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人工智能能源需求不斷增長,電網(wǎng)壓力巨大

人工智能系統(tǒng)非常耗能。每次查詢模型時,整個系統(tǒng)都會被激活。因此從計算角度來看,這是非常低效的。這些系統(tǒng),尤其是從頭開始生成內(nèi)容的大型語言模型(LLM),需要大量的計算工作。據(jù)研究,人工智能系統(tǒng)消耗的能量比運(yùn)行特定任務(wù)軟件的機(jī)器高出約33倍。

人工智能技術(shù)的快速擴(kuò)張,給全球電網(wǎng)帶來了巨大壓力。

人工智能系統(tǒng)非常耗能。每次查詢模型時,整個系統(tǒng)都會被激活。因此從計算角度來看,這是非常低效的。這些系統(tǒng),尤其是從頭開始生成內(nèi)容的大型語言模型(LLM),需要大量的計算工作。據(jù)研究,人工智能系統(tǒng)消耗的能量比運(yùn)行特定任務(wù)軟件的機(jī)器高出約33倍。

人工智能能源需求不斷增長,電網(wǎng)壓力巨大

隱形能源成本

雖然用于與AI模型交互的個人電腦和智能手機(jī)不是主要的能源消耗者,但真正的負(fù)擔(dān)落在全球龐大的數(shù)據(jù)中心身上。這些中心通常不為公眾所知,但處理著大量數(shù)據(jù)和計算任務(wù)。2022年,全球數(shù)據(jù)中心消耗了460太瓦時(TWh)的電力。國際能源署(IEA)預(yù)計,到2026年,這一數(shù)字將翻一番,達(dá)到1000TWh,相當(dāng)于日本的總用電量。

數(shù)據(jù)中心對于存儲和處理大量數(shù)據(jù)至關(guān)重要,不僅支持人工智能,還支持加密貨幣和其他數(shù)字服務(wù)。一些地區(qū)感受到的壓力更為嚴(yán)重。在都柏林,新數(shù)據(jù)中心建設(shè)的暫停反映了這些設(shè)施的大量能源消耗,這些設(shè)施目前消耗了愛爾蘭近20%的電力。與此同時,愛爾蘭家庭正在減少能源使用量。

需求上升和基礎(chǔ)設(shè)施緊張

在英國,國家電網(wǎng)預(yù)測,未來十年數(shù)據(jù)中心的電力需求將增長六倍,這主要得益于人工智能的發(fā)展。然而,電氣化運(yùn)輸和供暖所需的總能源預(yù)計會更高。美國的公用事業(yè)也面臨著數(shù)據(jù)中心需求增加的壓力,與此同時,受政府政策刺激,國內(nèi)制造業(yè)也出現(xiàn)復(fù)蘇。

由于當(dāng)?shù)啬茉椿A(chǔ)設(shè)施承受巨大壓力,這種同時出現(xiàn)的需求激增正促使一些州重新考慮對數(shù)據(jù)中心開發(fā)商的稅收優(yōu)惠。

總之,隨著人工智能(AI)技術(shù)的快速發(fā)展,其能源需求也顯著增加,對電網(wǎng)造成了巨大的壓力。以下幾點概述了這一現(xiàn)象及其影響:

1. 計算需求增加:

AI模型尤其是深度學(xué)習(xí)模型,通常需要大量計算資源來進(jìn)行訓(xùn)練和推理。例如,大型語言模型如GPT-4需要數(shù)百個甚至上千個GPU或TPU,并持續(xù)運(yùn)行數(shù)周或數(shù)月才能完成訓(xùn)練。 這些計算任務(wù)不僅需要高性能的硬件支持,還需要大量的電力來驅(qū)動這些硬件。

2. 數(shù)據(jù)中心的能源消耗:

AI訓(xùn)練和推理工作大多在數(shù)據(jù)中心進(jìn)行。這些數(shù)據(jù)中心通常包含成千上萬臺服務(wù)器,需要大量電力來運(yùn)行和冷卻。 數(shù)據(jù)中心的電力需求已經(jīng)占全球電力消耗的1-2%,而AI相關(guān)的工作正在顯著增加這一比例。

3. 可再生能源的挑戰(zhàn):

盡管許多技術(shù)企業(yè)致力于使用可再生能源來為其數(shù)據(jù)中心供電,但不穩(wěn)定的可再生能源(如風(fēng)能和太陽能)在面對高峰需求時可能難以提供足夠的電力。 因此,電網(wǎng)需要具備足夠的彈性和備用電源,以應(yīng)對AI工作負(fù)載的高峰期。

4. 電網(wǎng)壓力:

AI的能源需求會導(dǎo)致電網(wǎng)負(fù)荷增加,特別是在計算任務(wù)密集的時期。例如,當(dāng)多個大型AI模型同時訓(xùn)練時,可能會對電網(wǎng)造成顯著的瞬時負(fù)荷。 電網(wǎng)需要進(jìn)行升級和擴(kuò)展,以滿足日益增長的需求,包括改進(jìn)基礎(chǔ)設(shè)施和智能電網(wǎng)技術(shù),以更有效地管理和分配能源。

5. 碳足跡與環(huán)保:

大量的電力消耗不僅增加了電網(wǎng)壓力,也對環(huán)境產(chǎn)生了影響。除非使用清潔能源,否則AI相關(guān)的電力需求會導(dǎo)致大量的碳排放。 因此,如何平衡AI發(fā)展的能源需求與環(huán)保目標(biāo)成為一個重要的議題。

總之,隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展,其對電力的需求也在不斷增長,這對現(xiàn)有的電網(wǎng)系統(tǒng)提出了巨大的挑戰(zhàn)。為了應(yīng)對這一情況,需要在技術(shù)、政策和管理層面采取一系列措施,以確保電網(wǎng)能夠穩(wěn)定、高效地支持人工智能的發(fā)展,同時盡量減少對環(huán)境的負(fù)面影響。

THE END
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