【環球時報記者 陳子帥 環球時報特約記者 王曉雄】「大型科技公司在人工智能（AI）時代的新煩惱：如何找到足夠的電力？」，【華爾街日報】3月27日發文，對AI的高耗電特點進行了報道。AI的這一特點近期引發廣泛關註，甚至有研究顯示，谷歌AI系統一年需要的電力將與荷蘭一個國家一年的用電量相差無幾。馬斯克等科技大佬紛紛對AI行業將面臨的電力短缺發出警告。有專家提醒，發展AI需要的不只是足夠的電力，還有與之相配套的基礎設施。此外，AI高耗電特性帶來的不只是能源壓力，還有環境問題。好訊息是，AI的發展本身就能幫助實作電力供應的突破，也有助於企業降低溫室氣體排放。
2022年10月22日，位於北京的中國科技館展出機器人以及人工智能前沿科技。圖為人工智能場景演示。（IC Photo）
按照目前的增長速度，一些AI伺服器每年的用電量比一些國家的用電總量還多
每年3月，都會有上千的企業高管聚集在美國得州侯斯頓市，參加能源行業的一場國際高端會議，達成石油和天然氣交易，並就應對氣候變遷的計劃展開討論。這一高端會議就是已經舉行了42屆的「劍橋能源周」，而今年的會議有了一個新主題——人工智能（AI）。
「AI對電力的巨大需求是不可回避的話題，也是讓人焦慮和興奮並存的原因」，據【華爾街日報】報道，大多數人認為，推動AI發展所需的數據中心將需要大量電力。微軟公司創始人比爾·蓋茨在「劍橋能源周」期間表示，電力是決定數據中心能否盈利的關鍵因素，而AI消耗的電力是驚人的。
比爾·蓋茨並非是唯一一位對AI高耗電特點表示擔憂的科技大佬。美國特斯拉公司行政總裁馬斯克認為，未來幾年內AI行業將由「缺矽」變為「缺電」。OpenAI行政總裁奧爾特曼在今年的達沃斯論壇上直言，大家仍然沒有意識到技術對能源的需求，如果在能源方面不能取得突破，就不可能實作技術目標。美國芯片制造商輝達的創始人兼行政總裁黃仁勛近期表示，AI的盡頭是光伏和儲能。
OpenAI行政總裁奧爾特曼 資料圖
AI到底有多耗電呢？美國Vox新聞網舉例說，訓練像GPT-3這樣的大型語言模型，需要使用近1300兆瓦時的電力，相當於130個美國家庭的年用電量。今年1月，國際能源署（IEA）釋出了對未來兩年全球能源使用的預測，報告首次納入了與數據中心、加密貨幣和AI相關的用電量預測。IEA估計，2022年，這些用電量加在一起幾乎占全球電力需求的2%；到2026年，和這些用途有關的電力需求可能會翻一番，大致相當於現在整個日本的用電量，而能源需求增長最快的領域之一就是被稱為生成式AI的機器學習。
據【華爾街日報】等媒體報道，荷蘭阿姆斯特丹自由大學商業與經濟學院研究員德弗裏斯去年10月預測，根據輝達專門為AI制造的微芯片當前和未來的銷量，AI系統的全球用電量可能會增加到15吉瓦。到2027年，AI伺服器每年的用電量將在85到134太瓦時之間。這相當於阿根廷或者荷蘭等國一年的用電量，約占目前全球用電量的0.5%。目前，輝達在數據中心AI專用芯片市場上占有90%以上的份額，這使其產量成為整個行業用電量的代表。
德弗裏斯估計，到2027年，全球數據中心所需的電量可能會增加50%，這主要「歸功於」AI的發展。不過，這一數碼可能還是被低估了，因為其中並沒有包括在數據中心冷卻AI芯片的用電量。德弗裏斯表示，隨著AI處理器變得越來越強大，讓它們保持在工作範圍內變得越來越困難，而且執行它們所需的總電量可能會增加10%到100%。美國星座能源公司預測，未來AI對電力的需求可能是美國電動汽車充電所需總量的5到6倍。
「為什麽AI會消耗這麽多電力？」【福布斯】雜誌網站援引法國AI圖片編輯軟件PhotoRoom一名負責人的話解釋稱，AI模型耗電多是因為模型訓練的數據量巨大、模型非常復雜以及使用者向AI提出的請求量大。在訓練過程中，AI模型根據大量的範例和數據「學習」如何回答問題。訓練一個AI模型可能需要幾分鐘到幾個月的時間，這取決於模型的數據量及其復雜性。在此期間，圖形處理器（GPU）——一種用於處理大量數據的電子芯片——每天24小時執行，消耗大量電量。此外，在回答使用者問題時，AI首先需要「理解」問題，然後「思考」答案，最後將結論分享給使用者，每個過程都需要GPU的處理能力，也需要消耗電力。
【華爾街日報】等媒體稱，每次使用者與AI系統互動時，後者都必須重新進行計算，而普通的谷歌搜尋結果副本可以被儲存或緩存，並在其他人進行相同搜尋時提供給他們。根據IEA的數據，一次谷歌搜尋需要0.3瓦時的電力，而一次ChatGPT請求需要2.9瓦時的電力。如果ChatGPT被整合到每天90億次的搜尋中，電力需求將每年增加10太瓦時。北京郵電大學教授李靜林告訴【環球時報】記者，目前AI主要涉及深度學習、強化學習和大模型開發等，這需要大量GPU的堆積，而就算是低端入門級別的4090系列的GPU，其功耗最低已達到300瓦或400瓦級別。
變電器短缺+AI末世論敘事
馬斯克認為，AI的高速發展，不僅將導致全球電力供應緊張，還可能導致變壓器短缺。他解釋說，如果有100千伏—300千伏的電壓從電力網絡中輸出，它必須一路降壓到6伏，這是一個很大的降幅。盤古智庫理事長易鵬對【環球時報】記者表示，AI耗電占社會總用電量的比例將飛躍式提升，AI的高耗電會使發電、變電、輸電、配電、用電等電網設施、器材持續短缺。同時，與電力相關的能源價格會持續走高，直至更低成本的新技術出現。
李靜林表示，AI或電子系統的耗電與工業系統有所不同，工業系統主要使用交流電，而電腦等使用的是穩定的、「幹凈的」直流電。但水電和風電的缺點在於風速和水流速度時快時慢，不夠穩定，雜波太多，不夠「幹凈」，因此如何將不穩定的水電清潔能源轉化為穩定狀態，是需要解決的問題，這關系到今後AI的電力供應。李靜林認為，AI的高耗電會給相關企業甚至國家帶來影響，最終結果很有可能是較大國家在競爭中勝利，而較小的國家因實力不足而放棄。
「如果將大型語言模型、GPT風格的模型整合到搜尋引擎中，它的環境成本將是普通搜尋的5倍。」據美國廣播公司（ABC）報道，位於紐約的「AI現在研究所」負責人韋斯這樣說。美國【財富】雜誌網站此前報道稱，在2023年的【聯合國氣候變遷框架公約】第二十八次締約方大會上，出現了一種關於AI的末世論敘事，其重點就是對AI迅速增長的電力需求的擔憂。
美國史丹福大學的一項研究表明，自21世紀首個十年以來，AI系統的電力需求增長了30萬倍，其中一些電力來自化石燃料，全球數據中心消耗的電力占全球電力的1%以上，其中1/3來自煤炭和天然氣。美國麻省大學阿默斯特分校的研究顯示，訓練一個AI模型可能排放超過284噸的二氧化碳，相當於5輛普通美國汽車的壽命排放量。每年，AI的碳足跡接近全球排放量的1%。不過，英特爾和通用電氣等公司正在利用AI大幅減少二氧化碳的排放。美國風險管理咨詢公司麥肯錫的研究顯示，AI增強的制造業可以減少10%—20%的溫室氣體排放。
美國能源部想讓科技公司在園區內建核電廠
在認識到AI高耗電的特性後，很多企業將目光轉向核電。CNN等媒體報道稱，奧爾特曼認為，核聚變是解決AI不斷飆升電力需求的答案。他向美國核聚變初創公司Helion能源投資了3.75億美元。奧爾特曼也是初創公司Oklo的主席，該公司專註於透過核分裂發電。
2023年，微軟決定將從2028年開始從Helion能源購買電力。同樣在2023年，微軟與美國星座能源公司簽署了一項協定，要求後者為微軟位於維珍尼亞州的數據中心增加核能發電。此前一年，谷歌參與了TAE科技公司2.5億美元的融資。該公司位於美國加州，致力於開發中子聚變動力。2021年年底，亞馬遜創始人貝索斯和其他投資者為加拿大核公司通用聚變公司籌集了超過1.3億美元的投資。各大科技公司對核電企業的關註，也導致後者的股價今年出現大漲。截至3月，美國星座能源公司的股價今年已累計上升60%。
就連美國政府也將核電作為應對AI高耗電的一項重要措施。據美國Axios新聞網報道，美國能源部正在探索如何讓科技公司在其龐大的數據中心園區內建立小型核電廠。美國能源部長格蘭霍姆表示，與微軟、谷歌和亞馬遜等大公司的對話需要「加快步伐，因為（它們）對電力的需求只會增加」。
不過，英國曼徹斯特大學的核聚變研究員阿尼卡·汗表示，透過核聚變發電的技術可能要到本世紀下半葉才能準備好。還有專家警告說，無論需求增長有多快，擴大核電的努力都不應該急於求成。加拿大卡爾頓大學機械和航空航天工程助理教授阿蔔杜拉說：「如果我們向目標沖刺，就有可能犯嚴重錯誤。」
對於AI高耗電的一個好訊息是，AI的耗電主要集中在大模型的訓練過程。如果訓練完成，制作到芯片中，電力消耗就會非常低。李靜林介紹說，帶有人臉辨識技術（需要深度學習）的網絡攝影機實際功耗並不大；汽車自動駕駛的影像辨識技術已經訓練得相對成熟，不需要很高的GPU算力來進行頻繁、快速的推理過程，只需要進行適應力訓練，能耗已經降下來了。
【財富】雜誌網站也表示，有研究顯示，2010年至2018年間，全球數據中心行業的能源強度每年下降約20%。數據中心、芯片和編程方面的效率提升已經超過了能源和電力使用的增長。
電力行業要深化能源供給側結構性改革
易鵬認為，AI發展過程中的電力短缺，對算力規模分別占全球33%、34%的中美兩國的挑戰尤為嚴峻。按照盤古智庫的預測，2035年—2040年間，中國用於智算中心的電力將遠超全社會用電量的10%。
據美媒報道，除核電外，一些美國高科技企業還將希望放在天然氣發電上。美國天然氣巨頭EQT的行政總裁萊斯稱，建設數據中心的科技公司正在詢問從該公司購買天然氣的事宜。
在滿足AI電力需求方面，易鵬認為中國優勢很多，比如發電量巨大、電力供應系統規模全球最大，產業鏈完備並在特高壓等領域具有領先優勢。此外，中國已建成全球規模最大的清潔發電體系，水電、風電、光伏、生物質發電、在建核電規模多年位居世界第一。中國光伏裝機容量占全球近一半。
不過，易鵬指出，雖然中國新能源發電比例持續增加，但仍不足以補充供需缺口，電力供需形勢仍然持續偏緊。此外，新能源發電具有「極熱無風、晚峰無光」的特點，在穩定性上難以提供瞬間功率支撐，會導致高峰時段電力供應緊張。新能源電力比例增高，也使現有電力系統調節能力面臨挑戰。所以，電力行業要深化能源供給側結構性改革，持續增加新能源裝機容量，推動「源網荷儲」模式，充分利用AI技術在虛擬電廠等電力資訊科技領域實作突破，提升用電效能。
