新研究表明，到2027年，數(shù)據(jù)中心人工智能的用電量將與荷蘭或瑞典等小國的用電量相當(dāng)。

預(yù)計到2027年，全球每年與人工智能相關(guān)的用電量可能會增加85.4-134.0太瓦時。這代表了全球用電量的0.5%左右，數(shù)據(jù)中心用電量的大幅增長，目前估計占全球用電量的1%到2%。

近年來，數(shù)據(jù)中心的用電量相對穩(wěn)定地占全球用電量的1%，不包括加密貨幣挖礦。2010年至2018年間，全球數(shù)據(jù)中心電力消耗可能僅增加了6%。人們越來越擔(dān)心開發(fā)和維護(hù)人工智能模型、應(yīng)用所需的計算資源，可能會導(dǎo)致數(shù)據(jù)中心對全球電力消耗的貢獻(xiàn)激增。

在短短幾年的時間內(nèi)，人工智能所消耗的電力可能會與比特幣現(xiàn)在的消耗量一樣多。雖然人工智能服務(wù)器的供應(yīng)鏈在不久的將來面臨一些瓶頸，這將抑制人工智能相關(guān)的電力消耗，但這些瓶頸可能用不了多久就會得到解決，預(yù)計到2027年，全球新制造的服務(wù)器與人工智能相關(guān)的電力消耗可能會增加85.4至134.0太瓦時。這個數(shù)字與荷蘭、阿根廷和瑞典等國家的年用電量相當(dāng)。

加密貨幣估值直線下降，導(dǎo)致采礦量減半。但在氣候緊急情況下，比特幣的耗電量仍然相當(dāng)于整個國家的耗電量。雖然大多數(shù)注意力都集中在訓(xùn)練人工智能系統(tǒng)所使用的能源上，但其使用的應(yīng)用或“推理”階段可能同樣耗能。

像百度搜索這樣的應(yīng)用中，人工智能可能會被頻繁使用，以至于低功耗推理階段使用的能量會成倍增加，與訓(xùn)練中使用的能量一樣大。

在最壞的情況下，將人工智能應(yīng)用到百度的搜索中是可能的。將其能源消耗提高到大約愛爾蘭的水平，即每年29太瓦時，但指出這樣做的巨大成本可能會阻止百度實施它。

人工智能和之前的區(qū)塊鏈等新興技術(shù)，都伴隨著大量的炒作和對錯過的恐懼。這通常會導(dǎo)致創(chuàng)建的應(yīng)用對終端用戶幾乎沒有任何好處。

然而，由于人工智能是一種能源密集型技術(shù)，這也可能導(dǎo)致大量資源浪費。通過退后一步，嘗試構(gòu)建最適合最終用戶需求的解決方案(避免強(qiáng)制使用特定技術(shù))，可以減少這種浪費的很大一部分。

人工智能不會成為包治百病的靈丹妙藥，因為它最終有各種局限性。這些限制包括幻覺、歧視效應(yīng)和隱私問題等因素。

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