近年来，人工智能（AI）的崛起引起了广泛的讨论和担忧，很多人担心AI会造成失业率飙升，而有些乐观的朋友则戏称“只要电费贵过馒头，AI就永远不能完全代替人”。quickq官网的相关资讯可以到我们网站了解一下，从专业角度出发为您解答相关问题，给您优质的服务！https://quickqip.com/



虽然这是句玩笑话，但背后则是在在的AI能耗问题，越来越多的人担忧高能耗将成为制约AI发展的瓶颈。



就在不久前，技术创业者、前谷歌工程师凯尔·科比特（KyleCorbitt）在社交媒体X上表示，微软已经遇到了这方面的难题。



AI到底有多费电



科比特称，训练GPT-6的微软工程师们正忙着搭建IB络（InfiniBand），把分布在不同地区的GPU连接起来。这项工作很困难，但他们别选择，因为如果把超过10万块H100芯片部署在同一个地区，电就会崩溃。






来源：X@corbtt为什么这些芯片集中起来会导致电崩溃的后果呢让我们来简单算一笔账。



英伟达上公布的数据显示，每块H100芯片的峰值功率为700W，10万块H100峰值功耗比较高可达7000万W。而X评论区有能源行业从业者指出，10万块芯片的总能耗将相当于一座小型太阳能或风能发电厂的全部输出。



除此之外，还要考虑这么多芯片的配套设施的能耗，包括服务器和冷却设备。这么多耗电设施，集中在一小片区域，给电带来的压力可想而知。



AI耗电，冰山一角



关于AI能耗问题，《纽约客》的报道一度引起广泛关注。报道估算，ChatGPT每日耗电量或超过50万千瓦时。（参见：ChatGPT日耗电超50万度，卡死AI发展的竟然是能源）际上，目前AI耗电量虽然看上去是个天文数字，但仍然远远不及加密货币和传统的数据中心。



而微软工程师遇到的难题也表明，制约AI发展的不仅是技术本身的能耗，还有配套基础设施的能耗，以及电的承载力。



国际能源署（IEA）发布的一份报告显示，2022年全球数据中心、人工智能和加密货币的耗电量达到460TWh，占全球能耗的近2%。IEA预测，在比较糟糕的情况下，到2026年这些领域的用电量将达1000TWh，与整个日本的用电量相当。



但是，报告同时显示，目前直接投入AI研发的能耗远低于数据中心和加密货币。英伟达在AI服务器市场中占据约95%的份额，2023年供应了约10万块芯片，每年耗电量约为73TWh。



但是在2022年，加密货币的能耗为110TWh，与整个荷兰的用电量相当。



图注：2022年与2026年，传统数据中心、加密货币、AI数据中心的能耗估计值（柱状图从下往上依次展示）。可见，目前AI耗电量远低于数据中心和加密货币。图片来源：IEA



冷却能耗，不容忽视



数据中心的能效通常用能效比（PowerUsageEffectiveness）评估，即消耗的所有能源与IT负载消耗的能源的比值。能效比越接近于1，表明数据中心浪费的能源越少。



数据中心标准组织UptimeInstitute发布的报告显示，2022年全球大型数据中心的平均能效比约为159。也就是说，数据中心的IT设备每消耗1度电，其配套设备就消耗059度电。



数据中心的额外能耗中，绝大部分应用于冷却系统。一项调查研究显示，冷却系统消耗的能量可达数据中心总能耗的40%。近些年，随着芯片更新换代，单台设备的功率增大，数据中心的功率密度（即单位面积耗电量）不断提升，对散热提出了更高的要求。



但与此同时，通过改进数据中心设计，就能大幅减少能量的浪费。因为冷却系统、结构设计等各方面的差异，不同数据中心的能效比差异很大。



UptimeInstitute报告显示，欧洲已经把能效比降到了146，而在亚太地区仍有超过十分之一的数据中心能效比超过219。



世界各国正在采取措施，敦促数据中心现节能减排的目标。其中，欧盟要求大型数据中心设立余热回收设备；美国注资研发更高能效的半导体；也出台措施，要求数据中心从2025年起能效比不高于13，并将可再生能源使用比例逐年上调，到2032年达到100%。



科技用电，节流难开源更难



随着加密货币和AI的发展，各大科技的数据中心规模不断扩大。据国际能源署（IEA）统计，在2022年美国拥有2700座数据中心，消耗了全国用电量的4%，并预测这一比例到2026年将达到6%。



随着美国东西海岸用地越发紧张，数据中心逐步向爱荷华州、俄亥俄州等中部地区转移，但这些二线地区原有的产业并不发达，电力供应可能法满足需求。



一些技术尝试摆脱电的束缚，直接从小型核电站购买电能，但这种用电方式和新建核电站都要面临复杂的行政流程。



微软尝试使用AI辅助完成申请，而谷歌使用AI进行运算任务调度，以提高电运行效率，降低企业碳排放。至于可控核聚变何时投入应用，目前仍然是未知数。



气候变暖，雪上加霜



AI的研发需要稳定而强大的电支持，但随着极端天气频发，许多地区的电正在变得更加脆弱。气候变暖会导致更加频繁的极端天气事件，不仅造成用电需求激增，加重电负担，还会直接冲击电设施。



IEA报告指出，受干旱、降雨不足和提早融雪的影响，2023年全球水力发电占比下跌到十年来的比较低值，不足40%。天然气往往被视为向可再生能源转型过程中的一座桥梁，但它在冬季极端天气下并不稳定。



2022年，寒潮袭击美国得克萨斯州，导致大面积断电，部分居民家中断电超过70小时。这次灾难的一个主要原因就是天然气管道冰冻，造成天然气发电厂停摆。



北美电力可靠性会（NorthAmericanElectricReliabilityCouncil，简称NERC）预测，在2024-2028年，美国、加拿大有超过300万人口面临越来越高的断电风险。为保障能源安全，同时现节能减排，许多也将核电站视为一种过渡措施。



在2023年12月举办的联合国应对气候变化会第28次峰会（COP28）上，22个签署联合声明，承诺到2050年将核能发电能力提升到2022年水平的3倍。



与此同时，随着、印度等国大力推进核电建设，IEA预测到2025年，全球核电发电量将达到历史新高。



IEA报告指出：“在变化的气候模式面前，提高能源多样化、提升电跨区域调度能力和采取更加抗冲击的发电方式将变得越发重要。”保障电基础设施，不仅关系到AI技术的发展，更是关乎国计民生。