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AI“吞噬”能源的胃口到底有多大

張佳欣
2025年03月25日09:07 | 來源:科技日報
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原標題:AI“吞噬”能源的胃口到底有多大

在美國弗吉尼亞州的卡爾佩珀縣,牛的數量幾乎是人口數量的3倍,空氣中彌漫著干草和糞肥的氣味。這裡的大農場大多數仍由家庭經營,廣袤的森林與田園風光交相輝映。然而,這片寧靜的鄉村正經歷著21世紀的巨變。

過去幾年,為支持生成式人工智能(AI)的發展,該縣批准了7個大型數據中心的建設項目。這些數據中心將為AI模型訓練和全球海量查詢提供支持,但也面臨巨大的能源消耗問題。每個數據中心的用電量堪比數萬戶家庭用電量,不僅推高了居民用電成本,還對電網造成很大壓力。

生成式AI比傳統AI耗能更多,促使科技公司投入巨資擴建數據中心。但是,這些公司在AI能耗方面缺乏透明度,使得研究人員難以准確評估其影響。英國《自然》雜志報道稱,不少研究人員試圖通過各種方法來探索AI的實際能源需求。

基於市場實施估算

荷蘭阿姆斯特丹自由大學研究員、Digiconomist公司創始人亞歷克斯·德弗裡斯,利用基於供應鏈或市場的估算方法研究了英偉達一款服務器的功耗,並據此推算出其一年的能耗。然后,他根據特定任務所需此類服務器總數來進行估計。

德弗裡斯估算了谷歌搜索使用生成式AI所需的能源。如果將類似ChatGPT的AI整合到谷歌搜索中,將需要40萬至50萬台英偉達A100服務器,這些服務器每年耗電量將達230億至290億千瓦時。預計谷歌每天處理多達90億次搜索,通過AI服務器進行的每次搜索請求需要7至9瓦時的能源。據谷歌2009年的一篇博客文章中的數據,這比普通搜索的能耗高出23倍至30倍。

這種估算方法雖然直觀,卻忽略了算力成本下降趨勢。過去5年AI訓練成本已下降了80%,芯片能效每年提升35%。

美國能源分析公司SemiAnalysis表示,評估生成式AI能耗的最佳方法仍然是監測服務器的發貨量及其電力需求。

自下而上進行實測

更精確的自下而上測量法正在興起。這種測試方法的理念是,用戶提交一個提示,例如生成圖像的請求或文本聊天請求,運行結束后,它會估算出用戶所使用的硬件消耗了多少能源。

研究人員發現,不同的任務需要不同的電力。平均而言,根據文本提示生成圖像消耗約0.5瓦時的電力,而生成文本則略少。相比之下,現代智能手機充滿電可能需要22瓦時。

但這種方法也存在先天局限。比如,谷歌的張量處理單元等專有芯片的能耗數據仍被鎖在“黑箱”之中。

預測存在不確定性

國際能源署估計,2022年,數據中心的用電量為240太瓦時至340太瓦時,佔全球需求的1%—1.3%。但隨著生成式AI的普及,這一數字可能進一步上升。然而,相比於全球電力需求預計到2050年增長80%以上的趨勢,數據中心的能耗佔比仍相對較小。

不過,《自然》雜志指出,AI對能源的影響在地方和區域層面將最為嚴重。以美國弗吉尼亞州為例,數據中心已佔該州電力消耗的4.4%,預計到2028年可能翻倍甚至翻3倍,達到總用電量的7%至12%。該州的電力基礎設施正面臨巨大壓力,部分數據中心項目因供電不足而被迫延期。

那麼,AI的電力需求會下降嗎?這一問題目前似乎還難以回答。

獨立研究員喬納森·庫米指出,許多預測基於簡單假設,且科技公司可能夸大需求。因此,AI能耗預測的難點在於其不確定性。

此外,AI技術進步也可能引發“杰文斯悖論”,即效率的提升並不必然導致資源消耗的減少,反而可能因為成本降低和應用范圍擴大,刺激需求增長,最終導致資源消耗總量增加。

未來的解決方案需要跨越技術、政策和倫理的多維創新。或許卡爾佩珀縣的牧民們能給出啟示:就像他們世代遵循的輪牧制度,讓土地休養生息。數字文明也需要建立“能源輪牧”機制,即在算力擴張與電網承載力之間找到動態平衡,而這也是亟待解決的全球性問題。

(責編:羅知之、陳鍵)
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