電力或成AI發(fā)展的達(dá)摩克利斯之劍
AI 正在“吸干”全球電力
《紐約客》雜志近日指出，OpenAI的ChatGPT每天處理約2億次用戶請(qǐng)求，消耗的電力或超過(guò)50萬(wàn)千瓦，相當(dāng)于1.7萬(wàn)個(gè)美國(guó)家庭的用電量?！懊髂陮](méi)有足夠的電力來(lái)運(yùn)行所有的芯片?！卑Ｂ ゑR斯克早前的預(yù)言不僅是對(duì)未來(lái)的警示，更是對(duì)當(dāng)前AI電力需求激增的深刻洞察。
不久前，技術(shù)創(chuàng)業(yè)者、前谷歌工程師凱爾·科比特（Kyle Corbitt）也在社交媒體 X 上表示，訓(xùn)練 GPT-6 的微軟工程師們正忙著搭建 IB 網(wǎng)絡(luò)（InfiniBand），把分布在不同地區(qū)的 GPU 連接起來(lái)。這項(xiàng)工作很困難，但他們別無(wú)選擇，因?yàn)槿绻殉^(guò) 10 萬(wàn)塊 H100 芯片部署在同一個(gè)地區(qū)，電網(wǎng)就會(huì)崩潰。
為什么這些芯片集中起來(lái)會(huì)導(dǎo)致電網(wǎng)崩潰的后果呢？以下數(shù)據(jù)或許可以說(shuō)明原因。
英偉達(dá)網(wǎng)站上公布的數(shù)據(jù)顯示，每塊H100芯片的峰值功率為 700W，10萬(wàn)塊H100峰值功耗最高可達(dá)7000萬(wàn)W。而 X 評(píng)論區(qū)有能源行業(yè)從業(yè)者指出，10萬(wàn)塊芯片的總能耗將相當(dāng)于一座小型太陽(yáng)能或風(fēng)能發(fā)電廠的全部輸出。這一數(shù)據(jù)直觀展現(xiàn)了AI大模型在訓(xùn)練和推理過(guò)程中對(duì)電力的巨大依賴。
事實(shí)上，ChatGPT僅是AI應(yīng)用的冰山一角，更大規(guī)模的電力消耗來(lái)自遍布全球的數(shù)據(jù)中心。據(jù)國(guó)際能源署統(tǒng)計(jì)，2022年美國(guó)約有2700個(gè)數(shù)據(jù)中心，電力消耗占全國(guó)總量的4%，且這一比例預(yù)計(jì)在2026年升至6%。同時(shí)，報(bào)告還顯示，2022 年全球數(shù)據(jù)中心、人工智能和加密貨幣的耗電量就達(dá)到 460 TWh，占全球能耗的近 2%。IEA 預(yù)測(cè)，在最糟糕的情況下，到2026年這些領(lǐng)域的用電量將達(dá)1000 TWh，與整個(gè)日本的用電量相當(dāng)。
AI對(duì)電力需求的增長(zhǎng)不僅源于大模型的運(yùn)算量，還與芯片性能提升和冷卻需求相關(guān)。芯片設(shè)計(jì)公司Arm的首席執(zhí)行官Rene Haas警告稱，若不提高芯片能效，到2030年，AI數(shù)據(jù)中心的耗電量可能占據(jù)美國(guó)總電力需求的20%-25%。美銀美林的研究報(bào)告也進(jìn)一步指出，AI電力使用量預(yù)計(jì)在2023年至2028年間以25%-33%的年復(fù)合增長(zhǎng)率增長(zhǎng)，遠(yuǎn)高于整體電力需求2.8%的年復(fù)合增長(zhǎng)率。
從全生命周期視角評(píng)估 AI 能耗
華盛頓ITIF智庫(kù)在一份題為《重新審視對(duì)人工智能能耗的擔(dān)憂》的報(bào)告中指出，目前許多研究和政策都關(guān)注 AI 訓(xùn)練（training）階段，但多項(xiàng)研究表明 AI 在推理（inference）過(guò)程中，也即人們使用 AI 輸出結(jié)果的過(guò)程能耗更高。此外，不同 AI 模型處理不同類型的推理任務(wù)，能耗的差異也很大。例如 1000 次請(qǐng)求計(jì)算，圖片分類任務(wù)的耗電量是 0.007 千瓦時(shí)，而圖片生成任務(wù)耗電 2.907 千瓦時(shí)。
報(bào)告認(rèn)為，AI 的訓(xùn)練是一次性事件，而它的使用是長(zhǎng)期過(guò)程，討論 AI 能耗問(wèn)題時(shí)應(yīng)該關(guān)注的不是爆發(fā)式增長(zhǎng)，而是長(zhǎng)期的影響。并且，從技術(shù)史的視角看來(lái)，AI 及其能耗的增長(zhǎng)還將受到以下 4 個(gè)因素的限制：
基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)成本將制約 AI 的快速增長(zhǎng)
事實(shí)上，“ChatGPT 每日耗電量或超過(guò) 50 萬(wàn)千瓦時(shí)”的結(jié)論，出自技術(shù)博客 Digiconomist 作者亞歷克斯·德·弗里斯（Alex de Vries）的估算。德·弗里斯還曾預(yù)測(cè)，在最糟糕的情況下，谷歌的 AI 用電量將與整個(gè)愛(ài)爾蘭相當(dāng)，達(dá)到每年 29.3 TWh（太瓦時(shí)）。但他同時(shí)也指出，要想達(dá)到這樣的規(guī)模，谷歌需要在芯片上投入 1000 億美元，此外還要數(shù)據(jù)中心的運(yùn)營(yíng)和電費(fèi)投入數(shù)十億美元。如果AI的運(yùn)營(yíng)成本居高不下，逐利的商業(yè)公司自然會(huì)放慢腳步，減少投入。
AI 性能增長(zhǎng)存在邊際效應(yīng)
近年來(lái) AI 連續(xù)在許多領(lǐng)域取得了突破性進(jìn)展，這也意味著它可能很快迎來(lái)一個(gè)瓶頸期。研發(fā)、運(yùn)營(yíng)更大的模型帶來(lái)的回報(bào)將越來(lái)越低，在提升準(zhǔn)確性上精益求精也將變得更困難。所以，優(yōu)化 AI 模型可能是接下來(lái)的研發(fā)方向。
軟件和硬件的性能提升將減少 AI 能耗
AI 模型的優(yōu)化，以及硬件技術(shù)的進(jìn)步，都有望減少 AI 的能耗。一項(xiàng)發(fā)表于《科學(xué)》期刊的研究指出，在 2010~2018 年間，全球數(shù)據(jù)中心的運(yùn)算量增長(zhǎng)了 550%，存儲(chǔ)空間增長(zhǎng)了 2400%，但耗電量?jī)H增長(zhǎng) 6%。硬件、虛擬技術(shù)和數(shù)據(jù)中心設(shè)計(jì)方面的創(chuàng)新提升了能效，也使得云計(jì)算的規(guī)模化成為可能。
同樣，剪枝（pruning）、量化（quantization）、蒸餾（distillation）等技術(shù)有望帶來(lái)更好的算法，讓 AI 模型更快、更節(jié)能。谷歌公司和加州大學(xué)伯克利分校研究團(tuán)隊(duì)指出，有賴于各項(xiàng)技術(shù)進(jìn)步，近年來(lái)在谷歌公司內(nèi)部 AI 的能耗占比保持穩(wěn)定，盡管機(jī)器學(xué)習(xí)增長(zhǎng)到運(yùn)算量的 70%~80%。
AI 的應(yīng)用最終將在某些方面減少碳排放
整體上，當(dāng)人們用電子郵件替代傳統(tǒng)書信，用觀看 DVD 或流媒體頻道替代去電影院看電影，這些活動(dòng)的數(shù)字化都減少了碳排放。AI 有望在這方面繼續(xù)發(fā)揮作用，例如通過(guò)改進(jìn)視頻通話體驗(yàn)，使更多的會(huì)議轉(zhuǎn)向遠(yuǎn)程進(jìn)行。此外，AI 技術(shù)還可用于進(jìn)行電網(wǎng)調(diào)度、分析氣候數(shù)據(jù)，從而成為應(yīng)對(duì)氣候變化的助力。
電力供需矛盾與公共電網(wǎng)壓力
AI產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展與現(xiàn)有電力供應(yīng)體系形成了鮮明對(duì)比。以美國(guó)為例，一方面，美國(guó)電網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施大多建于上世紀(jì)六七十年代，設(shè)備老化、輸電線路過(guò)載等問(wèn)題突出，難以應(yīng)對(duì)突如其來(lái)的電力需求激增。例如，2021年得克薩斯州因極端寒潮引發(fā)的大停電事件，暴露了電網(wǎng)脆弱性。另一方面，企業(yè)對(duì)有限的電網(wǎng)接入權(quán)限展開激烈競(jìng)爭(zhēng)，紛紛在科技產(chǎn)業(yè)欠發(fā)達(dá)地區(qū)如俄亥俄、愛(ài)荷華等地布局?jǐn)?shù)據(jù)中心，以獲取穩(wěn)定的電力供應(yīng)。
這種供需矛盾迫使企業(yè)采取各種手段“搶電”，包括自建或購(gòu)買專屬電源、尋求新型能源解決方案等。聯(lián)邦政府雖意識(shí)到電力瓶頸問(wèn)題，但受制于跨州管轄權(quán)、土地購(gòu)置、環(huán)保評(píng)估以及成本分?jǐn)偟葟?fù)雜因素，大規(guī)模電網(wǎng)升級(jí)面臨重重困難，短期內(nèi)難以取得顯著成效。
清潔能源技術(shù)：應(yīng)對(duì)電力挑戰(zhàn)的新希望
在傳統(tǒng)電力供應(yīng)捉襟見(jiàn)肘的情況下，核能、燃料電池和地?zé)崮艿惹鍧嵞茉醇夹g(shù)成為緩解AI電力需求壓力的潛在路徑。企業(yè)積極探索多元化的電力供應(yīng)方案，以確保業(yè)務(wù)穩(wěn)定發(fā)展的同時(shí)，盡可能減少對(duì)環(huán)境的影響。
核能：可靠但爭(zhēng)議猶存
核能以其高效、清潔和穩(wěn)定的特點(diǎn)吸引了眾多科技巨頭。亞馬遜網(wǎng)絡(luò)服務(wù)公司（AWS）選擇在賓夕法尼亞州的核電站附近設(shè)立數(shù)據(jù)中心，并有望獲得高達(dá)960兆瓦的專用電力。微軟則在招聘核技術(shù)專家，評(píng)估和整合小型模塊化核反應(yīng)堆與微反應(yīng)堆，旨在為數(shù)據(jù)中心提供持續(xù)動(dòng)力。盡管如此，小型核反應(yīng)堆在美國(guó)尚無(wú)實(shí)際應(yīng)用案例，其落地需克服聯(lián)邦監(jiān)管審批、公眾接受度以及安全顧慮等多重障礙。
燃料電池與地?zé)崮埽撼墒烨揖邼摿?/span>
相較于核能，燃料電池與地?zé)崮芗夹g(shù)更為成熟，且在短期內(nèi)實(shí)現(xiàn)商業(yè)應(yīng)用的可能性較大。數(shù)據(jù)中心開發(fā)商Michael Halaburda和Arman Khalili在其項(xiàng)目中就采用了這兩種清潔能源。他們?cè)诓ㄌ靥m地區(qū)的數(shù)據(jù)中心以天然氣為燃料的燃料電池為主要電力來(lái)源，輔以電網(wǎng)電力；在得克薩斯州南部的項(xiàng)目則完全脫離電網(wǎng)，利用地?zé)崮馨l(fā)電滿足數(shù)據(jù)中心需求。這些實(shí)踐表明，燃料電池與地?zé)崮苣軌蛴行p輕對(duì)傳統(tǒng)電網(wǎng)的依賴，為AI數(shù)據(jù)中心提供可靠的綠色能源。
核聚變：未來(lái)能源的星辰大海
雖然目前尚未實(shí)現(xiàn)商業(yè)應(yīng)用，核聚變作為能源領(lǐng)域的“圣杯”，因其理論上近乎無(wú)限的能源供應(yīng)潛力和極低的環(huán)境影響，備受科技企業(yè)和投資者關(guān)注。微軟與核聚變初創(chuàng)公司Helion達(dá)成電力購(gòu)買協(xié)議，計(jì)劃在2028年從Helion采購(gòu)電力。OpenAI CEO山姆·阿爾特曼對(duì)該領(lǐng)域亦有所投資，展現(xiàn)出對(duì)未來(lái)核聚變能源的期待。盡管實(shí)現(xiàn)核聚變商業(yè)化還需克服重大技術(shù)難題，但其一旦成功，將徹底顛覆能源格局，為AI產(chǎn)業(yè)乃至全球電力需求提供幾乎無(wú)限的清潔能源。
AI與電力的可持續(xù)共生之路
面對(duì)AI算力需求引發(fā)的電力挑戰(zhàn)，行業(yè)與政策制定者應(yīng)攜手探索多維度解決方案。短期來(lái)看，優(yōu)化數(shù)據(jù)中心能耗、提高芯片能效、合理布局?jǐn)?shù)據(jù)中心地理位置，以及利用現(xiàn)有成熟清潔能源技術(shù)如燃料電池與地?zé)崮?，都是緩解電力供需矛盾的有效途徑。長(zhǎng)遠(yuǎn)而言，核能尤其是小型模塊化反應(yīng)堆和核聚變技術(shù)的發(fā)展，有望為AI產(chǎn)業(yè)提供更為清潔、高效且穩(wěn)定的能源供應(yīng)。
同時(shí)，應(yīng)積極推動(dòng)電網(wǎng)現(xiàn)代化改造，加快跨州輸電線路建設(shè)和清潔能源接入，以適應(yīng)AI及其他高能耗產(chǎn)業(yè)的電力需求增長(zhǎng)。社會(huì)各界應(yīng)共同努力，構(gòu)建一個(gè)既能支撐AI技術(shù)蓬勃發(fā)展，又能確保能源安全與環(huán)境保護(hù)的電力系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)AI與電力的可持續(xù)共生，驅(qū)動(dòng)全球經(jīng)濟(jì)邁向更加智能、綠色的未來(lái)。
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