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AI裝備競賽白熱化，算力的盡頭是什么？

發布時間：

2024-04-17

這個問題引起了馬斯克和杰夫·貝索斯等科技巨頭的關注，引發了人們對人工智能發展環境影響的擔憂。

 

2023年堪稱算力元年，AI技術的角逐如火如荼，科技巨頭們紛紛進場你追我趕。人工智能的強大功能不斷發展，但隨之而來的是一個隱藏的成本：對能源的貪婪渴求。

 

訓練這些復雜的算法需要巨大的計算能力，這轉化為大量能源消耗。這個問題引起了馬斯克和杰夫·貝索斯等科技巨頭的關注，引發了人們對人工智能發展環境影響的擔憂。

 

AI的背后：代價到底有多大？

AI不是一條容易的賽道，模型訓練需要耗費大量的算力和電力。根據OpenAI的公開數據，ChatGPT一次模型訓練需要的總算力消耗約是3640PF-days。[1]這相當于擁有一臺每秒能夠執行千萬億次計算的計算機，并且連續運行近10年。

 

模型訓練也不是一勞永逸的工作，OpenAI幾乎是每年一次版本迭代，參數量也隨之成倍增長。從英偉達逆天的表現也可以對這場裝備競賽的激烈程度窺見一斑，數據中心業務2024財年營收同比增長409%！

 

問題核心在于訓練過程。人工智能模型需要從龐大的數據集學習，這需要強大的計算機長時間運行復雜計算。這種持續的活動轉化為巨大的電力需求。馬斯克表達了他的擔憂，強調人工智能有可能成為一個“消耗大量電力的龐然大物”。

 

AI模型的運行更是成本高昂，堪稱電老虎。據《紐約客》雜志報道，據國外研究機構的報告，ChatGPT每天要響應大約2億個請求，在此過程中消耗超過50萬度電力。而每一個美國家庭的平均用電量只有29度，也就是說，ChatGPT每天用電量相當于1.7萬個美國家庭的用電量。

 

　　據國際能源署(IEA)估計，2022年全球數據中心、加密貨幣和人工智能消耗了約460太瓦時的電力，幾乎占全球總電力需求的2%。預計到2026年，取決于部署速度、效率提升幅度以及人工智能和加密貨幣的趨勢，這個數字可能翻番。這相當于2026年相比于2022年將增加160太瓦時至590太瓦時的電力需求，大致相當于增加至少一個瑞典或最多一個德國的電力消耗量。

能源困局的出路何在？

另一方面，貝索斯提出了一種解決方案：戰略性數據中心選址。亞馬遜斥資6.5 億美元把數據中心建在了核電站旁邊。這個占地1200英畝的數據中心由毗鄰的 2.5GW核電站Susquehanna Steam Electric Station直接供電，而Susquehanna是美國的第六大核電站。

 

為什么把數據中心搬到核電站旁邊呢？

 

核電站可以為數據中心提供穩定、可靠的電力供應，減少數據中心對電網的依賴，提高供電可靠性。而且核電的燃料成本相對較低，可以幫助數據中心降低運營成本。

 

通過與核電站進行余熱利用，數據中心的能源利用效率也可以得到改善。核電站產生的余熱可以用于數據中心的供暖、制冷等，減少數據中心的能源消耗。

 

通過將數據中心靠近核電站等清潔能源供應地，可以將環境影響降到最低。這種方法承認了人工智能發展的必要性，同時尋求減輕其生態足跡的方法。

 

OpenAI的CEO奧特曼關于未來的設想是AI和能源相互關聯的：如果人工智能的使用按照奧特曼所看到的方式擴大規模，將需要“大量、大量”的能源。

 

Oklo是奧特曼支持的核初創公司之一，他于2015年領導Oklo的種子輪融資，并成為董事會主席。Oklo正在努力將核裂變商業化，這種反應為所有現有核電站提供動力，但使用的反應堆要小得多。

 

他還向Helion投資了3.75億美元，這是一個由初創公司組成的新興行業之一，致力于證明核聚變并將其商業化，核聚變是太陽產生能源且不會產生長期核廢料的方式，但從未被復制和規模化在地球上。[6]2023年，微軟也同意從2028 年開始向Helion購買電力。

 

再看國內，米哈游聯合蔚來資本領投了能量奇點，投資金額近4億元人民幣。這是一家致力于開發可控核聚變技術，為人類實現“能源自由”。[8]此前，米哈游還投資了人工智能、腦機接口等多個前沿科技領域。

核能，或成 AI 的“真命天子”？

這個問題不僅限于環境影響。人工智能不斷增長的能源需求可能會使現有電網不堪重負，導致潛在的停電和中斷。這種風險需要探索替代能源并開發更節能的人工智能訓練方法。

 

由于核能可以產生大量電力，同時產生的溫室氣體排放極少，因此被視為化石燃料的可行替代方案。這種觀點促使核能重新受到關注，并催生了以下一系列舉措，包括啟動新的核電項目建設、研發先進的核能技術、勘探和開發新的鈾礦床以滿足預期需求等。

 

世界核能協會（WNA）預計，到2030年，全球將有30個新核電項目開工建設。法國已經計劃建設一座核電站，專門為數據中心提供電力，這將為AI的發展提供新的思路。