人工智能對能源的無限需求

人工智能對能源的無限需求

人工智能對能源的無限需求，正在重塑我們的能源行業(yè)，對全球可持續(xù)發(fā)展努力構成嚴峻挑戰(zhàn)。

近年來，人工智能(AI)呈現(xiàn)出非常迅速的增長。雖然人們正在討論道德不足，但這一討論也涉及能源層面。人工智能的發(fā)展需要大量能源，而我們的世界可能還沒有做好準備。隨著人工智能技術的不斷發(fā)展和擴張，其能源消耗也在不斷增加。了解人工智能的能源需求至關重要，尤其是在全球努力減少碳排放和應對氣候變化的背景下。

全球電力的生產(chǎn)和消費，尤其是基于化石燃料的發(fā)電，給地球帶來了沉重的負擔。碳排放是氣候變化的主要驅動因素，增加了自然災害的頻率和嚴重程度，不可逆轉地改變了生態(tài)系統(tǒng)。這使得企業(yè)和國家?guī)缀醪豢赡茉?030年至2050年之間將碳排放量降至零。除此之外，人工智能的興起正在創(chuàng)造能源消耗的新范式。

人工智能過度消耗能源

美國電力研究院（EPRI）發(fā)布的一份新白皮書揭示了人工智能對電力需求呈指數(shù)級增長的潛力。這份長達35頁的報告預測，到2030年，美國數(shù)據(jù)中心消耗的總能源可能會增加一倍以上，達到166%。

這種需求增長的一個顯著例子是，基于人工智能查詢的能源消耗。EPRI報告估計，流行的人工智能語言模型ChatGPT的單個查詢消耗約29瓦時(Wh)的電力。這大約是傳統(tǒng)谷歌搜索查詢的十倍，傳統(tǒng)谷歌搜索查詢每個查詢消耗約3瓦時。對于涉及圖像、音頻和視頻渲染的人工智能應用，對電力的要求要高得多，將其變成燃煤機車。

根據(jù)國際能源署(IEA)的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)中心目前消耗了全球約1%的電力，隨著人工智能技術的迅速普及，這一數(shù)字預計還將增加。2019年，人工智能和數(shù)據(jù)中心將加速發(fā)展，在5年內占全球能源需求的1%，這真是令人擔憂。

美國數(shù)據(jù)中心能源消耗的地理分布不均衡。到2030年，弗吉尼亞州等州的數(shù)據(jù)中心預計將占全國數(shù)據(jù)中心負載的46%。俄勒岡州、愛荷華州、內布拉斯加州、北達科他州和內華達州等其他州也預計會隨著新建數(shù)據(jù)中心而出現(xiàn)能源消耗的大幅增長。這種能源需求的集中帶來了獨特的挑戰(zhàn)，需要采取戰(zhàn)略性能源管理方法。

對全球能源資源的影響

人工智能對能源消耗的影響超出了美國國界。微軟、英偉達和谷歌等大型科技企業(yè)正在全球范圍內擴大其數(shù)據(jù)中心和制造設施。這種全球擴張增加了對能源資源的需求，包括電力和銅等原材料。人工智能技術所需的芯片和其他部件的需求不斷增長，也導致了全球芯片短缺，加劇了供應鏈問題。

人工智能日益增長的能源需求正在增加整體能源消耗，并加劇環(huán)境挑戰(zhàn)。更高的能源消耗導致碳排放增加，從而加速氣候變化。如果人工智能的能源消耗繼續(xù)不受控制，可能會加劇全球變暖的影響，使減輕氣候變化影響變得更加困難。

人工智能與氣候變化的交集

企業(yè)和政府做出的決策比個人的措施對氣候變化的影響更大。科學界警告稱，全球氣溫上升超過1.5°C可能導致不可逆轉的氣候影響。人工智能技術的能源密集型性質，對全球將氣溫上升控制在這一限度內的努力構成了風險。

最近的研究開始強調人工智能對環(huán)境的影響。例如，馬薩諸塞大學阿默斯特分校的研究人員發(fā)現(xiàn)，訓練大型自然語言處理(NLP)模型產(chǎn)生的碳排放量，相當于五輛汽車在其整個生命周期內產(chǎn)生的碳排放量。這一發(fā)現(xiàn)強調了解決人工智能能源消耗問題，以防止氣候變化進一步加劇的重要性。

數(shù)據(jù)中心能源效率和可再生能源

提高數(shù)據(jù)中心的能源效率和增加可再生能源的使用，是管理人工智能日益增長的能源需求的關鍵步驟?；蛘?，可能需要在為時已晚之前采取措施。數(shù)據(jù)中心應采用更高效的冷卻和電源管理系統(tǒng)，以減少其總體能耗。此外，投資太陽能和風能等可再生能源可以幫助抵消人工智能技術的碳足跡。

許多技術企業(yè)宣布向清潔能源邁進，但建廠速度卻快得多。例如，谷歌承諾到2030年，其數(shù)據(jù)中心將全天候使用無碳能源運行。它還在許多不同的地方為Gemini建造了新的數(shù)據(jù)中心。同樣，微軟的目標是到2030年實現(xiàn)碳負排放，這意味著其排放的碳將遠遠少于其排放到環(huán)境中的碳。以微軟的名義實現(xiàn)這一目標或許是可能的，但OpenAI對人工智能的能源需求是無止境的。

人工智能能源消耗的未來

預測人工智能未來的能源消耗需要考慮各種增長情景。EPRI已經(jīng)對2023年至2030年美國數(shù)據(jù)中心的潛在用電量進行了多項預測。這些情景的范圍從每年3%的低增長率到每年15%的高增長率。即使在低增長情景下，數(shù)據(jù)中心的能源消耗預計也將增加29%，到2030年達到每年1963TWh。

在高增長情景下，能源消耗量可能飆升至每年4039TWh，比當前水平增長166%。簡而言之，這些值足以嚴重改變世界，我們可以從人工智能創(chuàng)造的后世界末日走向氣候創(chuàng)造的后世界末日。

數(shù)據(jù)中心增長集中在特定區(qū)域也可能導致局部能源挑戰(zhàn)。像弗吉尼亞州這樣的州已經(jīng)承擔了很大一部分數(shù)據(jù)中心負載，其能源基礎設施可能會面臨越來越大的壓力。確保平衡和可持續(xù)的能源供應需要政策制定者、能源供應商和技術行業(yè)的協(xié)調努力。

人工智能對能源的需求是一個日益嚴重的問題，需要引起重視并采取行動。隨著人工智能技術不斷發(fā)展并越來越融入生活的各個方面，其能源消耗將繼續(xù)上升。解決這個問題需要采取多方面的方法，包括提高數(shù)據(jù)中心的能源效率、投資可再生能源，以及制定管理人工智能能源需求的長期戰(zhàn)略。

了解并降低人工智能的能源消耗，對于確保人工智能技術的好處不會以犧牲環(huán)境可持續(xù)性為代價至關重要。隨著世界努力應對氣候變化的挑戰(zhàn)，平衡人工智能的能源需求與減少碳排放的努力將是實現(xiàn)可持續(xù)未來的關鍵。

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