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人民網(wǎng)

科技巨頭們擔(dān)憂,人工智能會(huì)導(dǎo)致電力短缺嗎,?

人工智能耗電遠(yuǎn)大于數(shù)據(jù)中心”“人工智能發(fā)展將讓現(xiàn)有電網(wǎng)崩潰”“科技公司要建核電站”……近段時(shí)間舉行的多個(gè)國際會(huì)議上,一些科技巨頭紛紛表達(dá)了對(duì)人工智能高能耗問題的擔(dān)憂,。面對(duì)人工智能發(fā)展對(duì)電力系統(tǒng)的潛在影響,,國家能源局公開回應(yīng),將密切跟蹤人工智能等高新技術(shù)發(fā)展趨勢(shì),,分析研判電力需求增長態(tài)勢(shì),,系統(tǒng)謀劃保供舉措,確保能源穩(wěn)定供應(yīng)與需求增長相適應(yīng),。人工智能真的會(huì)導(dǎo)致電力短缺嗎,?當(dāng)下各行各業(yè)都嘗試搭上人工智能“順風(fēng)車”。然而,,開發(fā)和運(yùn)行人工智能都離不開能源保障,。以網(wǎng)上流行的人工智能生成圖片功能為例,每生成一幅圖片,,消耗的電量相當(dāng)于一部智能手機(jī)充滿電的電量,。英偉達(dá)H100型GPU芯片是目前人工智能算法最常用的芯片之一,一塊這樣的芯片一年消耗的電量比一個(gè)中等規(guī)模的家庭都要多,。大規(guī)模部署人工智能的能耗更令人吃驚,,據(jù)估計(jì),從2027年起,,僅人工智能新增的服務(wù)器,,一年消耗的電量就相當(dāng)于荷蘭或瑞典這樣國家的總耗電量。最新預(yù)警來自埃隆·馬斯克,,他公開指出,,人工智能消耗的算力似乎每6個(gè)月就會(huì)增加10倍,一年多以前短缺的是芯片,,接下來短缺的將是電力,,“很快人們將會(huì)看到?jīng)]有足夠的電力來運(yùn)行所有的人工智能芯片”。除了科技大佬,,人工智能崛起也引起了更多人的討論和擔(dān)憂,,大家擔(dān)心人工智能會(huì)造成失業(yè)率飆升,對(duì)此有網(wǎng)友戲稱“只要電費(fèi)貴過饅頭,,人工智能就永遠(yuǎn)不能完全代替人”,。為何人工智能如此耗電,?在人們印象中,鋼鐵,、水泥等傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)才是耗電大戶,,很難將科技公司與高耗能掛起鉤來。實(shí)際上,,人工智能產(chǎn)業(yè)也是能源密集型產(chǎn)業(yè),。今天的電子計(jì)算機(jī)產(chǎn)業(yè)建立在集成電路基礎(chǔ)上,人們通常稱為芯片,。每個(gè)芯片中都有許多晶體管,,用來承擔(dān)“開關(guān)”功能,計(jì)算機(jī)通過快速改變電壓,,來撥動(dòng)這些開關(guān)從而實(shí)現(xiàn)二進(jìn)制邏輯運(yùn)算,。隨著技術(shù)進(jìn)步,單位芯片上的晶體管數(shù)量越來越多,,每平方毫米面積上甚至能集成上億個(gè)晶體管,。再小的功耗碰上這個(gè)規(guī)模,耗電量也非??捎^,。訓(xùn)練大模型需要在大規(guī)模數(shù)據(jù)集上反復(fù)迭代,每一次迭代都需要計(jì)算和調(diào)整其中數(shù)十億個(gè),、數(shù)百億個(gè)乃至數(shù)千億個(gè)參數(shù)值,,這些計(jì)算最終會(huì)表現(xiàn)為晶體管的開開關(guān)關(guān),每次工作都需要電力來驅(qū)動(dòng),。對(duì)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)而言,,規(guī)模越大,計(jì)算結(jié)果就越好,,可以解決的問題就越多,,但耗電量也越大。更重要的是,,這種計(jì)算并非一勞永逸,,需要不斷重新訓(xùn)練、重新優(yōu)化模型,,這也意味著人工智能迭代對(duì)于算力和電力的需求,,似乎看不到“天花板”。人工智能發(fā)展的前提是,,不能大幅新增碳排放量和危及能源安全。雖然目前人工智能整體用電規(guī)模占比較低,,還不足以威脅電力系統(tǒng),,但應(yīng)對(duì)快速增長的用電需求,,必須重新考慮電力基礎(chǔ)設(shè)施投資和產(chǎn)業(yè)布局,以實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展,。在電源側(cè),,要統(tǒng)籌算力電力協(xié)同布局。我國已建成全球規(guī)模最大的電力供應(yīng)系統(tǒng)和清潔發(fā)電體系,,水電,、風(fēng)電、光伏發(fā)電規(guī)模多年居世界第一位,。在廣大西部,、北部地區(qū),可再生能源,、土地資源豐富,,且隨著新能源裝機(jī)不斷提升,未來電量消納存在挑戰(zhàn),;東部地區(qū)受土地,、水電、運(yùn)維等要素影響,,數(shù)據(jù)中心運(yùn)營成本較高,。因此,可引導(dǎo)對(duì)延時(shí)要求不高的數(shù)據(jù)中心向西部地區(qū)聚集,,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的差異化處理,,既有助于綠電消納、西部地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展,,又能促進(jìn)數(shù)據(jù)中心低碳轉(zhuǎn)型,、保障能源安全,將我國綠電優(yōu)勢(shì)真正轉(zhuǎn)化為算力優(yōu)勢(shì),。在用電側(cè),,要加快低碳節(jié)能技術(shù)發(fā)展。當(dāng)前人工智能的運(yùn)行方式非常耗能,,應(yīng)積極尋求更節(jié)能高效的算法和電子元器件,,提升數(shù)據(jù)中心上架率。同時(shí),,通過改進(jìn)數(shù)據(jù)中心設(shè)計(jì),,優(yōu)化冷卻系統(tǒng),設(shè)立余熱回收設(shè)備,,切實(shí)提高數(shù)據(jù)中心能效水平,,降低能源浪費(fèi)。未來,,人工智能將深度融入我們的生產(chǎn)生活,,能耗問題雖值得重視,,但大可不必因噎廢食。相信隨著技術(shù)進(jìn)步,、市場(chǎng)發(fā)展和生產(chǎn)力布局優(yōu)化,,行業(yè)將會(huì)找到合適的解決方案來平衡算力和能耗需求,實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展,。(作者王軼辰)來源:經(jīng)濟(jì)日?qǐng)?bào)

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