AI的尽头不是芯片，而是“它”？

AI下一个短缺的将是电力？

近来，人工智能发展背后的能耗问题成为市场的焦点，甚至有人提出，“AI未来比拼的尽头是能源”。

那么人工智能真的那么耗电吗？未来人工智能发展真的会缺电吗？

01

AI真的很耗电？

关于AI能耗问题，可以分为训练和推理两部分来看。

在训练阶段，此前就有数据显示，ChatGPT训练时就已耗电量巨大。根据斯坦福人工智能研究所（HAI）发布的《2023年人工智能指数报告》，OpenAI的GPT-3单次训练耗电量高达1287兆瓦时（也就是128.7万度）的电力。

这么多耗电量是什么概念？大概是3000辆特斯拉电动汽车、每辆跑到约32万公里的总耗电量，或者相当于美国约121个家庭一整年的用电量（美国家庭平均每天使用约29千瓦时（29度）电力）。

而GPT-3的模型参数为1750亿，GPT-4曾被曝包含1.8万亿参数，随着参数的翻倍，能耗也会大幅增加。

而以上的能耗还只限于训练阶段，完成训练后，AI将迎来新的耗电阶段——推理，也即人们使用AI输出结果的过程。

据《纽约客》杂志报道，ChatGPT响应一个请求平均耗电2.9瓦时，ChatGPT每天响应约2亿个需求，消耗超过50万度电力，相当于1.7万个美国家庭平均一天的用电量。

AI的训练是一次性事件，而推理使用却是长期过程，随着应用的普及、使用人数的增加，耗电量将不断叠加。天长日久，耗电量也是相当可观的。

要满足巨大的增量电力需求，势必催生电力设备行业的巨大发展机会。中国的风机、光伏组件等电力设备技术已经实现世界领先，并出口全球主要市场。

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02

AI会缺电吗？

以上的各种数据说明，AI确实像一个“耗电巨兽”。那发展AI真的会导致能源缺口吗？

其实不会。

根据公开资料，2023年，美国全口径净发电量为41781.71亿千瓦时（也就是41781.71亿度电），以ChatGPT每天耗电50万度计算，按一年365天，耗电量约为18250万度，这也只占全美发电量的约0.0044%。

当然全美国不只一个ChatGPT，但大模型数量也没有成千上万那么多，尽管随着AI算力的迅猛增长，电力需求也持续增长，但目前其在整体电力消耗中所占比例较小。

根据公开数据，2022年中国数据中心用电量达2700亿度电，同比增长25%，占中国当年度全社会用电量的3.1%；美国2022年数据中心用电量占美国电力需求约3%，对应约1500-1700亿度电左右，占比依然比较低。

03

AI发展带来电力需求增长

虽然AI发展不至于会导致缺电，但确实会带动电力需求的增长。

高盛称，2022年美国来自数据中心的电力需求在总的电力需求当中的份额为3%，但预计到2030年将增加至8%，电力需求年复合增长率为2.4%。相比之下，过去20年数据中心发电量年复合增率不到0.5%，过去10年发电量年增率为0%。

Arm公司CEOReneHass（雷内·哈斯）的预期数据更高，哈斯预计，到2030年，美国数据中心耗电占比将达到20%~25%。Haas表示，到2030年，全球数据中心的用电量将超过世界人口最多的国家印度用电量。

国内也同样，根据信通院与华为的预期，在基准预期下，2030年中国数据中心用电量将超过9500亿度电，是2022年的3.5倍以上，2022年到2030ECAGR达到17%。

总而言之，尽管短期内还不会出现AI缺电的问题，但未来AI的发展确实会驱动电力需求增长，进一步助推全球电力基础装备周期向上。

有句话说得好，现在的科技领域，一天一个新知识，学的头发都要掉光了。一般的朋友，仅仅要抓住这些信息就很难了，怎么分辨、理解这些新领域，怎样抓取机会规避风险又是难上加难，所以专业的事交给专业的人去做。

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