ChatGPT如何影响能源人的饭碗？
ChatGPT这一聊天机器人火出圈后，除各大厂对“ChatGPT”概念产品发起冲击，能源巨头们也坐不住了。
2月9日，美国通用电气CFO宣布，预计AI（人工智能）将在公司业务中全面应用。同日，宁德时代旗下时代智能注册资本由2亿元增至22.5亿元。
ChatGPT第一次让人们体会到：AI真的可以理解自然语言，并且有逻辑地解决问题。这一刻，AI不再被吐槽（之前常有戏言“人工智障”），而是以近乎无限的算力，自我学习的网络，前仆后继的资本展现了其真正实力。
ChatGPT之父山姆·奥特曼更是疯狂设想：随着核聚变能源和强人工智能的发展，商品和服务将极大丰富，足以让地球上每个人获得UBI（全民基本收入）满足基本生存，从而极大地解放人类。
▲ChatGPT之父山姆·奥特曼，出生于1985年，8岁学会编程，20岁从斯坦福退学，2015年，与马斯克创办了Open AI
解放人类，意味着生产资料和生产关系都将发生巨大变化。面对强大的AI，能源行业会更进一步，还是会遭到ChatGPT背刺？处于能源行业中的人会面对职业危机，还是将取得新的身份？“能源圈”大胆做出几点判断。
ChatGPT：颠覆能源行业
时代瞬息万变，越来越多能源企业进军人工智能，在该过程中，人工智能对能源行业产生的影响，可以大致总结出这四个方面。
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影响一：身份转换
ChatGPT，或是未来新的类似产品，将像《流浪地球》里的MOSS一样，可以听懂人话，能帮助人类执行任务。
换句话说，ChatGPT相当于好几个助手，那些搜索、查询、核对以及其它简单的基础工作不再需要耗费人力。“一个人就是一支队伍”不再是说说而已。一些能源企业，包括内部涵盖的非能源专业工种的岗位，需要从执行者转变为把关人，对AI加以引导利用。
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影响二：降低成本
降低人工成本是一方面，对于油气这样的重资产经营企业来说，降低源头上的勘探等工作成本变得极富可能性。以国际石油公司壳牌壳牌为例，2018年就宣布在全公司范围内大规模开发和部署AI应用程序，同年与微软合作开发了Geodesic平台，帮助钻井人员更精确地钻入油气含量最高的地层。
有了ChatGPT，工作的精准性会大大提高，一些工作会变得容错率更低，同时也可以降低试错成本。
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影响三：借风而起
除壳牌之外，几大国际石油巨头也都在人工智能领域有所布局，不过，或许与专业壁垒有关，当前，“能源巨头+IT企业”跨界组合屡见不鲜。
▲2021年，壳牌、贝克休斯、微软和C3 AI公司合作，共同推出了“开放人工智能能源倡议”——Open AI Energy Initiative (OAI)
直接借助专业的技术和成熟的平台，比自行开发或许更高效快捷。未来，能源企业将不再神秘，而是更加开放，以共建的姿态拥抱社会。
中国石油与华为联合打造中国石油认知计算平台；
京东为陕西省属能源国企陕煤集团搭建“运销云”，使陕煤业务流程缩短40％，煤炭运输效率提升30％，服务器成本下降了30％以上；
百度与华能集团共建智能化财务共享平台；
埃克森美孚、雪佛龙选择与微软合作，开发智能云平台；
bp投资Belmont Technology和Beyond Limits公司，研发人工智能平台“Sandy”；
道达尔能源则和谷歌牵手，在油气勘探开发地质数据的处理分析领域探索智能化解决方案。
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影响四：潜力无限
ChatGPT的前沿探索方向还包括融入到商品服务中去。例如ChatGPT可以24小时在线，可以在产品销售端同时接待数不清的消费者，回答他们的问题。
以加油站为场景，车主可以在站内与ChatGPT对话，了解油价变化，查询车辆安全情况、周围路况……沉浸式服务让车主得到路途中的放松。当ChatGPT遇上各种产品销售场景，将创造极致消费体验。
最重要的是，当生产资料不再是笨重的机器厂房，而是轻巧的ChatGPT时，消费者的思维模式也将被改变。
抢能源人饭碗？
目前来看，AI还没有“人性”，无法取代人类进行复杂决策，也没有人类的创造力。
况且，即使是人工智能，有时也会翻车，例如当询问新菜谱时，ChatGPT给出答案是瘦肉西瓜球的黑暗料理。
▲ChatGPT在对创意菜指令理解得七七八八之后,一道瘦肉西瓜球闪亮登场
再如挪威有个17岁的女孩为了完成作业问ChatGPT：2000年以后，我们挪威出了哪些英雄人物？在ChatGPT的回答里，女孩看到了缅甸政治家昂山素季，以及2011年挪威最臭名昭著的大屠杀恐怖分子安德斯·贝林·布雷。
▲安德斯·贝林·布雷
技术不断更迭，催生出很多新型人才需要。清北复交等国内顶尖高校，纷纷在学科建设中引入人工智能专业人才培养。中国石油大学（北京）也设立人工智能学院，培养了首批油气人工智能人才。能源人将在人机协作中，找到自己新的位置。
能源也是AI的基石
人工智能平台对数据处理的需求是巨大的，ChatGPT如果不搭上具备强大数据处理能力的微软旗下Azure云平台的便车，它将无法运行。
ChatGPT程序的运行，背后是靠计算模型GPT3.5所支持。而GPT3.5 的训练，使用微软专门建设的AI计算系统，由1万个V100 GPU组成的高性能网络集群，总算力消耗约3640PF-days (即假如每秒计算一千万亿次，需要计3640天)。
如此大规模、长时间的训练任务，对电力产生了巨大需求。微软将数据中心设置在千兆瓦可再生能源附近，安装新的液体冷却系统，以及重新设计的备用电源和发电机系统，以及其他新的设计特点。
▲中国2030年全国运营的数据中心用电量预计将超过4000亿度，占全国总用电量的4%
云计算供应商们也认识到数据中心使用了大量电力，计划采取提高效率的方法措施，例如在北极建设和运营数据中心，以利用可再生能源和自然冷却条件。
此外，ChatGPT集高能耗和高排放于一身，粗略计算， 自ChatGPT于2022年11月30日上线以来，碳排放已超过800吨。
▲拆分这800吨来看，ChatGPT的运行过程，每月碳排放量100吨；训练过程，碳排放多于50个丹麦人1年的碳排放
当谈论ChatGPT的投入成本，微软等巨头每年投入数以百亿美元的研发费用，被称为烧钱无底洞。但是，很少有人谈论ChatGPT模型的环境成本。但我们要警惕，人工智能飞速前进可能带来能耗危机。据统计，信息和通信技术 (ICT) 行业和数据中心行业电力消耗占全球的3-5%。