- 生成式 AI 运营所消耗的能源是传统云计算的数倍。
- AI 还需要大量水资源来冷却 GPU 集群，这也给自然资源带来了压力。
- 可再生能源供应有限以及碳排放问题同样令人担忧。
人工智能技术的能源需求是科技圈最常讨论的话题之一。虽然它消耗的能源规模相当于整个国家的需求，但也带来了沉重的碳足迹。
当时最著名的AI产品OpenAI的ChatGPT，每天消耗的电力足以供应23,000个美国家庭，以处理用户提出的1.95亿次查询。这相当于为一个小城市供电。
通常，正是我们的小习惯推动了AI能源消耗的增长，加上科技巨头和初创公司的发展。让我们来看看。
我们往往察觉不到AI的能源消耗
在这个数字时代，我们几乎所有的任务都以某种方式与计算能力相关联。大多数显而易见发生的事情都与某个地方嵌入的计算机相连。
例如，当我们在商店收银台付款并刷卡时，背后会发生一个我们看不见的庞大网络中的长链条交易。
当我们通过收费站时，系统会向我们收费，但我们看不到。导航地图时也是如此；虽然我们只看到手机，但某处有一个数据中心存储和处理数据，以在我们的设备上为我们提供指引。
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我们在网上或使用设备时进行的所有这些计算交易都是通过一个称为“推理”的过程完成的，该过程消耗大量能源。虽然OpenAI、Meta或Alphabet等公司不披露其实际能源消耗数据，但Hugging Face的Sasha Luccioni博士暗示了AI训练和推理 associated 的高昂成本。她在一条提及AI训练的推文中写道：
“我们花费了1亿美元的计算资源，只是为了给你的聊天机器人一个迷人的声音！”
在提及推理时，她指出：
“每次你在照片中搜索时，你使用的能源相当于你整个街区！” Sasha Luccioni.
只是为了让你了解这些能源消耗巨大的AI系统从电网中吸取了多少。Luccioni研究AI已久，她说，从非生成式AI方法转向生成式AI，对于同一任务，能源消耗差异可达40倍。
我们要面对怎样的能源数据？
随着AI采用的增加，据估计，到2026年全球数据中心的能源消耗将几乎翻倍，需要超过1000太瓦时。
今年1月，国际能源署（IEA）发布了未来两年世界能源消费的预测。新变化是，首次包含了数据中心、加密货币和人工智能用电量方面的预测。
“到2026年，数据中心总用电量可能超过1000太瓦时。这一需求大致相当于日本的用电量。” 来源： 国际能源署.
看着这些数据，我们尚不清楚随着所有领域技术采用的增加，如何实现可持续的能源未来。目前，AI消耗已成为数据中心工作负载的很大一部分，从小型边缘推理服务器到大型AI训练集群。
碳排放量正在上升
为了简化上述数据，能源消耗将产生相当于8000万辆汽油车的碳足迹。许多其他因素也迅速累积。
以GPU（图形处理单元）为例。如果高强度使用，它会发热更多并排放更多热量。想象一下，数据中心里有成千上万个这样的设备堆叠运行，它们会产生多少热量。人们采取了不同的方法来冷却它们。大多数时候，采用水冷，这肯定会增加水消耗和循环该水所需的能源消耗。
“训练和非常密集的工作负载——它们必须处于更高效的运行环境中。否则，我们不仅会对欧洲，而且对整个星球的电网造成巨大的压力，未来5到10年内我们将面临真正的问题。” Dominic Ward, Verne Global首席执行官。
随着数据中心数量的增加，现有数据中心也在扩展并适应AI能力，产生的热量将更多，影响我们星球的生态系统。另一个令人担忧的问题是，数据中心现在正在全球范围内扩展业务，而这些地方的煤炭和天然气是能源生成的主要燃料。
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由于某些太阳能和风能的局限性，利用这些传统来源要容易得多，公司在AI淘金热中纷纷涌向它们。专家估计，到明年，连接到互联网的数十亿设备将产生3.5%的总二氧化碳排放量。因此，作为用户，我们也必须思考：我们真的需要和洗衣机对话并获得AI生成的回复吗？
科技巨头负有更大的责任，但每个人都必须发挥其作用。
Cryptopolitan 报道 / Aamir Sheikh
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Aamir Sheikh
Aamir 是一位科技记者，在加密货币和科技行业拥有近六年的经验。他毕业于 MAJ 大学，获得金融与市场营销 MBA 学位。目前他在 Cryptopolitan 工作，报道加密货币市场的最新发展和价格预测。
