人工智能正在重塑我們的生活。

但是，在AI大模型百舸爭(zhēng)流背后，多項(xiàng)研究表明，大模型運(yùn)行極其耗電費(fèi)水，也會(huì)帶來(lái)極高的碳排放量。有網(wǎng)友戲稱“只要電費(fèi)貴過(guò)饅頭，AI就永遠(yuǎn)不能完全代替人”。

在技術(shù)進(jìn)步與能源消耗的矛與盾之間，將如何破題？AI熱潮下又該如何為未來(lái)去除“暗礁”？

GPT-3單次訓(xùn)練耗電

相當(dāng)于3000輛特斯拉跑到報(bào)廢

你知道訓(xùn)練一次大模型需要多少度電嗎？

根據(jù)斯坦福人工智能研究所發(fā)布的《2023年人工智能指數(shù)報(bào)告》，OpenAI的GPT-3單次訓(xùn)練耗電量高達(dá)1287兆瓦時(shí)（1兆瓦時(shí)=1000千瓦時(shí)），也就是127.8萬(wàn)度電。

這是什么概念？據(jù)美國(guó)國(guó)家環(huán)保署評(píng)定，特斯拉Model Y每百英里（161公里）耗電28千瓦時(shí)，1278兆瓦時(shí)相當(dāng)于3000輛特斯拉，每輛跑滿20萬(wàn)英里（32.2萬(wàn)公里）。大多數(shù)司機(jī)認(rèn)為跑滿30多萬(wàn)公里大關(guān)是汽車壽命上限。這意味著，大模型的單次訓(xùn)練耗電，就相當(dāng)于3000輛特斯拉跑到報(bào)廢所需要消耗的電量。

即便如此，模型訓(xùn)練只是開始。

AI的耗電主要來(lái)自兩個(gè)階段——訓(xùn)練階段和推理階段。訓(xùn)練階段涉及大量數(shù)據(jù)集的輸入和模型參數(shù)的調(diào)整，而推理階段則是模型根據(jù)新數(shù)據(jù)生成輸出結(jié)果的過(guò)程。

在大模型推理階段，當(dāng)用戶使用時(shí)，根據(jù)估算，每生成1000個(gè)英文單詞大約消耗0.125千瓦時(shí)的電量，也就是說(shuō)每問(wèn)8次就會(huì)消耗1度電，而1度電電量可至少充電50次手機(jī)，吹55分鐘的空調(diào)，讓筆記本電腦工作約10-15小時(shí)，讓電視機(jī)播放約10個(gè)小時(shí)。而一個(gè)中等規(guī)模的電影放映廳，放映90分鐘的電影，用電才17度，相當(dāng)于136個(gè)用戶在ChatGPT只問(wèn)一次的電量。

ChatGPT現(xiàn)在差不多2億用戶，有數(shù)據(jù)顯示，其單日耗電量至少超50萬(wàn)千瓦時(shí)，一年電費(fèi)就要近2億美元。

除了OpenAI，谷歌也“吃電量”驚人：在谷歌搜索中應(yīng)用生成式AI技術(shù)，谷歌每年的耗電量將高達(dá)290億千瓦時(shí)，也就是每天約7900萬(wàn)度電。這相當(dāng)于2.37億臺(tái)特斯拉跑到報(bào)廢所需要消耗的電量。

此外，亞馬遜也估計(jì)，運(yùn)行AI的能耗費(fèi)用中，90%來(lái)自用戶查詢模型以獲得結(jié)果的階段，大約相當(dāng)于訓(xùn)練階段的10倍。

在今年2月，OpenAI首席執(zhí)行官薩姆*奧特曼表示，AI技術(shù)消耗的電力將遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出人們預(yù)期。

“AI技術(shù)的發(fā)展速度前所未見(jiàn)，到了明年人類就沒(méi)有足夠的電力來(lái)運(yùn)行所有的芯片了。”一個(gè)月前，馬斯克也表達(dá)了同樣的“缺電焦慮”。

AI數(shù)據(jù)中心好比超大“電熱水器”

AI一下就沒(méi)了“一瓶水”？

更重要的是除了是“耗電”大魔王，AI其實(shí)也非常費(fèi)水。

雖然太陽(yáng)能和風(fēng)能發(fā)電不用消耗水，但是火電、天然氣和核能發(fā)電都會(huì)消耗大量水。

服務(wù)于AI的芯片制造也是一個(gè)高度復(fù)雜和精密的過(guò)程，涉及大量的清洗和化學(xué)處理步驟，這些步驟通常需要用到超純水。生產(chǎn)一個(gè)智能手機(jī)芯片大約需要消耗5噸多的水。

在AI數(shù)據(jù)中心，除了芯片，“耗電”的重要機(jī)器還有風(fēng)扇。如果沒(méi)有不斷吹過(guò)一排排計(jì)算機(jī)的冷空氣，先進(jìn)的芯片能將自己燒毀。

簡(jiǎn)言之，耗能越多，熱能越多。

近年來(lái)，液冷的散熱方式成為AI算力中心的部署趨勢(shì)。數(shù)據(jù)顯示，與傳統(tǒng)的風(fēng)冷系統(tǒng)相比，新型液冷系統(tǒng)可節(jié)省用電量的30%至50%。

因此，AI超算數(shù)據(jù)中心就需要大量水來(lái)散熱。

一個(gè)頗為形象的比喻：AI數(shù)據(jù)中心就好比一個(gè)超級(jí)大的“電熱水器”。

仍以初級(jí)的GPT-3為例，有學(xué)術(shù)研究顯示，GPT-3在訓(xùn)練期間耗水近700噸，足以用來(lái)生產(chǎn)370輛寶馬汽車或320輛特斯拉電動(dòng)汽車。

用戶每一次和GPT-3的簡(jiǎn)單對(duì)話，AI回答10至50個(gè)問(wèn)題，就需消耗500毫升水。

“人們需要意識(shí)到，使用大模型和訓(xùn)練大模型并不是不需要水的”加州大學(xué)河濱分校表示人工智能模型的“巨大水足跡”一直“隱藏在雷達(dá)之下”，令人擔(dān)憂。

值得一提的是，公開資料顯示，微軟承認(rèn)用水是訓(xùn)練大模型的一大成本，從2021年到2022年，其全球用水量飆升了34%，相當(dāng)于2500個(gè)奧運(yùn)規(guī)格游泳池的大小。

弗吉尼亞理工大學(xué)的研究指出，Meta在2022年使用了超過(guò)260萬(wàn)立方米的水，主要就是數(shù)據(jù)中心使用。

有調(diào)研估算，到2027年，全球范圍內(nèi)的AI需求可能需要消耗掉66億立方米的水資源，相當(dāng)于杭州西湖水量的450多倍、75個(gè)武漢東湖、9個(gè)云南滇池。

換句話說(shuō)，AI的高耗電耗水量也帶來(lái)了經(jīng)濟(jì)成本的上升，這一成本最終轉(zhuǎn)嫁到了消費(fèi)者身上。

或許，這就不能理解，為何OPEN AI的奧特曼會(huì)在今年認(rèn)為未來(lái)兩種重要的貨幣是算力和能源。

比AI更耗電費(fèi)水的是啥？

加密貨幣耗能更瘋狂

今年1月底，美國(guó)信息技術(shù)與創(chuàng)新基金會(huì)（ITIF）發(fā)布報(bào)告《重新審視對(duì)人工智能能耗的擔(dān)憂》稱，應(yīng)為AI模型制定能源透明度標(biāo)準(zhǔn)。

實(shí)際上，熱潮之中的AI也不是最耗能源的，跟“數(shù)字黃金”的比特幣比起來(lái)，甚至相形見(jiàn)絀。

英特爾CEO帕特*基辛格認(rèn)為一項(xiàng)技術(shù)消耗太多能源，是不對(duì)的。

他表示，進(jìn)入比特幣賬戶一次，就比一個(gè)家庭一天的耗電量要高，比特幣使用太頻繁會(huì)造成氣候危機(jī)。

劍橋大學(xué)正在開展的一項(xiàng)研究估計(jì)，比特幣涉及的二氧化碳排放高達(dá)7250萬(wàn)噸。如果所有比特幣礦工都使用水電，這一數(shù)字可低至300萬(wàn)噸。相比瘋狂耗電的加密貨幣，AI大模型似乎微不足道。

正如馬斯克所說(shuō)，一個(gè)新興產(chǎn)業(yè)爆發(fā)所帶來(lái)的電力需求，完全有可能顛覆原來(lái)的想象，更何況需要電力的不止AI，還有電動(dòng)車、電動(dòng)機(jī)器人、電解水制氫等等。

面對(duì)新技術(shù)帶來(lái)的挑戰(zhàn)，科技公司正在探索多種解決方案。一方面，通過(guò)優(yōu)化算法提高效率，如模型量化和剪枝，減少計(jì)算量和電量消耗。另一方面，新型能源的投資也成為了一個(gè)重要方向。為了解決用電問(wèn)題，微軟和OPEN AI都在布局核聚變發(fā)電裝置。

國(guó)際能源署在今年1月發(fā)布的報(bào)告中預(yù)測(cè)，未來(lái)三年，全球?qū)?shù)據(jù)中心、加密貨幣和人工智能的電力需求將增加一倍以上，相當(dāng)于一個(gè)德國(guó)的全部電力需求。到2026年，全球總體電力需求預(yù)計(jì)將增長(zhǎng)3.4%。

根據(jù)國(guó)際能源署的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)中心和輸電網(wǎng)絡(luò)的能源消耗已各占全球總量的1.5%。它們每年的碳排放總量與巴西相當(dāng)。

中國(guó)作為全球算力總規(guī)模排名第二的國(guó)家，正在通過(guò)提升AI和電力相關(guān)技術(shù)、優(yōu)化數(shù)據(jù)中心軟硬件技術(shù)，以及利用豐富的綠色電力資源來(lái)應(yīng)對(duì)AI耗電問(wèn)題。

在海南陵水，海平面下30余米的海床上，單個(gè)重達(dá)1300噸的數(shù)據(jù)艙安靜地運(yùn)轉(zhuǎn)著，這是全球首個(gè)商用海底數(shù)據(jù)中心項(xiàng)目。

海洋是全球最大的自然冷源，將數(shù)據(jù)中心建在海底，優(yōu)勢(shì)在于減少數(shù)據(jù)中心在制冷上所需的能耗，在幾乎不消耗淡水資源的同時(shí)，可以支持更高的功率密度，進(jìn)而穩(wěn)定地提供澎湃算力。

海蘭云海底數(shù)據(jù)中心海南示范開發(fā)項(xiàng)目總經(jīng)理蒲定對(duì)外介紹，以100個(gè)海底數(shù)據(jù)艙為例，相較于同等規(guī)模的陸地傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心，海底數(shù)據(jù)中心每年能節(jié)省用電總量1.22億千瓦時(shí)、節(jié)省建設(shè)用地面積6.8萬(wàn)平方米、節(jié)省淡水10.5萬(wàn)噸。

可謂是省電、省水、省地，一舉多得。全球已實(shí)現(xiàn)在海底建設(shè)數(shù)據(jù)中心的只有兩個(gè)國(guó)家，一個(gè)是中國(guó)，另一個(gè)就是美國(guó)。

當(dāng)你下次開始與AI大模型對(duì)話時(shí)，不如想一想人機(jī)交互所需要的“那瓶水”。

且用且行且珍惜。

來(lái)源：羊城晚報(bào)