新研究表明，到2027年，數(shù)據(jù)中心人工智能的用電量將與荷蘭或瑞典等小國(guó)的用電量相當(dāng)。
預(yù)計(jì)到2027年，全球每年與人工智能相關(guān)的用電量可能會(huì)增加85.4-134.0太瓦時(shí)。這代表了全球用電量的0.5%左右，數(shù)據(jù)中心用電量的大幅增長(zhǎng)，目前估計(jì)占全球用電量的1%到2%。
近年來(lái)，數(shù)據(jù)中心的用電量相對(duì)穩(wěn)定地占全球用電量的1%，不包括加密貨幣挖礦。2010年至2018年間，全球數(shù)據(jù)中心電力消耗可能僅增加了6%。人們?cè)絹?lái)越擔(dān)心開(kāi)發(fā)和維護(hù)人工智能模型、應(yīng)用所需的計(jì)算資源，可能會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)中心對(duì)全球電力消耗的貢獻(xiàn)激增。
在短短幾年的時(shí)間內(nèi)，人工智能所消耗的電力可能會(huì)與比特幣現(xiàn)在的消耗量一樣多。雖然人工智能服務(wù)器的供應(yīng)鏈在不久的將來(lái)面臨一些瓶頸，這將抑制人工智能相關(guān)的電力消耗，但這些瓶頸可能用不了多久就會(huì)得到解決，預(yù)計(jì)到2027年，全球新制造的服務(wù)器與人工智能相關(guān)的電力消耗可能會(huì)增加85.4至134.0太瓦時(shí)。這個(gè)數(shù)字與荷蘭、阿根廷和瑞典等國(guó)家的年用電量相當(dāng)。
加密貨幣估值直線下降，導(dǎo)致采礦量減半。但在氣候緊急情況下，比特幣的耗電量仍然相當(dāng)于整個(gè)國(guó)家的耗電量。雖然大多數(shù)注意力都集中在訓(xùn)練人工智能系統(tǒng)所使用的能源上，但其使用的應(yīng)用或“推理”階段可能同樣耗能。
像百度搜索這樣的應(yīng)用中，人工智能可能會(huì)被頻繁使用，以至于低功耗推理階段使用的能量會(huì)成倍增加，與訓(xùn)練中使用的能量一樣大。
在最壞的情況下，將人工智能應(yīng)用到百度的搜索中是可能的。將其能源消耗提高到大約愛(ài)爾蘭的水平，即每年29太瓦時(shí)，但指出這樣做的巨大成本可能會(huì)阻止百度實(shí)施它。
人工智能和之前的區(qū)塊鏈等新興技術(shù)，都伴隨著大量的炒作和對(duì)錯(cuò)過(guò)的恐懼。這通常會(huì)導(dǎo)致創(chuàng)建的應(yīng)用對(duì)終端用戶幾乎沒(méi)有任何好處。
然而，由于人工智能是一種能源密集型技術(shù)，這也可能導(dǎo)致大量資源浪費(fèi)。通過(guò)退后一步，嘗試構(gòu)建最適合最終用戶需求的解決方案(避免強(qiáng)制使用特定技術(shù))，可以減少這種浪費(fèi)的很大一部分。
人工智能不會(huì)成為包治百病的靈丹妙藥，因?yàn)樗罱K有各種局限性。這些限制包括幻覺(jué)、歧視效應(yīng)和隱私問(wèn)題等因素。
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