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  在美国弗吉尼亚州的卡尔佩珀县,牛的数量几乎是人口数量的3倍,空气中弥漫着干草和粪肥的气味。这里的大农场大多数仍由家庭经营,广袤的森林与田园风光交相辉映。然而,这片宁静的乡村正经历着21世纪的巨变。

  过去几年,为支持生成式人工智能(AI)的发展,该县批准了7个大型数据中心的建设项目。这些数据中心将为AI模型训练和全球海量查询提供支持,但也面临巨大的能源消耗问题。每个数据中心的用电量堪比数万户家庭用电量,不仅推高了居民用电成本,还对电网造成很大压力。

  生成式AI比传统AI耗能更多,促使科技公司投入巨资扩建数据中心。但是,这些公司在AI能耗方面缺乏透明度,使得研究人员难以准确评估其影响。英国《自然》杂志报道称,不少研究人员试图通过各种方法来探索AI的实际能源需求。

  荷兰阿姆斯特丹自由大学研究员、Digiconomist公司创始人亚历克斯·德弗里斯,利用基于供应链或市场的估算方法研究了英伟达一款服务器的功耗,并据此推算出其一年的能耗。然后,他根据特定任务所需此类服务器总数来进行估计。

  德弗里斯估算了谷歌搜索使用生成式AI所需的能源。如果将类似ChatGPT的AI整合到谷歌搜索中,将需要40万至50万台英伟达A100服务器,这些服务器每年耗电量将达230亿至290亿千瓦时。预计谷歌每天处理多达90亿次搜索,通过AI服务器进行的每次搜索请求需要7至9瓦时的能源。据谷歌2009年的一篇博客文章中的数据,这比普通搜索的能耗高出23倍至30倍。

  这种估算方法虽然直观,却忽略了算力成本下降趋势。过去5年AI训练成本已下降了80%,芯片能效每年提升35%。

  美国能源分析公司SemiAnalysis表示,评估生成式AI能耗的最佳方法仍然是监测服务器的发货量及其电力需求。

  更精确的自下而上测量法正在兴起。这种测试方法的理念是,用户提交一个提示,例如生成图像的请求或文本聊天请求,运行结束后,它会估算出用户所使用的硬件消耗了多少能源。

  研究人员发现,不同的任务需要不同的电力。平均而言,根据文本提示生成图像消耗约0.5瓦时的电力,而生成文本则略少。相比之下,现代智能手机充满电可能需要22瓦时。

  但这种方法也存在先天局限。比如,谷歌的张量处理单元等专有芯片的能耗数据仍被锁在“黑箱”之中。

  国际能源署估计,2022年,数据中心的用电量为240太瓦时至340太瓦时,占全球需求的1%—1.3%。但随着生成式AI的普及,这一数字可能进一步上升翻墙手机出售。然而,相比于全球电力需求预计到2050年增长80%以上的趋势,数据中心的能耗占比仍相对较小。

  不过,《自然》杂志指出,AI对能源的影响在地方和区域层面将最为严重。以美国弗吉尼亚州为例,数据中心已占该州电力消耗的4.4%,预计到2028年可能翻倍甚至翻3倍,达到总用电量的7%至12%。该州的电力基础设施正面临巨大压力,部分数据中心项目因供电不足而被迫延期。

  独立研究员乔纳森·库米指出,许多预测基于简单假设,且科技公司可能夸大需求。因此,AI能耗预测的难点在于其不确定性。

  此外,AI技术进步也可能引发“杰文斯悖论”,即效率的提升并不必然导致资源消耗的减少,反而可能因为成本降低和应用范围扩大,刺激需求增长,最终导致资源消耗总量增加。

  未来的解决方案需要跨越技术、政策和伦理的多维创新。或许卡尔佩珀县的牧民们能给出启示:就像他们世代遵循的轮牧制度,让土地休养生息。数字文明也需要建立“能源轮牧”机制,即在算力扩张与电网承载力之间找到动态平衡,而这也是亟待解决的全球性问题。

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