近日，AI芯片龙头英伟达的创始人兼CEO黄仁勋表示，AI的未来发展与状态和储能紧密相连。他强调：“不应仅仅关注计算力，而是需要更全面地考虑能源消耗问题。AI的尽头是光伏和储能。我们不能只想着算力，如果只考虑计算机，我们需要烧掉14个地球的能源。”
同时，近期OpenAl的创始人山姆·奥特曼也提出了类似的看法。他认为：“未来AI技术的发展将高度依赖于能源，特别是光伏和储能技术的进步。未来AI的技术取决于能源，我们需要更多的光伏和储能。”
ChatGPT日耗电超50万度
在OpenAI训练的AI聊天机器人ChatGPT大火之后，谷歌、Meta等科技巨头们加大了在生成式人工智能研发和应用领域的投入，这也给诸多领域带来了新的发展机遇，尤其是提供算力支持的芯片，英伟达H100、A100等供不应求，大幅推升了他们的营收和利润。
不过，生成式人工智能研发和应用的热潮，也有不利的一面，例如对电力的消耗。据《纽约客》杂志报道，ChatGPT每天需要处理约2亿次请求，日耗电量超过了50万千瓦时。报道中指出，根据2022年的数据，美国家庭的日均用电量是29千瓦时。50万千瓦时就已能满足17241个美国家庭一天的用电需求，是47个美国家庭一年的用电量。
如果将ChatGPT等生成式人工智能技术整合到热门的应用中，电力需求就将更大。根据发表在《焦耳》杂志上的一项研究表明，人工智能对环境的影响可能比之前认为的要大。研究发现，人工智能每年最终消耗的能源与荷兰、瑞典等国家一样大，甚至更多，可能会破坏全球减少碳排放的努力。
这篇论文的作者——阿姆斯特丹自由大学商业与经济学院的博士候选人德弗里斯（Alex de Vries）表示，基于技术的发展速度，这可能在短短几年内实现。
德弗里斯在他的研究中解释道，像ChatGPT这样的大型语言模型（LLM）需要大量的数据集来训练人工智能。他称，“如果你要花费大量资源，建立这些真正的大型模型，并尝试运营一段时间，那将是潜在的巨大能源浪费。”
AI模型经过训练阶段后，会过渡到推理阶段，然后根据新的输入生成信息。而推理阶段消耗的能源似乎更多。
研究公司SemiAnalysis表示，OpenAI公司需要3617台英伟达的HGX A100服务器，总共28936个图形处理单元（GPU）来支持ChatGPT，这意味着每天的能源需求就要达到564兆瓦时，这要比训练阶段的能源需求高得多。
德弗里斯还指出，谷歌报告显示，从2019年到2021年，其与AI相关的能源消耗中有60%来自所谓的生成推理阶段。
过去的工作常常关注的是AI训练所消耗的能量，但德弗里斯提醒道，需要有更多的工作来考虑AI的整个生命周期。
该研究论文指出，随着AI产品的广泛使用以及被更多公司采用，对AI芯片的需求正在上升。
英伟达生产的GPU芯片作为人工智能领域的命脉，该公司在2023年第二季度的收入为135亿美元，其数据中心业务较上一季度增长了141%，这一点足以证明人工智能产品需求的迅速增长。
德弗里斯告诉媒体：“考虑到未来几年的预期产量，到2027年，新制造的AI设备的用电量将与荷兰一样多，这也与瑞典、阿根廷等国的用电量处于同一范围。”
德弗里斯还承认：“最坏的情况就是，仅谷歌一家公司的AI就可以消耗与爱尔兰等国家一样多的电力。”
德弗里斯在论文中设想，如果将生成式人工智能集成到谷歌的每一个搜索中，那么届时谷歌就会大幅增加对电力的需求。
SemiAnalysis估计，在每个谷歌搜索中实现类似ChatGPT的AI，将需要51.28万个英伟达A100 HGX服务器，总计410.26万个GPU，每台服务器的电力需求为6.5千瓦，这将相当于每天80吉瓦时的电力消耗和每年29.2太瓦时的电力消耗。
另一家研究机构New Street Research也得出了类似的估计，认为谷歌将需要大约40万台服务器，这将导致每天消耗62.4吉瓦时，每年消耗22.8太瓦时的能源。
不过，《纽约客》杂志在报道中也提到，由于在推进AI研发及应用的科技巨头们，并未披露电力消耗方面的数据，因而计算AI总的耗电量并不容易。亚历克斯·德弗里斯也是基于英伟达公开的数据，给出相关的预期的。
但无论AI领域的电力需求是否容易计算，这一领域的电力消耗在大幅增加都是不争的事实。而随着AI的发展，对电力的需求预计还将持续增加。
马斯克：AI缺芯之后是缺电
今年2月底，在“博世互联世界2024”大会上，马斯克最新采访表示：芯片短缺的情况可能已经过去，但AI和电动汽车正在以如此迅猛的速度扩张，明年全球将面临电力和变压器供应紧张的问题。
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