吞电巨兽——人工智能
一、能源逐渐制约AI发展
近日，AI教父黄仁勋的演讲讲话疯狂刷屏：”英伟达帮助提升计算效能，降低能源消耗，而如果计算速度没有加快，‘我们可能需要 14 个不同的行星、3 个不同星系、4 个太阳为这一切提供燃料。’“
不约而同的，同样有两位大佬级别的人物也表示人工智能对于能源的需求巨大。一位是openal的创始人山姆·奥特曼：”未来人工智能需要能源突破，因为人工智能消耗的电力将远远超出人们的预期。特别是核聚变或更便宜的太阳能和存储，是人工智能未来的发展方向。“
而另一位则是马斯克：”缺芯之后是缺电，‘明年电力将无法满足所有芯片需求。’“
当前，AI的高耗能问题已然成为公众关注的焦点，数据中心和超级算力中心都因其巨大的能耗而被形象地称为“电力巨兽”。在美国，电力基础设施长时间以来的老化问题不容忽视，而欧洲虽然在新能源领域有所投入，但这些努力目前看来仍然是远远不够的。
实际上，全球范围内，电力驱动的第二次工业革命尚未得到全面普及。许多国家和地区仍在努力确保稳定的电力供应，对于电器的消费和使用更是捉襟见肘。
与此同时，光伏、锂电、风能等新能源的各个环节，无一不需要庞大的传统能源作为支撑。没有煤炭、石油、天然气等基础能源的支撑，各种所谓的第N次工业革命就如无根之水、无土之木，难以持久发展。
因此，AI的发展最终还是要回归到发电和能源问题上。这已经不再是一个简单的笑话，而是一个严峻的现实。我们必须正视这一问题，并积极寻求解决方案，以确保AI技术的可持续发展。
二：AI大模型带来的能源需求
随着算力的需求日益增长，其对能源的渴求也愈发明显。近日，国产大模型Kimi凭借其强大的文档处理和超长文本理解能力，在AI界掀起波澜。从普通的文档整理到深度剧情解析，Kimi的出色表现，无疑加剧了算力的紧张程度。
为了应对激增的访问量，Kimi背后的团队不得不进行多次扩容，而这背后所消耗的能源更是惊人。据估算，仅仅是维持Kimi的稳定运行，就需要消耗大量的电力资源。
而这仅仅是冰山一角。随着AI技术的持续进步，算力需求不断攀升，对能源的渴求也日益加剧。从芯片的性能提升、服务器的布局、数据中心的建设，到网络传输和温控系统等基础设施的配套，无一不需要庞大的能源支撑。
尤其值得关注的是，随着AI大模型的训练和推出，能源消耗更是呈现几何式增长。GPT-4等超级大模型的训练需要消耗数亿度的电力，这样的能源消耗已经堪比一些小国的全年用电量。
更令人瞩目的是，随着AI技术的不断进步和应用范围的扩大，未来的能源消耗还将进一步攀升。据预测，到2030年，AI消耗的电力将超过家庭用电量，这一数字令人咋舌。
在此背景下，“算力即权力”的观念愈发深入人心，AI已经成为主流国家的核心战略。未来全球还将出现更多类似ChatGPT的超级大模型，这无疑将进一步加剧对能源的需求和消耗。
因此，我们不得不正视一个问题：在AI飞速发展的同时，如何确保能源的可持续供应和环境的可持续发展？这需要我们从多个方面入手，包括提高能源利用效率、发展可再生能源、优化AI算法等，以确保AI技术的进步不会对我们共同的地球家园造成不可逆的损害。