AI的尽头是能源吗能耗挑战与未来方向(2)

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2024-11-08 15:34:52 知识分子

随着技术完善，日常使用AI推理的单次能耗有望下降。上海数珩信息科技创始人张继生介绍，通过模型压缩、剪枝、量化等技术可以提高AI系统性能并降低能耗。清华电子院能源电子中心主任李中阳强调，算力与新能源供电特性匹配是关键，这需要AI前沿技术的支持。

总体上，关于AI能耗的讨论主要基于模型体量、显卡功率、计算时长等参数进行估算，这使得讨论尤为困难。研究者呼吁改变这种不透明的现状，实现信息透明，以追究各方的环境责任并推动节能研究。

数据中心的能耗问题同样复杂。国际能源署报告显示，2022年全球数据中心、比特币和AI消耗的电能占全球用电量的2%，达到460 TWh。预计到2026年，全球数据中心总能耗将达1000 TWh。数据中心内部冷却系统和服务器能耗最高，各占数据中心能耗的40%。随着数据中心规模扩大，冷却系统的能耗日益增加，同时也会导致耗水量上升。AI的尽头是能源吗！

对于新成立的数据中心，在设计上改进可以缓解这些问题。液冷技术比风冷技术更划算，且能减少淡水消耗。从宏观角度看，AI的环境影响不仅与耗电量有关，还与电能来源密切相关。发展清洁低碳能源并在基建层面规划有助于让AI更加环保。多位业界人士提到，数据中心应靠近发电厂，以实现算电耦合，减少电能传输和存储过程中的损耗。

然而，在东西部发展不均衡背景下，在西部建设数据中心面临人才缺乏和维护困难的问题。AI计算需要大量数据，如果计算需求离数据中心太远，数据传输成本就会非常高。因此，尽管西部地区建设了不少数据中心，但使用效率仍不及东部的超算中心。

AI对绿电稳定性的要求也提出了挑战。风电、水电和光伏容易受季节影响，而核电作为稳定且环保的能源选项，是未来数据中心选址的趋势。长远来看，可控核聚变技术的突破或许是支撑AI大规模发展的关键。

在气候议题紧迫的情况下，AI的发展与节能减排目标之间的矛盾显得尖锐。有学者担忧，短期内AI增长造成的硬件需求增加必然会增加能耗和碳排放。但也有观点认为，AI能够成为应对气候变化的得力助手，并且一些应用已经落地。

人工智能的能耗问题牵涉多个层面，气候问题更是如此。无论行业还是个人，我们有许多途径可以推动改变。

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(责任编辑：卢其龙 CN070)

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