朱秋雨

“AI的盡頭是光伏和儲能！我們不能只想著算力，如果考慮計算機，我們需要燒掉14個地球的能源?！苯眨W(wǎng)傳英偉達創(chuàng)始人黃仁勛在公開場合發(fā)表了此番言論。

芯片大佬“能源危機”宣言一出，多個國內(nèi)清潔能源股飄紅，同時揭開了生成式AI蓬勃發(fā)展被遮蔽的一面。據(jù)荷蘭數(shù)據(jù)科學家亞歷克斯·德弗里斯估算，到2027年，全球AI領(lǐng)域一年將消耗85—134太瓦時電量。這與荷蘭的年能源需求大致相同。

多個研究也指向了ChatGPT等生成式AI值得擔憂的一面。

牛津大學教授沃切特發(fā)現(xiàn)，每訓(xùn)練一次ChatGPT，相當于約126個丹麥家庭1年的用電量。這僅僅是訓(xùn)練AI大模型的前期電力，未包含模型實際使用推理時所消耗的電力。

國際能源署2024年的一份報告也預(yù)測，由于人工智能和加密貨幣的發(fā)展，全球數(shù)據(jù)中心的用電量不久后將大幅增加兩倍。該機構(gòu)表示，2022年，全球數(shù)據(jù)中心的用電量約為460太瓦時，到2026年可能增至620太瓦時至1050太瓦時，分別相當于瑞典、德國的年用電量。

ChatGPT等生成式AI導(dǎo)致能源危機的消息甚囂塵上。但幾天后，黃仁勛的“信徒”們發(fā)現(xiàn)，這位科技圈大鱷從未說過“AI的盡頭是光伏和儲能”或類似的話。這位當紅科技人物表達了完全相反的意思。

更完整的版本是，黃仁勛說：“如果你假設(shè)計算機的速度永遠不會變快，你可能得出結(jié)論—我們需要14個不同的行星、3個不同星系、4個太陽為它們提供燃料?！?/p>

“但很明顯，計算機的架構(gòu)正不斷進步。在過去十年，人類一大貢獻是將計算和人工智能的性能提高了100萬倍，但它所消耗的能源沒有隨之提高?！?/p>

被誤解的“名言”，將一個此前并不清晰的問題擺在人們面前：究竟，生成式AI消耗了多少電力和能源？這會威脅我們的未來嗎？

用電焦慮

黃仁勛的話雖然屬于謠傳，但此番論調(diào)已經(jīng)在美國硅谷科技圈流行多時。

剛讓星艦進行第三次升空試飛的埃隆·馬斯克便是其中之一。不久前，他在博世互聯(lián)世界2024大會上說：“接下來，陷入短缺的將是電力。等到明年，我們將沒有足夠的電力來運行所有的芯片了?！?/p>

1月16日，OpenAI CEO山姆·奧特曼也在訪談中說道：在人工智能時代，世界未來將有兩種重要“貨幣”—算力和能源?！癆I技術(shù)的發(fā)展將取決于能源突破?！?/p>

在科技名人的帶動下，生成式AI背后的能源問題引起了國際注意。

據(jù)《紐約客》消息，國外研究機構(gòu)報告顯示，ChatGPT每天要響應(yīng)大約2億個請求，在此過程中消耗超過50萬度電力。而美國家庭平均用電量只有29度，也就是說，ChatGPT每天用電量相當于1.7萬個美國家庭用電。

國際能源署也在報告中提及了人們即將面臨的“能源危機”。其報告指出，如果在谷歌搜索中融入AI，其用電量可能會增加十倍。

只是，當下對于AI大模型的耗電量，絕大多數(shù)停留在估算和預(yù)測的階段。這是因為科技公司各自投入大量資金在AI后，紛紛選擇對技術(shù)和細節(jié)進行保密。不同研究估算的方式不同，對比的坐標不同，也給人不同的心理沖擊。

中國數(shù)據(jù)中心工作組（CDCC）專家技術(shù)委員會副主任委員曲海峰告訴南風窗，生成式AI帶來的變化是—這類人工智能多使用性能較高的GPU卡進行計算。

而根據(jù)美國AI咨詢公司Formula Monks的說法，更先進的圖形處理器GPU屬于“能源密集型”?！癎PU每個處理周期消耗的電量是CPU（中央處理器）的10～15倍。它們非常耗能?！?/p>

但曲海峰表示：“我國目前存量不超過30萬片高性能GPU卡，這點耗電量可以忽略不計。30萬片，一年也就耗個幾億度電而已?！?blockquote>“推理是分布式的，今后可能10億人同時用。每個人即便是250瓦，也需要耗2500億瓦?！?/blockquote>

盡管，中國科技從業(yè)者對我國算力資源的表述，也存在巨大差別。清華智能產(chǎn)業(yè)研究院院長張亞勤在2023年4月參加清華論壇說：“如果把中國的算力加一塊，相當于50萬塊英偉達A100?！盇I公司曠視科技CEO印奇接受采訪時則說：中國目前可用作大模型訓(xùn)練的A100總共只有約4萬塊。

如果照曲海峰的說法，以2023年中國全社會用電量92241億千瓦時換算，當下AI的耗電量占全國用電的不及萬分之一。

西安交大數(shù)字經(jīng)濟研究院數(shù)字服務(wù)中心首席科學家、微品致遠CDO李家貴也告訴南風窗，AI的耗電量目前來看還不會對當下電力系統(tǒng)產(chǎn)生影響。只是，未來隨著訓(xùn)練AI的智算中心發(fā)展，能耗還將進一步增長。

相比于大模型的訓(xùn)練階段，李家貴認為，大模型在推理時的耗電量更值得關(guān)注?！癆I的耗電在預(yù)訓(xùn)練和推理都很大，但因為預(yù)訓(xùn)練是一次性的，所以單次絕對規(guī)模很大，但占的比例不夠。”

但用于回答用戶每次需求的“推理”階段，他表示：“推理是分布式的，今后可能10億人同時用。每個人即便是250瓦，也需要耗2500億瓦。”

人工智能的B面

目前對AI耗能的擔心也許過早，但十分有必要。這讓人們意識到，大舉發(fā)展人工智能的B面，是我們的環(huán)境已經(jīng)被迫承載了巨大消耗。

2021年，美國馬薩諸塞大學研究員以當時幾種大型AI大模型為例，發(fā)現(xiàn)該訓(xùn)練過程排放超過62.6萬磅二氧化碳，幾乎是普通汽車壽命周期排放量的五倍（包括汽車的制造過程）。

美國科羅拉多大學和得克薩斯大學的研究人員，在論文《讓AI不那么渴》中寫道，微軟僅在訓(xùn)練GPT-3時，就消耗了70萬升多的水。這足以生產(chǎn)370輛寶馬汽車，或者320輛特斯拉電動汽車。

原因是，用于訓(xùn)練和支撐AI運行的數(shù)據(jù)中心，實際上便是堆滿一個個服務(wù)器的機房。而因為服務(wù)器長時間運作，無法中斷，經(jīng)?？赡苓^熱，這些數(shù)據(jù)中心尤其強調(diào)涼爽的環(huán)境。為此，各數(shù)據(jù)中心需要大量的水進行降溫，而且必須用干凈的淡水資源，以避免設(shè)備腐蝕或者細菌滋生。

中國數(shù)據(jù)中心節(jié)能委員會數(shù)據(jù)顯示，在數(shù)據(jù)中心，IT設(shè)備能耗占比最大，為45%。其次是空調(diào)系統(tǒng)，占比40%。以大熱的ChatGPT為例，加州大學的一個研究發(fā)現(xiàn)，每回答用戶20個問題，ChatGPT就需要消耗500多毫升水，用于冷卻硬件。

擁有20余年數(shù)據(jù)經(jīng)驗的曲海峰也曾在采訪中表示，“相比其他行業(yè)，無論單位產(chǎn)能用電量，還是單位建筑面積耗電量，數(shù)據(jù)中心均已位居前列。按照8—10年運行周期計算，能源成本已占到數(shù)據(jù)中心總成本的一半左右，電費甚至比機房還貴。”

“它們就像一個個不冒煙的鋼廠，創(chuàng)造經(jīng)濟價值的同時也帶來高能耗。”曲海峰比喻。

據(jù)新華社2023年報道，我國數(shù)據(jù)中心2020年用電量超過2000億千瓦，占全社會用電量的2.7%。預(yù)計到2025年，中國數(shù)據(jù)中心用電量將突破4000億千瓦時，占全社會用電量4.1%。高能耗的數(shù)據(jù)中心，變成了十足的“吃電”大戶。

但曲海峰告訴南風窗，當下數(shù)據(jù)中心耗能高，實際的利用率卻很低?！霸S多地方只是建了數(shù)據(jù)中心的建筑本體和一些機電和空調(diào)的設(shè)備而已，并不是意味著里面真正運行了IT系統(tǒng)?！边@也導(dǎo)致了我國數(shù)據(jù)中心“服務(wù)器裝機率和計算服務(wù)資源被使用的比率非常低，造成了大量浪費”。

上述現(xiàn)象也被新華社在報道中“點名”。報道指出，我國大量數(shù)據(jù)中心服務(wù)器的CPU平均利用率僅為5%至10%，絕大多數(shù)時間處于低效的“空轉(zhuǎn)”狀態(tài)。一些地方甚至還沒搞清楚數(shù)據(jù)中心的原理，就盲目扎堆上項目。

解決之道

意識到了AI帶給環(huán)境和能耗壓力后，科技大佬與從業(yè)者們都在想解決之道。

李家貴介紹，為了節(jié)約能源，AI業(yè)界正在進行架構(gòu)的創(chuàng)新。這是因為，人們發(fā)現(xiàn)，訓(xùn)練以ChatGPT為大模型，要消耗大量算力，并不環(huán)保。許多公司開始追求用更少的訓(xùn)練步數(shù)，訓(xùn)練一個更大的模型。

一個比較熱門的方向是名叫MoE（Mixed Expert Model）的大模型。研究者發(fā)現(xiàn)，這個基于Transformer改進過的大模型在同等算力下訓(xùn)練速度更快。而且它的擴展度高，允許模型在計算成本不變的情況下增加參數(shù)，使其擴展到非常大的模型。

在“源頭”上進行節(jié)流，是當下技術(shù)加速主義者擁抱的方向。對技術(shù)保持樂觀的一派相信，隨著技術(shù)的加速發(fā)展，許多事情在迭代中自然會找到答案。

曲海峰也認為，應(yīng)理智看待AI耗電一事。他告訴南風窗，我國當下許多數(shù)據(jù)中心，都是在為互聯(lián)網(wǎng)平臺提供的社會服務(wù)運作，也就是“消費互聯(lián)網(wǎng)”買單。但真正能夠深入到產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)，“在AI的用電量和計算量仍是偏低的”。

在更遙遠、全世界矚目的硅谷大佬圈，許多人早已“未雨綢繆”。

曲海峰同時認為，“我國每年浪費掉的電力以及沒有產(chǎn)生社會價值的用電量非常多”。如果在AI的耗電量上提高，“說明這個產(chǎn)業(yè)技術(shù)在發(fā)展，這些用能是高質(zhì)量用能”。

如此估算下來，以ChatGPT日耗電50萬度估算，電解鋁的日耗電量相當于ChatGPT運行2900天。

“所以，不要去恐懼數(shù)據(jù)中心的用電量，我們要在意提升它的能效，而不是抑制它的規(guī)模?！鼻７蹇偨Y(jié)，“這就跟碳中和的道理一樣。我們并非要減少對能源的消耗，而是控制碳的排放量，提升能源消費的質(zhì)量?！?/p>

短期來看，人類社會仍需要AI的發(fā)展，來為高質(zhì)量的經(jīng)濟發(fā)展和能源轉(zhuǎn)型鋪路。

不過，在更遙遠、全世界矚目的的硅谷大佬圈，許多人早已“未雨綢繆”。他們有著普通企業(yè)家難以企及的資本和起點，這些底氣讓他們試圖給全社會創(chuàng)造未來。

這其中最顯眼的，要屬引領(lǐng)這一代技術(shù)革命AGI信徒，OpenAI掌權(quán)者—山姆·奧特曼。

鼓吹能源危機的他，也的確在為他想象中的危機世界做準備。奧特曼個人職業(yè)生涯最大筆的投資，不是用來去火星或者造火箭，而是投資了兩家能源公司—Helion、Oklo。它們都在做著人類過去突破了幾十年年都沒法實現(xiàn)的事—核聚變。

這個技術(shù)的別名，叫人造太陽。也就是在地球模擬太陽上億攝氏度的環(huán)境，實現(xiàn)發(fā)電。

2023年，奧特曼在接受采訪時說：核聚變的潛力“巨大得令人難以置信”?！叭绻覀兡軌蛘嬲龑崿F(xiàn)豐富、廉價、安全、清潔能源的夢想，那么所有人的生活質(zhì)量將會難以置信地提高。這就是為什么我這么長時間以來都對這兩個項目充滿熱情?！?/p>

除了奧特曼外，亞馬遜的創(chuàng)始人杰夫·貝索斯也向加拿大的核聚變初創(chuàng)公司General Fusion籌集了1.3億美元。類似的入局者還有彼得·蒂爾、比爾·蓋茨等科技大腕。他們共同相信，多年未實現(xiàn)的可控核聚變，有望在幾年內(nèi)變成現(xiàn)實。

但一切都離落地還有漫長的距離。以奧特曼押注的Helion為例，雖然它已經(jīng)可以通過核聚變產(chǎn)生能量，但還沒建造出能產(chǎn)生電力的裝置。這仍然是像賭局一樣的高風險賽道。

對此，奧特曼回應(yīng)：“幾個月前，也有很多人對人工智能表示懷疑。”

毫無疑問，現(xiàn)在，人工智能掀起的浪潮，已經(jīng)不止停留在人工智能本身了。