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AI人工智能“吃電”話(huà)題再上熱搜 與新能源綁定成最優(yōu)解

2024-03-11 13:38:31來(lái)源:環(huán)保在線(xiàn) 編輯:Leven 關(guān)鍵詞:制冷系統(tǒng)新能源發(fā)電閱讀量:39173

導(dǎo)讀:#ChatGPT日耗電超50萬(wàn)度#上熱搜,這已經(jīng)不是第一次提到AI人工智能以及大模型“吃電”這個(gè)事情了,當(dāng)然,也不能光看AI人工智能和大模型“吃電”的弊端,作為當(dāng)前無(wú)可指摘的尖端技術(shù),其助力提質(zhì)增效以及節(jié)能減排的作用是巨大的。
  #ChatGPT日耗電超50萬(wàn)度#上熱搜,AI人工智能以及大模型高耗能這個(gè)事兒又開(kāi)說(shuō)。
 
  據(jù)外媒報(bào)道,爆火的聊天機(jī)器人ChatGPT“每天可能要消耗超過(guò)50萬(wàn)千瓦時(shí)的電力,以響應(yīng)用戶(hù)約2億個(gè)請(qǐng)求”。什么概念呢?就是ChatGPT每天的用電量差不多等同于美國(guó)家庭用電量的1.7萬(wàn)倍。
 
  當(dāng)然,這已經(jīng)不是第一次提到AI人工智能以及大模型“吃電”這個(gè)事情。AI和大模型的基礎(chǔ)都是算力,算力的每一次提升都意味著呈幾何數(shù)的能耗提升,不僅是ChatGPT以及其代表的OpenAI,微軟、蘋(píng)果、谷歌、百度、華為、科大訊飛、阿里、騰訊、京東等等企業(yè)都無(wú)法回避這個(gè)問(wèn)題。
 
  美國(guó)信息技術(shù)與創(chuàng)新基金會(huì)(ITIF)發(fā)布的報(bào)告《重新審視對(duì)人工智能能耗的擔(dān)憂(yōu)》中就指出,不同的AI模型也有不同的能耗成本,在特定模型中,參數(shù)數(shù)量越多,使用AI模型所需的能耗通常越高。同時(shí),AI能耗受到經(jīng)濟(jì)因素限制,性能改進(jìn)速度將隨時(shí)間下降。
 
  報(bào)告還提到,已有一些研究試圖量化AI系統(tǒng)當(dāng)前和未來(lái)的能源需求和碳排放,不過(guò)一些初步估算陷入了與早期估算數(shù)字技術(shù)能源使用相同的陷阱,產(chǎn)生了誤導(dǎo)性估算。
 
  對(duì)AI人工智能以及大模型能耗和碳排放的測(cè)算是一項(xiàng)復(fù)雜且龐大的工程,并受到很多因素的影響,不過(guò)可以確認(rèn)的一點(diǎn)是,其能耗大是事實(shí)。
 
  斯坦福大學(xué)人工智能技術(shù)研究室(HAI)公布的《2023年人工智能指數(shù)報(bào)告》中明確指出,GPT-3是當(dāng)前大模型中有據(jù)可依的第一大“電老虎”,光是訓(xùn)練GPT-3,就消耗了128.7萬(wàn)千瓦時(shí)電量,產(chǎn)生了550噸碳排放,相當(dāng)于數(shù)百輛汽車(chē)一整年的排放量。
 
  高耗能、高排放是行業(yè)特性,但是用什么能源可以選擇,還可以在制冷系統(tǒng)上下功夫。
 
  綠電+儲(chǔ)能是目前科技公司以及AI公司的常規(guī)選擇,或者也可以說(shuō)是必然選擇。6部門(mén)聯(lián)合發(fā)布的《算力基礎(chǔ)設(shè)施高質(zhì)量發(fā)展行動(dòng)計(jì)劃》就提出“算力+能源”的組合,要求實(shí)現(xiàn)源網(wǎng)荷互動(dòng)、多能協(xié)同互補(bǔ)及用能需求智能調(diào)控。
 
  計(jì)劃指出,隨著人工智能的普及應(yīng)用以及算法模型參數(shù)量和復(fù)雜度不斷提升,數(shù)據(jù)中心數(shù)據(jù)吞吐量、計(jì)算量不斷增長(zhǎng),用能需求也隨之增長(zhǎng)。未來(lái),推動(dòng)“算力+能源”融合發(fā)展重在“融合”,推動(dòng)各類(lèi)能源互聯(lián)互通、互濟(jì)互動(dòng),支撐新能源發(fā)電、新型儲(chǔ)能、多元化負(fù)荷大規(guī)模友好接入,提升分布式能源和微電網(wǎng)接入互動(dòng)能力。
 
  而除了信息設(shè)備,制冷系統(tǒng)的能耗在數(shù)據(jù)中心里算得上數(shù)一數(shù)二的了。目前,傳統(tǒng)風(fēng)冷技術(shù)面對(duì)AI大模型這種高算力的制冷需求顯然已經(jīng)不夠看了,所以液冷技術(shù)開(kāi)始盛行,即通過(guò)特殊液體循環(huán)散熱方式,實(shí)現(xiàn)更精準(zhǔn)、更高效節(jié)能的散熱。去年,我國(guó)規(guī)模最大的液冷數(shù)據(jù)中心全鏈條產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新基地落戶(hù)青島,占整個(gè)數(shù)據(jù)能效10%以?xún)?nèi)的系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)30%以上的能效節(jié)約。
 
  當(dāng)然,也不能光看AI人工智能和大模型“吃電”的弊端,作為當(dāng)前無(wú)可指摘的尖端技術(shù),其助力提質(zhì)增效以及節(jié)能減排的作用是巨大的,并且是輻射所有工業(yè)生產(chǎn)和日常生活的,比如現(xiàn)下時(shí)興的綠色工廠打造,AI和新能源的地位屬于“左膀右臂”,《工業(yè)綠色發(fā)展白皮書(shū)》中就提到,智能制造示范工廠的生產(chǎn)效率提升了34.8%,碳排放則降低21.2%。
 
  所以未來(lái),AI也好,大模型也好,與清潔能源、可再生能源的融合發(fā)展是必經(jīng)之路,雙向成就,協(xié)同助力工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型,加快塑造低碳供應(yīng)鏈閉環(huán)??梢灶A(yù)見(jiàn),兩者之間的聯(lián)系會(huì)愈加緊密,推動(dòng)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量向前。
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