人工智能激增的能源消耗

在过去一年中，人工智能（AI）已成为一种变革性的数字趋势，对能源消耗产生了重大影响。《Joule》杂志最近发表的一项研究警告称，如果 AI 的采用继续以目前的步伐进行，它可能在能源消耗方面与整个国家相媲美。本文探讨了该研究的关键发现、对全球电力使用的影响以及缓解这一日益严重问题的潜在途径。

AI 的能源消耗：全球性挑战

荷兰阿姆斯特丹自由大学的数据科学家 Alex de Vries 发出了警报， his estimate 到 2027 年，AI 服务器农场每年可能消耗惊人的 85 至 134 太瓦时（TWh）的能源。为了便于理解，这一消耗水平大致相当于荷兰等国家的年度能源使用量，占目前全球电力消耗的 0.5%。

虽然 de Vries 敦促不要夸大其词，但他强调了这些数字的重要性。AI 在从医疗到金融等各个行业的不断扩张足迹推动了能源需求的激增。随着对 AI 服务的需求持续增长，相关的能源消耗很可能随之增加。

AI 能源需求的环境影响

2022 年，数据中心占全球总电力消耗的 1% 至 1.3%，加密货币挖矿额外增加了 0.4%。随着 AI 准备加入这些能源密集型技术行列，对其环境影响的担忧变得至关重要。如果 AI 运营继续依赖不可再生能源，可能会导致全球碳排放增加，除非采取措施向更绿色的替代方案过渡。

生成式 AI 与可访问性

生成式 AI（以 OpenAI 的 ChatGPT 等聊天机器人为代表）正变得越来越容易被广泛用户群体访问，包括学生、程序员、设计师和作家。这些聊天机器人在大量数据集上训练的 AI 模型上运行，这一过程消耗大量能源。

总部位于美国的 AI 公司 Hugging Face 记录其多语言文本生成 AI 模型在训练过程中消耗了惊人的 433 兆瓦时（MWh）。为了便于理解，这足以让 40 个美国家庭使用整整一年。作为突出例子，ChatGPT 在生成文本响应时需要大量的计算能力和能源资源。

估计与令人担忧的情景

de Vries 估计，运行 ChatGPT 每天可能消耗 564 MWh 的电力。此外，将这些数字扩展到更大规模的 AI 应用（如 Google 的搜索引擎）描绘了一幅令人担忧的画面。如果 Google 为其每天约 90 亿次搜索广泛部署 AI，它将每年需要惊人的 29.2 TWh 的电力。这相当于爱尔兰的全部电力消耗，几乎是 Google 2020 年总能源消耗（15.4 TWh）的两倍。

行业回应与能源效率

AI 公司并非对其运营的能源密集型性质视而不见。例如，OpenAI 承认需要更高的能源效率，并积极致力于改善其 AI 模型的能源足迹。公司越来越意识到环境影响，并正在努力将其最小化。

Hugging Face 的联合创始人 Thomas Wolf 指出一个有希望的趋势，即较小的 AI 模型正在接近较大模型的能力。像 Mistral 7B 和 Meta 的 Llama 2 这样的模型比 GPT-4 小 10 到 100 倍，可以执行许多相同的任务。这里的信息很明确：并不是每个人都需要 GPT-4 这样的计算巨兽，就像你不需要法拉利来日常通勤一样。