人工智能会导致电力短缺吗

原标题:人工智能会导致电力短缺吗？“人工智能消耗的电力远远超过数据中心”、“人工智能的发展将导致现有电网崩溃”和“科技公司将建造核电站”...在最近举行的几次国际会议上，一些科技巨头表达了对人工智能高能耗的担忧。面对人工智能发展对电力系统的潜在影响，国家能源局公开回应称，将密切跟踪人工智能等高新技术发展趋势，分析研判电力需求增长趋势，系统谋划保障能源稳定供应和需求增长的措施【中央数字货币研究院】。人工智能真的会导致电力短缺吗？目前，各行各业都在努力追赶人工智能。然而，人工智能的发展和运行离不开能源安全。以互联网上流行的人工智能生成图片功能为例。每生成一张图片，消耗的电量相当于一部智能手机充满电的电量。NVIDIA H 100 GPU芯片是目前人工智能算法中最常用的芯片之一，像这样的芯片功耗比一个中等规模的家庭还要高。人工智能大规模部署的能耗更是惊人。据估计，从2027年起，仅人工智能增加的服务器的耗电量就相当于荷兰或瑞典等国家的总耗电量。最新的警告来自埃隆·马斯克（elon musk），他公开指出人工智能消耗的计算能力似乎每六个月增加10倍。一年多前，芯片短缺，然后就会出现电力短缺。“很快人们就会看到，没有足够的电力来运行所有人工智能芯片。”除了科技巨头，人工智能的兴起也引发了更多人的讨论和担忧。每个人都担心人工智能会导致失业率飙升。有网友戏称“只要电费比馒头还贵，人工智能就永远不会完全取代人”。为什么人工智能会消耗如此多的电力？在人们的印象中，钢铁、水泥等传统行业是用电大户，很难将科技公司与高能耗联系在一起。事实上，人工智能行业也是一个能源密集型行业。今天的电子计算机工业是以集成电路为基础的，集成电路通常被称为芯片。每个芯片中有许多晶体管，用于承担“开关”的功能。计算机可以通过快速改变电压来切换这些开关，从而实现二进制逻辑运算。随着技术的发展，每个芯片的晶体管数量越来越多，甚至每平方毫米可以集成数亿个晶体管。即使最小的功耗满足这个规模，功耗也是非常可观的。训练大规模模型需要在大规模数据集上反复迭代，每次迭代需要计算和调整数十亿、数百亿甚至数千亿个参数值。这些计算最终将表明晶体管的开关，每项工作都需要电力来驱动。对于神经网络来说，规模越大，计算结果越好，可以解决的问题越多，但功耗也越大。更重要的是，这种计算并不是一劳永逸的，模型需要重新训练和重新优化，这也意味着人工智能迭代中对计算能力和算力的需求似乎是无形的。人工智能发展的前提是不能大幅增加碳排放和危及能源安全。虽然目前人工智能的整体功耗规模相对较低，但还不足以威胁电力系统。然而，为了应对快速增长的电力需求，我们必须重新考虑电力基础设施投资和产业布局，以实现可持续发展。在电源侧，需要协调算力和电力的协同布局。我国建成了世界上规模最大的电源系统和清洁发电系统，水电、风电、光伏发电规模连续多年位居世界第一。在广阔的西部和北部地区，可再生能源和土地资源丰富，并且随着新能源装机容量的不断提高，未来电力消费存在挑战；东部地区受土地、水电、运维等因素影响，数据中心运营成本较高。因此，它可以引导低延迟要求的数据中心向西部地区聚集，并实现差异化的数据处理，这不仅有助于绿色电力的消费和西部地区的经济发展，还将促进数据中心的低碳转型，确保能源安全，真正将中国的绿色电力优势转化为计算能力优势。在电力方面，我们应该加快低碳节能技术的发展。目前人工智能的运行模式非常耗能，应积极寻求更节能高效的算法和电子元器件，提高数据中心的上架率。同时，通过改进数据中心的设计、优化冷却系统和设置余热回收设备，可以有效提高数据中心的能效水平并减少能源浪费。未来，人工智能将深度融入我们的生产生活。虽然能量消耗值得关注，但没有必要挥霍食物。相信随着技术进步、市场发展和生产力布局的优化，行业将找到合适的解决方案来平衡对计算能力和能耗的需求，实现高质量发展。（王祎晨）来源:经济日报报道/反馈

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