人工智慧對能源的渴求正膨脹成一個巨大的挑戰。這不僅僅是電費問題。環境影響是嚴重的，從耗盡珍貴水資源，創造大量電子廢棄物，再到增加我們都在試圖減少的溫室氣體排放。
隨著人工智慧模型變得越來越複雜，並將自身編織到生活的更多領域，一個巨大的問號懸在空中：我們能否在不損害地球的情況下推動這場革命？
資料不會說謊：人工智慧的能源需求正快速攀升
最智慧的人工智慧所需的計算能力正處於幾乎難以置信的上升曲線——有人說大約每幾個月就會翻一番。這不是一個溫和的斜坡；這是一條垂直攀升的道路，威脅要將我們最樂觀的能源計劃甩在身後。
為了讓你感受規模，人工智慧未來的能源需求可能很快就會消耗掉像日本或荷蘭這樣的整個國家，甚至像加利福尼亞這樣的大型美國州的電力。當你聽到這樣的統計資料時，你開始看到人工智慧可能對我們所依賴的電網造成的潛在擠壓。
2024年全球電力需求出現了創紀錄的4.3%激增，人工智慧的擴張是主要原因之一，除此之外還有電動汽車的繁榮和工廠更加努力工作。
回溯到2022年，資料中心、人工智慧，甚至加密貨幣挖礦已經佔全球使用電力的近2%——大約460太瓦時（TWh）。
跳到2024年，資料中心本身使用約415太瓦時，大約佔全球總量的1.5%，並以每年12%的速度增長。人工智慧在這一部分的直接份額仍然相對較小——約20太瓦時，或全球能源使用的0.02%——但請繫好安全帶，因為這個數字即將急劇上升。
預測？嗯，相當令人震驚。到2025年底，全球人工智慧資料中心可能會額外需要10吉瓦（GW）的電力。這比猶他州的整個發電能力還要多。
到2026年，全球資料中心用電可能達到1,000太瓦時——類似於日本目前的用電量。到2027年，全球人工智慧資料中心的能源需求預計將達到68吉瓦，幾乎相當於2022年加利福尼亞的總髮電能力。
在本十年末，數字變得更加驚人。預計到2030年，全球資料中心電力消耗將翻倍至約945太瓦時，接近地球上使用的所有電力的3%。
歐佩克認為，到那時資料中心用電可能會翻三番，達到1,500太瓦時。而高盛則表示，與2023年相比，全球資料中心的電力需求可能會增長多達165%，專門為人工智慧配備的資料中心的需求將增長四倍以上。
甚至有建議稱，如果算上將人工智慧服務傳送給使用者所需的能源，到2030年資料中心可能負責全球能源需求的多達21%。
當我們談論人工智慧的能源使用時，主要分為兩大部分：訓練人工智慧，然後實際使用它。
訓練像GPT-4這樣的龐大模型需要巨大的能源。僅訓練GPT-3，據估計他們使用了1,287兆瓦時（MWh）的電力，而GPT-4據認為需要的能源是其50倍。
雖然訓練是一個耗電大戶，但日常執行這些訓練過的模型可能會消耗人工智慧總能源的80%以上。據報告，向ChatGPT提出一個問題使用的能源約是谷歌搜尋的十倍（大約2.9瓦時對比0.3瓦時）。
隨著每個人都跳上生成式人工智慧的列車，競賽正在進行，以建造越來越強大——因此也越來越耗能的資料中心。
如果我們將能源效率作為人工智慧發展的首要任務，適當投資可持續能源，從搖籃到墳墓負責任地管理硬體，並制定支援性政策，我們就可以追求一個釋放人工智慧令人難以置信潛力的未來，而不會破壞我們的地球。
人工智慧領先的競賽也必須是可持續人工智慧的競賽。
（圖片由 Nejc Soklič 提供）
另請參閱：人工智慧工具加快政府反饋，專家敦促謹慎
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這篇文章最初發表在人工智慧新聞上：人工智慧boom會引發全球能源危機嗎？
