（來(lái)源：由 AI 生成的圖片）

隨著ChatGPT引發(fā)新一輪人工智能（AI）熱潮，而其背后帶來(lái)的能耗問(wèn)題也持續(xù)引發(fā)關(guān)注。

今年4月10日，芯片巨頭 Arm公司CEO哈斯（Rene Haas）公開(kāi)表示，包括ChatGPT在內(nèi)的 AI 大模型需要大量算力，預(yù)計(jì)到2030年，AI 數(shù)據(jù)中心將消耗美國(guó)20%至25%的電力需求，相比今天的4%大幅增加。

公開(kāi)數(shù)據(jù)顯示，目前，ChatGPT每天需要處理超過(guò)2億次請(qǐng)求，其電量消耗高達(dá)每天50萬(wàn)千瓦時(shí)。一年時(shí)間，ChatGPT光電費(fèi)就要花2億元人民幣。

這意味著，ChatGPT日耗電量是普通家庭的1.7萬(wàn)倍以上。（美國(guó)商業(yè)用電一度約為0.147美元也就是1.06元，相當(dāng)于一天53萬(wàn)元）

據(jù)荷蘭咨詢機(jī)構(gòu)負(fù)責(zé)人Alex de Vries預(yù)計(jì)，到2027年，AI 行業(yè)每年將消耗850億~1340億千瓦時(shí)的電力，相當(dāng)于瑞典或荷蘭一個(gè)歐洲國(guó)家一年的總用電量。

馬斯克判斷，電力缺口最早可能會(huì)在2025年發(fā)生，“明年你會(huì)看到，我們沒(méi)有足夠電力來(lái)運(yùn)行所有的芯片”。

OpenAI CEO奧爾特曼（Sam Altman）也預(yù)計(jì)，AI 行業(yè)正在走向能源危機(jī)，未來(lái) AI 技術(shù)發(fā)展將高度依賴于能源，人們也需要更多的光伏和儲(chǔ)能產(chǎn)品。

這一切都顯示出，AI 即將引爆全球新一輪“能源戰(zhàn)爭(zhēng)”。

不止是芯片，AI 還被能源“卡脖子”

過(guò)去500多天里，ChatGPT引發(fā)全球新一輪 AI 大模型和算力需求熱潮。

微軟、谷歌、Meta、OpenAI等多家全球科技巨頭開(kāi)始瘋搶 AI 芯片，甚至親自下場(chǎng)“造芯”，總規(guī)模超過(guò)數(shù)十萬(wàn)億元美金。

實(shí)際上，AI 本質(zhì)上是一種計(jì)算機(jī)技術(shù)和處理信息的技術(shù)，背后則需要大量GPU芯片，更底層則是大量電能、水力、風(fēng)能、資金等資源的支持。

早在1961年，在IBM公司工作的物理學(xué)家拉爾夫·蘭道爾（Rolf Landauer）發(fā)表了一篇論文，提出了后來(lái)被稱為“蘭道爾原理”（Landauer's Principle）的理論。

這一理論認(rèn)為，計(jì)算機(jī)中存儲(chǔ)的信息發(fā)生不可逆的變化時(shí)，會(huì)向周圍環(huán)境散發(fā)一點(diǎn)點(diǎn)熱量，其散發(fā)的熱量和計(jì)算機(jī)當(dāng)時(shí)所處的溫度有關(guān)——溫度越高，散發(fā)的熱量越多。

蘭道爾原理連接起了信息和能量。更具體地說(shuō)，它連接到了熱力學(xué)第二定律上。因?yàn)檫壿嬌喜豢赡娴男畔⑻幚聿僮?，也就意味著湮滅了信息，這會(huì)導(dǎo)致物理世界中熵的增加，從而消耗能量。

這一原理自提出以來(lái)遭受過(guò)不少質(zhì)疑。但近十幾年來(lái)，“蘭道爾原理”已被實(shí)驗(yàn)證明。

2012年，《自然》雜志發(fā)表了一篇文章，研究團(tuán)隊(duì)首次測(cè)量到了一“位”（bit）數(shù)據(jù)被刪除時(shí)釋放的微量熱量。后來(lái)的幾次獨(dú)立實(shí)驗(yàn)，也都證明了“蘭道爾原理”。

過(guò)去10多年間，現(xiàn)代電子計(jì)算機(jī)在計(jì)算時(shí)實(shí)際消耗的能量，是蘭道爾理論值的數(shù)億倍。而科學(xué)家們一直在努力尋找更高效的計(jì)算方法，以降低成本。

如今，AI 大模型爆發(fā)，它確實(shí)需要大量計(jì)算。因此，AI 不止被芯片“卡脖子”，還被能源“卡脖子”。

馬斯克近期也在“博世互聯(lián)世界2024”大會(huì)上表示，一年多以前，短缺的是芯片，明年你會(huì)看到電力短缺，無(wú)法滿足所有芯片的需求。

中國(guó)科學(xué)技術(shù)信息研究所人工智能中心副主任李修全也表示，近年來(lái)， AI 大模型規(guī)模、數(shù)量都在高速增長(zhǎng)，也帶來(lái)對(duì)能源需求的快速增加。盡管短期內(nèi)還不會(huì)很快出現(xiàn)“缺電”等問(wèn)題，但未來(lái)大規(guī)模智能化時(shí)代來(lái)臨后的能源需求激增不容忽視。

AI 大模型質(zhì)量的關(guān)鍵在于數(shù)據(jù)、算力和頂尖人才，而高算力的背后，是靠著數(shù)萬(wàn)張芯片晝夜不停的運(yùn)轉(zhuǎn)支撐。

具體來(lái)說(shuō)，AI 模型算力的工作過(guò)程大致可以分為訓(xùn)練、推理兩個(gè)階段，能源消耗也是如此。

其中，在AI訓(xùn)練階段，首先需要收集和預(yù)處理大量的文本數(shù)據(jù)，用作輸入數(shù)據(jù)；其次，在適當(dāng)?shù)哪Ｐ图軜?gòu)中初始化模型參數(shù)，處理輸入的數(shù)據(jù)，嘗試生成輸出；最后，通過(guò)輸出與預(yù)想之間的差異反復(fù)調(diào)整參數(shù)，直到模型的性能不再顯著提高為止。

從訓(xùn)練15億參數(shù)的GPT-2，到訓(xùn)練1750億參數(shù)的GPT-3，OpenAI模型背后的訓(xùn)練能耗十分驚人。公開(kāi)信息稱，OpenAI 每訓(xùn)練一次需要128.7度電，相當(dāng)于 3000 輛特斯拉同時(shí)跑 32 公里。

據(jù)研究機(jī)構(gòu)New Street Research估計(jì)，僅在AI方面，谷歌就需要大約40萬(wàn)臺(tái)服務(wù)器，每天消耗62.4吉瓦時(shí)，每年消耗22.8太瓦時(shí)的能源。

而在推理階段，AI 則會(huì)先加載已經(jīng)訓(xùn)練好的模型參數(shù)，預(yù)處理需要推理的文本數(shù)據(jù)，再讓模型根據(jù)學(xué)習(xí)到的語(yǔ)言規(guī)律生成輸出。谷歌稱，從2019年到 2021年，AI相關(guān)能源消耗60%都來(lái)自推理。

據(jù)Alex de Vries估算，ChatGPT每天大概要響應(yīng)大約2億個(gè)請(qǐng)求，耗電量超過(guò)50萬(wàn)度，按照一年電費(fèi)就是2億元人民幣，比每個(gè)美國(guó)家庭的平均日用電量高1.7倍。

SemiAnalysis報(bào)告稱，使用大模型進(jìn)行問(wèn)題搜索所消耗的能源是常規(guī)關(guān)鍵詞搜索的10倍。以谷歌為例，標(biāo)準(zhǔn)谷歌搜索使用0.3Wh電力，而大模型每次互動(dòng)的耗電量為3Wh。如果用戶每次在谷歌搜索都使用AI工具，每年大約需要29.2太瓦時(shí)的電力，也就是每天約7900萬(wàn)度。這相當(dāng)于給全球最大的摩天大樓，迪拜的哈利法塔，連續(xù)供電超過(guò)300年。

另?yè)?jù)斯坦福人工智能研究所發(fā)布的《2023年 AI 指數(shù)報(bào)告》顯示，每次 AI 搜索的耗電量大約為8.9瓦時(shí)。相比普通谷歌搜索，加入 AI 的單次耗電量幾乎是一般搜索的30倍。而一個(gè)高達(dá)1760億參數(shù)的模型，光是前期訓(xùn)練階段就得用掉了43.3 萬(wàn)度電，相當(dāng)于美國(guó)117個(gè)家庭一年的用電量。

值得注意的是，在Scaling Law（縮放規(guī)律）之中，隨著參數(shù)規(guī)模不斷躍升，大模型性能也不斷提升，而對(duì)應(yīng)的是，能耗也會(huì)越來(lái)越高。

因此，能源問(wèn)題已經(jīng)成為 AI 技術(shù)持續(xù)發(fā)展的關(guān)鍵“桎梏”。

GPT每天消耗50000升水，電和水是 AI 兩大能源需求

AI不僅是“耗電狂魔”，更是“吞水巨獸”。

其中，在電力方面，除了上述信息外，據(jù)國(guó)際能源署(IEA)數(shù)據(jù)顯示，2022年，全球數(shù)據(jù)中心消耗約460太瓦時(shí)的電量(相當(dāng)于全球總需求的2%)，隨著生成式AI飛速發(fā)展，這一數(shù)字到2026年可能膨脹至620至1050太瓦時(shí)。

Alex de Vries預(yù)計(jì)，到2027年，AI服務(wù)器所消耗的用電量將等同于荷蘭全國(guó)的能源需求量。最壞的情況就是，僅谷歌一家公司的AI就可以消耗與愛(ài)爾蘭等國(guó)家一樣多的電力。

IBM高級(jí)副總裁達(dá)里奧·吉爾曾表示，“AI能耗”是非常重要的挑戰(zhàn)。生成式 AI 的高性能服務(wù)器的持續(xù)運(yùn)行，將導(dǎo)致數(shù)據(jù)中心一半以上的電力消耗都被AI占據(jù)。據(jù)悉，預(yù)計(jì)到2025年，AI 業(yè)務(wù)在全球數(shù)據(jù)中心用電量中的占比將從2%猛增到10%。

那么，水能呢？大模型背后需要數(shù)據(jù)中心、云基礎(chǔ)設(shè)施的支持，那就需要大量的“液冷”進(jìn)行散熱。

得克薩斯大學(xué)的一份研究指出，作為ChatGPT背后的重要支持力量，微軟的Microsoft Azure云數(shù)據(jù)中心光是訓(xùn)練GPT-3，15天就用掉將近70萬(wàn)升的水，相當(dāng)于每天花銷約50000L水。

同時(shí)，ChatGPT每回答50個(gè)問(wèn)題就要消耗500毫升水。公開(kāi)信息稱，2022年微軟用水量達(dá)到640萬(wàn)立方米，比2500個(gè)奧林匹克標(biāo)準(zhǔn)游泳池的水量還多。

美國(guó)加州大學(xué)河濱分校副教授任紹磊團(tuán)隊(duì)預(yù)計(jì)，到2027年，全球AI可能需要4.2-66億立方米的清潔淡水量，這比4-6個(gè)丹麥、或二分之一的英國(guó)的一年取水總量還要多。

除了數(shù)據(jù)中心，內(nèi)置的GPU芯片也是能源消耗的重點(diǎn)領(lǐng)域之一。今年3月，英偉達(dá)發(fā)布史上性能最強(qiáng)AI芯片——Blackwell GB200，宣稱是A100/H100系列AI GPU的繼任者，性能相比H100提升30倍，但能耗卻降低了25倍。

上個(gè)月，黃仁勛的一句“AI的盡頭是光伏和儲(chǔ)能”更是在網(wǎng)絡(luò)瘋傳。盡管有網(wǎng)友扒出原視頻稱，黃仁勛本人并未說(shuō)過(guò)這句話，更沒(méi)有提及“光伏和能源”，但 AI 能耗嚴(yán)重，卻是擺在公眾面前的事實(shí)。

國(guó)際能源機(jī)構(gòu)（IEA）在一份報(bào)告中強(qiáng)調(diào)了這個(gè)問(wèn)題，全球 AI 數(shù)據(jù)中心的耗電量將是 2022 年的十倍，并指出部分原因在于 ChatGPT 這樣的大模型所需的電力，遠(yuǎn)高于谷歌等傳統(tǒng)搜索引擎。

不過(guò)，值得注意的是，由于科技巨頭們并未正式披露過(guò) AI 使用中的電力消耗數(shù)據(jù)，因此，目前關(guān)于 AI 耗電量的數(shù)據(jù)多為估算，并不一定是非常準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)。美國(guó)信息技術(shù)與創(chuàng)新基金會(huì)（ITIF）曾指出，個(gè)別不準(zhǔn)確的研究高估了AI能耗。AI訓(xùn)練是一次性事件，它的使用是長(zhǎng)期過(guò)程。人們應(yīng)關(guān)注 AI 能耗的長(zhǎng)期影響，并非爆發(fā)式增長(zhǎng)。

有專家認(rèn)為，目前大模型訓(xùn)練成本中60%是電費(fèi)，能源開(kāi)支已經(jīng)嚴(yán)重制約著大模型的迭代升級(jí)。

金沙江創(chuàng)投主管合伙人朱嘯虎近日也表示，可控核聚變實(shí)現(xiàn)前，我們并沒(méi)有足夠的算力實(shí)現(xiàn)真正的AGI。幫人類降低90%的工作可能未來(lái)3到5年可以實(shí)現(xiàn)，但最后的10%可能需要大量的算力和能耗。

如何解決 AI 能耗之困？硬件優(yōu)化和核聚變或是重要手段

雖然黃仁勛也非常擔(dān)憂能源供給，但他卻給出了一個(gè)更樂(lè)觀的看法：過(guò)去10年，AI 計(jì)算提高了100萬(wàn)倍，而它消耗的成本、空間或能源并未增長(zhǎng)100萬(wàn)倍。

美國(guó)能源情報(bào)署發(fā)布的長(zhǎng)期年度展望中估計(jì)，美國(guó)目前電力需求的年增長(zhǎng)率不到1%。而按新能源公司NextEra Energy CEO約翰•凱徹姆（John Ketchum）的估計(jì)，在 AI 技術(shù)的影響下，這一電力需求年增長(zhǎng)率將加快至1.8%左右。

波士頓咨詢集團(tuán)的報(bào)告則顯示，2022年，數(shù)據(jù)中心用電量占美國(guó)總用電量（約130太瓦時(shí)）的 2.5%，預(yù)計(jì)到2030年將增加兩倍，達(dá)到7.5%（約390太瓦時(shí)）。這相當(dāng)于約4000萬(wàn)個(gè)美國(guó)家庭的用電量，即全美三分之一家庭的用電量。該集團(tuán)還預(yù)計(jì)，生成式 AI 將至少占美國(guó)新增用電量的1%。

這意味著，即使數(shù)據(jù)中心、AI 新增用電量并不小，但還遠(yuǎn)不到毀天滅地的地步。

而在成本方面，國(guó)際可再生能源署報(bào)告指出，過(guò)去十年間，全球風(fēng)電和光伏發(fā)電項(xiàng)目平均度電成本分別累計(jì)下降超過(guò)了60%和80%。上述業(yè)界人士也介紹說(shuō)，“光伏的綜合成本跟火電差不多，風(fēng)電一半?yún)^(qū)域的綜合成本比火電低了。”

因此，隨著 AI 技術(shù)一路狂飆，我們又將如何應(yīng)對(duì)即將到來(lái)的能源需求熱潮？

鈦媒體App根據(jù)一些行業(yè)專家的觀點(diǎn)總結(jié)來(lái)看，目前解決 AI 能耗問(wèn)題有兩種方案：一是可以通過(guò)大模型或AI硬件優(yōu)化降低能耗；二是尋找新的能源，比如核聚變、裂變資源等，以滿足AI能耗需求。

其中，在硬件優(yōu)化方面，對(duì)于能耗較高的萬(wàn)億級(jí) AI 大模型，可以通過(guò)算法和模型優(yōu)化，壓縮模型token大小及復(fù)雜度，以降低能源消耗規(guī)模；同時(shí)，企業(yè)也可以持續(xù)開(kāi)發(fā)和更新能耗更低的 AI 硬件，如最新的英偉達(dá)B200，AI PC或AI Phone終端等；此外，通過(guò)優(yōu)化數(shù)據(jù)中心的能效，提高電源使用效率，以降低能源消耗。

對(duì)此，中國(guó)企業(yè)資本聯(lián)盟副理事長(zhǎng)柏文喜表示，未來(lái)，還需要進(jìn)行技術(shù)創(chuàng)新和設(shè)備升級(jí)，以進(jìn)一步提高發(fā)電效率、提高電網(wǎng)輸送能力和穩(wěn)定性、優(yōu)化電力資源配置、提高電力供應(yīng)的靈活性、推廣分布式能源系統(tǒng)并減少能源輸送損耗，以此來(lái)應(yīng)對(duì)算力發(fā)展帶來(lái)的能源需求挑戰(zhàn)。

中國(guó)數(shù)據(jù)中心工作組（CDCC）專家委員會(huì)副主任曲海峰認(rèn)為，相關(guān)行業(yè)應(yīng)該要重視提升數(shù)據(jù)中心用電能效，而不是抑制它的規(guī)模。數(shù)據(jù)中心并非要減少對(duì)能源的消耗，而是要提升能源消費(fèi)的質(zhì)量。

而在開(kāi)發(fā)核聚變能源方面，由于可控核聚變由于原料資源豐富、釋放能量大、安全清潔、環(huán)保等優(yōu)勢(shì)，能基本滿足人類對(duì)于未來(lái)理想終極能源的各種要求。

核聚變的能量來(lái)源目前主要有三種：宇宙能源，即太陽(yáng)發(fā)光發(fā)熱；氫彈爆炸（不受控核聚變）；人造太陽(yáng)（受控核聚變能源裝置）。

據(jù)統(tǒng)計(jì)，當(dāng)前世界共有50多個(gè)國(guó)家正在進(jìn)行140余項(xiàng)核聚變裝置的研發(fā)和建設(shè)，并取得一系列技術(shù)突破，IAEA預(yù)計(jì)到2050年世界第一座核聚變發(fā)電廠有望建成并投入運(yùn)行。

這種核聚變發(fā)電，將大大緩解全球因 AI 大模型需求造成的能源短缺情況。

2023年4月，奧爾特曼就“未雨綢繆”，以個(gè)人名義向核聚變初創(chuàng)公司Helion Energy投資3.75億美元（約合人民幣27.04億元），并擔(dān)任公司董事長(zhǎng)。同時(shí)，去年7月，奧特特曼還通過(guò)旗下公司AltC與其投資的核裂變初創(chuàng)公司Oklo合并，斬獲了一個(gè)估值約為8.5億美元（約合人民幣61.29億元）的IPO，ALCC最新市值超過(guò)400億美元。

除了奧爾特曼這種重金投資核聚變公司，亞馬遜、谷歌等科技巨頭則直接大手筆采購(gòu)清潔能源。

據(jù)彭博數(shù)據(jù)顯示，僅在2023年，亞馬遜就購(gòu)買了8.8GW（吉瓦）的清潔能源電力，已經(jīng)連續(xù)第 4 年成為全球最大的企業(yè)清潔能源買家。Meta（采購(gòu)3GW）和谷歌（采購(gòu)1GW）等科技公司則位列其后。

亞馬遜稱，其90%以上的數(shù)據(jù)中心電力都來(lái)源于清潔能源產(chǎn)生的電力，預(yù)計(jì)能在2025年實(shí)現(xiàn)100%使用綠色電力。

實(shí)際上，以美國(guó)為例。清潔能源、AI、數(shù)據(jù)中心、電動(dòng)汽車、挖礦等多種產(chǎn)業(yè)的增長(zhǎng)，讓原本陷入停滯的美國(guó)電力需求再度“起飛”。但即使被譽(yù)為世界上“最大的機(jī)器”，美國(guó)電網(wǎng)也似乎無(wú)法應(yīng)對(duì)這突如其來(lái)的變化。

有分析師指出，美國(guó)70%的電網(wǎng)接入和輸配電設(shè)施已老化，某些地區(qū)電網(wǎng)傳輸線路不足。因此，美國(guó)電網(wǎng)需要大規(guī)模升級(jí)，如果不采取行動(dòng)，到2030年美國(guó)將面臨一道難以逾越的國(guó)內(nèi)供應(yīng)缺口。

相對(duì)于美國(guó)，中國(guó)則對(duì)能源需求表達(dá)樂(lè)觀態(tài)度。“AI再耗電，中國(guó)的體量和能力足以支撐，現(xiàn)在不進(jìn)行大規(guī)模開(kāi)發(fā)，是因?yàn)闆](méi)需求。”一位風(fēng)電行業(yè)人士表示，中國(guó)可規(guī)劃的容量足夠大，AI要是有大量電力需求，我現(xiàn)在就能上項(xiàng)目當(dāng)中去工作。

目前，中國(guó)風(fēng)電、光伏產(chǎn)品已經(jīng)出口到全球200多個(gè)國(guó)家和地區(qū)，累計(jì)出口額分別超過(guò)334億美元和2453億美元。

隨著 AI 呈現(xiàn)爆發(fā)式增長(zhǎng)，這場(chǎng)中美 AI 產(chǎn)業(yè)角逐，已經(jīng)從大模型技術(shù)比拼，升級(jí)成為一場(chǎng)算力、能源、人力等多方位爭(zhēng)奪戰(zhàn)。

隨著核聚變能源或?qū)⒌?050年落地，人類期望終結(jié) AI 能耗這一具有挑戰(zhàn)性難題，進(jìn)入無(wú)限發(fā)電時(shí)代。

（本文首發(fā)鈦媒體App，作者｜林志佳。張盈對(duì)本文亦有貢獻(xiàn)）

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