中新網(wǎng)3月24日電(中新財經(jīng)記者 吳濤)隨著人工智能的發(fā)展，其用電量急速上升問題正在引發(fā)全球警惕,，以后會發(fā)生“電荒”嗎,？能耗問題會不會成為AI發(fā)展的“絆腳石”,？節(jié)節(jié)攀升，AI成為“電老虎”？當(dāng)前,，人工智能技術(shù)快速發(fā)展,，芯片需求急劇增加,，進(jìn)而帶動電力需求激增。公開數(shù)據(jù)顯示,，全球數(shù)據(jù)中心市場的耗電量已經(jīng)從十年前的100億瓦增加到如今的1000億瓦水平,。資料圖：數(shù)據(jù)中心,。中新社記者 李雋 攝據(jù)環(huán)球時報援引《紐約客》雜志報道，OpenAI的ChatGPT聊天機器人每天消耗超過50萬千瓦時的電力,，用于處理約2億個用戶請求,，相當(dāng)于美國家庭每天用電量的1.7萬多倍。近期,，特斯拉創(chuàng)始人馬斯克公開表態(tài)稱未來兩年人工智能行業(yè)將由“缺硅”變?yōu)椤叭彪姟薄Ｔ诮衲瓿?，OpenAI的創(chuàng)始人山姆·奧特曼也坦言,，我們確實需要比我們之前想象的更多的能源，這會迫使我們更多地投資于能夠提供這種能源的技術(shù),。根據(jù)美國機構(gòu)Uptime Institute的預(yù)測,，到2025年，人工智能業(yè)務(wù)在全球數(shù)據(jù)中心用電量中的占比將從2%增加到10%,。國金證券研報指出,，隨著模型迭代、參數(shù)量的擴大,，以及日活人數(shù)的擴大,，相關(guān)算力需求將成倍增加,。中國科學(xué)技術(shù)信息研究所人工智能中心副主任李修全接受中新財經(jīng)采訪時稱，近年來,，人工智能大模型規(guī)模,、數(shù)量都在高速增長，也帶來對能源需求的快速增加,。盡管短期內(nèi)還不會很快出現(xiàn)“缺電”等問題,，但未來大規(guī)模智能化時代來臨后的能源需求激增不容忽視。制約AI發(fā)展,？能源問題受重視種種跡象顯示,，AI的用電量可能超乎想象，這直接關(guān)系到AI行業(yè)是否能順利發(fā)展,。李修全認(rèn)為,，智能化科技革命浪潮己勢不可擋，能源問題是必須同步應(yīng)對的關(guān)鍵問題,，有可能會需要專門建電廠,。“ChatGPT的訓(xùn)練和運行使用了當(dāng)前規(guī)模最龐大的人工智能算力集群,，如果按照外界所說那樣每日電力消耗達(dá)50萬千瓦時,。支撐50套這種大規(guī)模算力集群全負(fù)荷運行，將需要新建一套百萬千瓦級中型電廠專門供電,?！崩钚奕e例。這一問題越發(fā)引起重視,，據(jù)法新社報道,，與傳統(tǒng)計算機相比，人工智能運算能耗高,、能效低并因此受到詬病,。在近日舉行的英偉達(dá)GTC大會上，能耗問題也被提及,。資料圖,。陳增赟 攝波士頓咨詢集團(tuán)曾發(fā)布報告稱,，到2030年底，僅美國數(shù)據(jù)中心的用電量預(yù)計就將是2022年的三倍,。這一增幅主要由AI模型訓(xùn)練和服務(wù)更高頻的AI查詢兩項關(guān)鍵需求因素驅(qū)動,。中國信通院3月15日發(fā)布的《綠色算力技術(shù)創(chuàng)新研究報告(2024年)》指出，我國算力總規(guī)模近五年年均增速近30%。隨著我國算力產(chǎn)業(yè)總體規(guī)?？焖僭鲩L,，以數(shù)據(jù)中心為代表的算力基礎(chǔ)設(shè)施整體能耗和碳排放問題越發(fā)突出，政策開始關(guān)注用能環(huán)節(jié)綠色,。如何應(yīng)對,？提升能效比或是關(guān)鍵發(fā)展AI離不開算力。作為AI“軍火商”,，英偉達(dá)已在考慮能耗問題,。近日，其發(fā)布的新一代AI芯片,，據(jù)稱能耗比上一代有所降低,。英偉達(dá)CEO黃仁勛舉例，使用8000枚其第一代AI芯片訓(xùn)練聊天機器人ChatGPT三個月,，將耗能15兆瓦,，而使用新一代芯片在同樣時長內(nèi)執(zhí)行同樣任務(wù)，僅需2000枚芯片,，能耗則降低至4兆瓦,。另外，據(jù)日媒報道,，英偉達(dá)計劃從三星采購高帶寬內(nèi)存(HBM)芯片,，這是人工智能處理器的關(guān)鍵組件，目前正在測試,。黃仁勛表示：“HBM是一個技術(shù)奇跡,，它可以提高能源效率，并且隨著耗電的人工智能芯片變得更加普遍,，可以幫助世界變得更加可持續(xù),。”值得一提的是,，目前國內(nèi)有很多數(shù)據(jù)中心也考慮到節(jié)能問題,。如海底數(shù)據(jù)中心以海洋作為自然冷源，將服務(wù)器安放在海底的容器中,，通過海水的流動進(jìn)行自然冷卻,。李修全稱，我們對能源需求問題不必過于恐慌,，但是必須同步應(yīng)對。未來,，在芯片算力快速升級提升的同時,，單位算力所需能耗水平還將持續(xù)降低。同時，液冷技術(shù),、光互聯(lián)技術(shù)將進(jìn)一步提升人工智能算力集群能效比,；針對特定問題對大模型進(jìn)行量化壓縮并再訓(xùn)練成專用模型，很多任務(wù)不再需要用大規(guī)模高耗能模型,。(完)