提升計算效能,降低能源消耗,而如果計算速度沒有加快,“我們可能需要 14 個不同的行星、3 個不同星系、4 個太陽爲這一切提供燃料。”

可見人工智能對能源的緊迫需求,OpenAI 創始人山姆·奧特曼也表達過類似的觀點,他曾經這樣判斷:

未來人工智能需要能源突破,因爲人工智能消耗的電力將遠遠超出人們的預期。特別是核聚變或更便宜的太陽能和存儲,是人工智能未來的發展方向。

而且他個人還自掏腰包,向美國私營核聚變公司Helion Energy提供了3.75億美元。

馬斯克則更加明確地對外表達過,缺芯之後是缺電,“明年電力將無法滿足所有芯片需求。”

AI的高耗能已是一件不爭的事實,數據中心、超級算力中心都堪稱“吞電怪獸”。而美國的電力基礎設施長時間陳舊,歐洲雖在新能源方面有所投入,但杯水車薪。

放眼全球,電力驅動的第二次工業革命其實並未完全普及,許多國際和地區仍舊無法獲得穩定的電力供應,更別說電器消費和使用。

與此同時,所謂的光伏、鋰電、風能等新能源的各個環節都需要巨大的傳統能源爲支撐。沒有煤炭、石油、天然氣爲底座,各種所謂第N次工業革命就如同無源之水,無本之木。

AI的盡頭,終歸要回到發電和能源,這已經不再是段子,而是事實。

吞電巨獸

算力緊張的背後則是對能源的需求激增。

又一國產大模型火出圈。

近期,月之暗面研發的AI助手kimi爆火,它支持上傳各種文檔,並整理總結其中的核心內容;能夠處理的無損上下文長度,已經從20萬漢字提升到了200萬字。也就是說,kimi能一口氣讀完《甄嬛傳》全書,並且能回答劇中的細節問題,堪比一個看了好幾十遍電視劇的“甄”學家。

由於訪問量持續暴增,Kimi應用終端一度癱瘓,爲此,月之暗面已經進行了5次擴容工作。

超長文本的處理能力,訪問量的持續增長,都在加劇算力資源的緊張。算力緊張的背後則是對能源的需求激增。據外媒報道,ChatGPT每日耗電量或超過50萬千瓦時(50萬度),相當於美國家庭用電量的1.7萬倍。另有一項預測也判斷,到2030年,AI消耗的電力將超過家庭用電量。

這絕非誇大其詞,芯片性能的提升、服務器的布局、數據中心的建設、網絡傳輸等基礎設施的配套,甚至給服務器降溫的溫控系統都需要大量的電力。

隨着性能的提升,英偉達芯片的功耗隨之呈現幾何式增長。從V100到B200,單個GPU的功耗也從250W飆升到1000W,與之對應的各種配套設施的能源消耗也加大幅飆升。

而大模型在推出之前,還要經受巨量的訓練。斯坦福研究顯示,GPT-3訓練的耗電量爲1287 MWh,而GPT-4需要51773 MWh至62319 MWh(6000多萬度),能耗是 GPT-3的40倍以上。

如果現在谷歌的每次搜索都融合人工智能技術,那么每年將消耗約290億度電。這比肯尼亞、危地馬拉和克羅地亞等國一年的用電量還要多。

除了基本的電力,其他各種資源消耗同樣處於上升態勢。微軟的研究顯示,AI大模型的用水量比上一年同比增長了34%,天然氣、電力、供暖、制冷和蒸汽等總消耗增加了約32%。

“算力即權力”的預期之下,AI逐步上升爲主流國家的核心战略。可以預想到的是,未來全球還將出現多個類似ChatGPT的超級大模型。目前AI還處於效果膜用戶初級嘗鮮階段,大規模的落地應用還未全面鋪开,如果生成式AI被大規模使用,用電量必將大幅攀升。

拋棄幻想

新能源的建設遠遠跟不上電力需求的增長。

3月19日,號稱全球能源界的“超級碗”論壇——標普全球能源會議CERAWeek在美國休斯頓拉开帷幕。沙特阿美、殼牌、埃克森美孚等能源巨頭齊聚一堂,但在今年的峰會上,AI成爲討論的絕對主角。

大佬們一致認爲 AI電力需求激增,但減排壓力日益增大,新能源供應不夠穩定,而輸配電網絡的陳舊更加劇了供需矛盾。

和地鐵交通類似,美國電網設施大多建設於上世紀60至70年代,非常陳舊落後。其中,70%的輸電线路和變壓器運行年限超過25年,60%的斷路器運行年限超過30年。

一遇到極端天氣,停電事故頻發。2019年7月紐約曼哈頓大停電、2020年8月加州大停電、2021年美國得克薩斯州又出現大規模停電。

在《通脹削減法案》的刺激下,美國在新能源的道路上疾馳,煤電貢獻度明顯下降,風光等可再生能源逐漸成爲主力軍。2022年,美國煤電份額從23%減少到20%,核能從20%減少到18%。

目前,得州風力發電已成爲該州的第二大發電源,但是極寒天氣曾導致約一半的風力渦輪機被“凍結”。加州大停電的根本原因就是該州實行的“100%可再生能源供給”計劃過於激進,使得電力系統難以應對突發的黑天鵝事件。

另外,由於美國缺乏變壓器所需的特種鋼材,變壓器基本全部依賴進口。在拜登政府提出的電網升級改造計劃推動下,美國變壓器價格飛漲。

龐大的新能源需要並網,據預測,到2030年美國輸電系統需要擴大60%,到2050年輸電容量需要達到目前的3倍。 

無獨有偶,歐洲電力設施同樣老舊,而且歐盟的激進的清潔能源战略與傳統的能源體系之間的協同格格不入。

例如英國政府曾承諾,2035年實現100%清潔能源電力目標。但由於電網設施的滯後,一些太陽能和風能發電需要等待長達10年至15年,才能接入英國的電網系統。

爲此,英國國家電網公司於去年底年宣布,增加20億英鎊,使2025-2026年對電網升級改造的投資提高到420億英鎊。

新能源的並網需求被嚴重推遲,而與此同時,AI對電力的超額需求已經开始湧現。微軟數據中心的一位工程師預測,到2024年底,當數百萬塊H100 部署完畢時,其總功耗將超過亞利桑那州鳳凰城所有家庭的用電量,僅次於休斯敦,將位居全美第五。

多重壓力下,越來越多的人認爲,應該放棄對新能源不切實際的幻想,重新審視煤炭、石油、天然氣等傳統能源的價值。

如沙特阿美CEO阿敏·納瑟爾直言,能源轉型战略很大程度上已經失敗,清潔能源至今無法大規模取代碳氫化合物,世界應該放棄讓石油和天然氣“退位”的幻想,而是根據現實的需求做出充分的投資。

能源基礎設施的建設遠遠跟不上AI爆發速度的事實,已經被越來越多的人所認清。所以,納瑟爾的言論一出,立刻贏得了熱烈掌聲。

AI盡頭

脆弱不堪的稻草。

按照過去的劃分,人類歷史上經歷過三次工業革命,分別是以蒸汽機爲代表的第一次工業革命,以電力大規模應用爲標志的第二次工業革命,以及原子能、計算機發明後誕生的第三次工業革命。

時下,也有人認爲,互聯網信息化推動產業蝶變引發了第四次工業革命。甚至有觀點指出,AIGC爆發後會帶來第五次工業革命。

但事實是,第二次工業革命並未完全實現,電力尚未在全球範圍內普及。時至今日,包括非洲一些地方在內的大量地區依然無法使用電力。國際能源署和世界銀行的報告指出,由於疫情等原因影響,全球無法用電人口在2020年重新出現上升趨勢,如這一勢頭無法扭轉,到2030年仍將有6.6億人無法用電。

1882年9月4日,愛迪生在紐約建立了世界上第一個座發電廠,此後的142年,人類其實長期處於第二次工業革命的進程中。

老照片中的發電廠‍‍‍‍‍

遭遇能源危機,電力系統老化的掣肘不斷,歐美重啓傳統能源,尤其是曾被嗤之以鼻的煤炭臨危受命。荷蘭、德國、奧地利、意大利等國不得不重新點燃已經熄滅的煤電廠,這相當於對過往激進能源轉型的一種認錯。

在美國,可再生能源的重要性同樣被提到過很高的位置,但面對現實,不得不掉頭看向天然氣、煤炭和核電。

美國的核電站基本建設於上世紀70-80年代,1979年賓夕法尼亞州三哩島核泄漏事故發生後,核電被逐步拋棄。目前美國只有佐治亞州的沃格特勒核電站4號機組在規劃中,實際的建設還沒有啓動,其兄弟機組3號機組於去年並網發電,這是美國30多年來新建的第一座核電機組。因爲比預計晚了7年,甚至超支140億美元,它很可能是美核能工業最後的余暉。

而煤電一直被美國政府視爲污染源,降低煤電比例是拜登政府的重要任務。僅2016年,美國共關停了531個裝機容量爲56GW的煤電機組,2022至2023年,又退役了22.3GW的燃煤發電量,預計到2030年底,將有超過80GW的發電站停止使用煤炭。

目前來看,美國可以依賴的可能只有天然氣。巖氣革命以來,天然氣發電佔據美國發電量的40%,是絕對的主力。

風光等可再生能源短期內無法提供足夠的能源時,天然氣仍然是美國能源領域唯一的可以依賴的稻草。但在AI用電的巨大需求面前,這棵稻草顯得脆弱不堪。

算力擴張將導致巨大的用電需求

寫在最後

重啓煤炭、天然氣和核電,並非傳統能源的“復闢”,而是很多國家實行過於激進的新能源轉型的一次認錯。

傳統能源爲科技變革立下汗馬功勞,卻被無情拋棄,還要清醒地認識到,許多傳統能源早已是全產業鏈的清潔能源,而光伏、風電、鋰電等所謂的“清潔能源”卻並非完全清潔,甚至還有可能造成大量污染。

歐盟主席馮德萊恩曾說:“歐洲必須確保利用這場危機向前邁進,而不是向骯髒的化石燃料倒退。”但這只是能源產業發展的其中一面。

其實,我們更應該聽一聽沙特阿美CEO納瑟爾的谏言:“只有讓能源貧乏的國家能夠以清潔和有效的方式开發和利用自然資源,這才是公平的。”

       原文標題 : 人工智能的盡頭還真是發電|巨潮



標題:人工智能的盡頭還真是發電

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