生成式AI對能源需求巨大，導致全球電網(wǎng)承受巨大壓力，數(shù)據(jù)中心的能源消耗將持續(xù)上升。
生成式AI有一個大問題，Hugging Face的機器學習公司Sasha Luccioni說，生成式AI是一個能源大戶。
“每次你查詢模型時，整個系統(tǒng)都會被激活，所以從計算的角度來看，這非常低效，”她說。
以許多生成式AI系統(tǒng)核心的大型語言模型(LLMs)為例。它們已經(jīng)在大量的書面信息上進行了訓練，這使得它們能夠?qū)缀跞魏尾樵兩晌谋尽?/p>
“當你使用生成式AI時……它是在從頭生成內(nèi)容，基本上是在編造答案，”Dr. Luccioni解釋道。這意味著計算機需要非常努力地工作。
根據(jù)Dr. Luccioni和同事最近的一項研究，生成式AI系統(tǒng)可能比運行特定任務(wù)軟件的機器使用大約33倍的能量。這項工作已經(jīng)過同行評審，但尚未在期刊上發(fā)表。
然而，消耗這些能源的不是你的個人電腦，也不是你的智能手機。我們越來越依賴的計算實際上發(fā)生在巨大的數(shù)據(jù)中心中，對于大多數(shù)人來說，這些數(shù)據(jù)中心是看不見的，也不在意。
“‘云’，你不會想到這些加熱并消耗大量能源的巨大金屬盒子，”Dr. Luccioni說。
世界各地的數(shù)據(jù)中心正消耗越來越多的電力。2022年，它們消耗了460太瓦時的電力，國際能源署(IEA)預(yù)計這一數(shù)字將在四年內(nèi)翻倍。到2026年，數(shù)據(jù)中心的年用電量可能達到1000太瓦時。“這種需求大致相當于日本的電力消費量，”IEA表示。日本人口有1.25億。
在數(shù)據(jù)中心，巨量信息被存儲以便在世界任何地方檢索——從你的電子郵件到好萊塢電影。那些無名建筑中的計算機還支持AI和加密貨幣。它們支撐著我們所知的生活。
但一些國家非常清楚這些設(shè)施的能源消耗。目前在都柏林禁止新數(shù)據(jù)中心的建設(shè)。近五分之一的愛爾蘭電力被數(shù)據(jù)中心消耗，預(yù)計未來幾年這一比例將顯著增長——與此同時，愛爾蘭家庭正在減少他們的用電量。
英國國家電網(wǎng)的負責人在三月份的一次演講中表示，數(shù)據(jù)中心的電力需求將在十年內(nèi)增長六倍，主要是由于AI的崛起。然而，國家電網(wǎng)預(yù)計電氣化交通和供熱所需的能源總量將更大。
研究公司W(wǎng)ood Mackenzie的Chris Seiple表示，美國的公用事業(yè)公司開始感受到壓力。
“他們在政府政策的推動下，國內(nèi)制造業(yè)復(fù)興的同時，正面臨數(shù)據(jù)中心需求的沖擊，”他解釋道。據(jù)美國報道，一些州的立法者現(xiàn)在正在重新考慮給予數(shù)據(jù)中心開發(fā)商的稅收減免，因為這些設(shè)施對當?shù)啬茉椿A(chǔ)設(shè)施的壓力實在太大。
Seiple先生說，數(shù)據(jù)中心選址正進行“土地爭奪戰(zhàn)”，爭奪靠近發(fā)電站或可再生能源中心的位置：“愛荷華州是數(shù)據(jù)中心開發(fā)的熱點地區(qū)，那里有大量風力發(fā)電。”
由于延遲問題(即從數(shù)據(jù)中心發(fā)送信息到用戶接收信息之間的時間延遲，通常以毫秒為單位)對越來越受歡迎的生成式AI系統(tǒng)來說不再是主要問題，一些數(shù)據(jù)中心現(xiàn)在可以負擔得起搬到更偏遠的地方。過去，處理緊急通信或金融交易算法的數(shù)據(jù)中心通常位于或非常靠近大型人口中心，以獲得最佳響應(yīng)時間。
毫無疑問，數(shù)據(jù)中心的能源需求將在未來幾年上升，但具體上升多少存在巨大不確定性，Seiple先生強調(diào)。
這種不確定性部分歸因于生成式AI背后的硬件正在不斷演變。
Compass Quantum數(shù)據(jù)中心業(yè)務(wù)的總經(jīng)理Tony Grayson指出，Nvidia最近推出的Grace Blackwell超級計算機芯片(以一位計算機科學家和一位數(shù)學家命名)，專門用于支持高端進程，包括生成式AI、量子計算和計算機輔助藥物設(shè)計。
Nvidia表示，未來公司可以在90天內(nèi)訓練出比目前可用的AI大幾倍的模型。需要8000個上一代Nvidia芯片和15兆瓦的電力供應(yīng)。
但是，據(jù)Nvidia稱，同樣的工作可以通過僅2000個Grace Blackwell芯片在相同時間內(nèi)完成，它們只需4兆瓦的電力供應(yīng)。
這仍然需要8.6吉瓦時的電力消耗——大致相當于貝爾法斯特整個城市一周的用電量。
Grayson先生說：“性能的提升使得整體能源節(jié)省非常顯著?！钡餐猓娏π枨笳谟绊憯?shù)據(jù)中心運營商選址：“人們正在尋找電力便宜的地方?！?/p>
Dr. Luccioni指出，制造最新計算機芯片所需的能源和資源也非?？捎^。
盡管如此，美國勞倫斯伯克利國家實驗室的顧問Dale Sartor認為，隨著時間的推移，數(shù)據(jù)中心的能效確實有所提高。其效率通常以電源使用效率(PUE)來衡量。數(shù)字越低，效果越好。他指出，最先進的數(shù)據(jù)中心的PUE大約為1.1。
這些設(shè)施確實產(chǎn)生了大量的廢熱，而在找到利用這些廢熱的方法方面，歐洲領(lǐng)先于美國，例如用于加熱游泳池，Sartor先生說。
Equinix數(shù)據(jù)中心公司的英國董事總經(jīng)理Bruce Owen表示：“我仍然認為，需求增長將超過我們所見的效率提升?！彼A(yù)測，未來將有更多數(shù)據(jù)中心內(nèi)建發(fā)電設(shè)施。去年，Equinix在都柏林申請建造燃氣發(fā)電數(shù)據(jù)中心的計劃被拒絕。
Sartor先生補充說，最終成本可能會決定生成式AI在某些應(yīng)用中的價值：“如果舊的方法更便宜、更容易，那么新方法的市場將不大?！?/p>
Dr. Luccioni強調(diào)，人們需要清楚了解面前不同選項在能效方面的差異。她正在參與一個項目，開發(fā)AI的能效評級。
“與其選擇這個非常笨重且耗能巨大的GPT衍生模型，不如選擇這個能效等級為A+的模型，它將更加輕便和高效，”她說。
本文譯自 BBC，由 BALI 編輯發(fā)布。
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