在美国弗吉尼亚州的卡尔佩珀县，牛的数量几乎是人口数量的3倍，空气中弥漫着干草和粪肥的气味。这里的大农场大多数仍由家庭经营，广袤的森林与田园风光交相辉映。然而，这片宁静的乡村正经历着21世纪的巨变。
过去几年，为支持生成式人工智能（AI）的发展，该县批准了7个大型数据中心的建设项目。这些数据中心将为AI模型训练和全球海量查询提供支持，但也面临巨大的能源消耗问题。每个数据中心的用电量堪比数万户家庭用电量，不仅推高了居民用电成本，还对电网造成很大压力。
生成式AI比传统AI耗能更多，促使科技公司投入巨资扩建数据中心。但是，这些公司在AI能耗方面缺乏透明度，使得研究人员难以准确评估其影响。英国《自然》杂志报道称，不少研究人员试图通过各种方法来探索AI的实际能源需求。
基于市场实施估算
荷兰阿姆斯特丹自由大学研究员、Digiconomist公司创始人亚历克斯·德弗里斯，利用基于供应链或市场的估算方法研究了英伟达一款服务器的功耗，并据此推算出其一年的能耗。然后，他根据特定任务所需此类服务器总数来进行估计。
德弗里斯估算了谷歌搜索使用生成式AI所需的能源。如果将类似ChatGPT的AI整合到谷歌搜索中，将需要40万至50万台英伟达A100服务器，这些服务器每年耗电量将达230亿至290亿千瓦时。预计谷歌每天处理多达90亿次搜索，通过AI服务器进行的每次搜索请求需要7至9瓦时的能源。据谷歌2009年的一篇博客文章中的数据，这比普通搜索的能耗高出23倍至30倍。
这种估算方法虽然直观，却忽略了算力成本下降趋势。过去5年AI训练成本已下降了80%，芯片能效每年提升35%。
美国能源分析公司SemiAnalysis表示，评估生成式AI能耗的最佳方法仍然是监测服务器的发货量及其电力需求。
自下而上进行实测
更精确的自下而上测量法正在兴起。这种测试方法的理念是，用户提交一个提示，例如生成图像的请求或文本聊天请求，运行结束后，它会估算出用户所使用的硬件消耗了多少能源。
研究人员发现，不同的任务需要不同的电力。平均而言，根据文本提示生成图像消耗约0.5瓦时的电力，而生成文本则略少。相比之下，现代智能手机充满电可能需要22瓦时。
但这种方法也存在先天局限。比如，谷歌的张量处理单元等专有芯片的能耗数据仍被锁在“黑箱”之中。
预测存在不确定性
国际能源署估计，2022年，数据中心的用电量为240太瓦时至340太瓦时，占全球需求的1%—1.3%。但随着生成式AI的普及，这一数字可能进一步上升。然而，相比于全球电力需求预计到2050年增长80%以上的趋势，数据中心的能耗占比仍相对较小。
不过，《自然》杂志指出，AI对能源的影响在地方和区域层面将最为严重。以美国弗吉尼亚州为例，数据中心已占该州电力消耗的4.4%，预计到2028年可能翻倍甚至翻3倍，达到总用电量的7%至12%。该州的电力基础设施正面临巨大压力，部分数据中心项目因供电不足而被迫延期。
那么，AI的电力需求会下降吗？这一问题目前似乎还难以回答。
独立研究员乔纳森·库米指出，许多预测基于简单假设，且科技公司可能夸大需求。因此，AI能耗预测的难点在于其不确定性。
此外，AI技术进步也可能引发“杰文斯悖论”，即效率的提升并不必然导致资源消耗的减少，反而可能因为成本降低和应用范围扩大，刺激需求增长，最终导致资源消耗总量增加。
未来的解决方案需要跨越技术、政策和伦理的多维创新。或许卡尔佩珀县的牧民们能给出启示：就像他们世代遵循的轮牧制度，让土地休养生息。数字文明也需要建立“能源轮牧”机制，即在算力扩张与电网承载力之间找到动态平衡，而这也是亟待解决的全球性问题。
在美国弗吉尼亚州的卡尔佩珀县，牛的数量几乎是人口数量的3倍，空气中弥漫着干草和粪肥的气味。这里的大农场大多数仍由家庭经营，广袤的森林与田园风光交相辉映。然而，这片宁静的乡村正经历着21世纪的巨变。
过去几年，为支持生成式人工智能（AI）的发展，该县批准了7个大型数据中心的建设项目。这些数据中心将为AI模型训练和全球海量查询提供支持，但也面临巨大的能源消耗问题。每个数据中心的用电量堪比数万户家庭用电量，不仅推高了居民用电成本，还对电网造成很大压力。
生成式AI比传统AI耗能更多，促使科技公司投入巨资扩建数据中心。但是，这些公司在AI能耗方面缺乏透明度，使得研究人员难以准确评估其影响。英国《自然》杂志报道称，不少研究人员试图通过各种方法来探索AI的实际能源需求。
基于市场实施估算
荷兰阿姆斯特丹自由大学研究员、Digiconomist公司创始人亚历克斯·德弗里斯，利用基于供应链或市场的估算方法研究了英伟达一款服务器的功耗，并据此推算出其一年的能耗。然后，他根据特定任务所需此类服务器总数来进行估计。
德弗里斯估算了谷歌搜索使用生成式AI所需的能源。如果将类似ChatGPT的AI整合到谷歌搜索中，将需要40万至50万台英伟达A100服务器，这些服务器每年耗电量将达230亿至290亿千瓦时。预计谷歌每天处理多达90亿次搜索，通过AI服务器进行的每次搜索请求需要7至9瓦时的能源。据谷歌2009年的一篇博客文章中的数据，这比普通搜索的能耗高出23倍至30倍。
这种估算方法虽然直观，却忽略了算力成本下降趋势。过去5年AI训练成本已下降了80%，芯片能效每年提升35%。
美国能源分析公司SemiAnalysis表示，评估生成式AI能耗的最佳方法仍然是监测服务器的发货量及其电力需求。
自下而上进行实测
更精确的自下而上测量法正在兴起。这种测试方法的理念是，用户提交一个提示，例如生成图像的请求或文本聊天请求，运行结束后，它会估算出用户所使用的硬件消耗了多少能源。
研究人员发现，不同的任务需要不同的电力。平均而言，根据文本提示生成图像消耗约0.5瓦时的电力，而生成文本则略少。相比之下，现代智能手机充满电可能需要22瓦时。
但这种方法也存在先天局限。比如，谷歌的张量处理单元等专有芯片的能耗数据仍被锁在“黑箱”之中。
预测存在不确定性
国际能源署估计，2022年，数据中心的用电量为240太瓦时至340太瓦时，占全球需求的1%—1.3%。但随着生成式AI的普及，这一数字可能进一步上升。然而，相比于全球电力需求预计到2050年增长80%以上的趋势，数据中心的能耗占比仍相对较小。
不过，《自然》杂志指出，AI对能源的影响在地方和区域层面将最为严重。以美国弗吉尼亚州为例，数据中心已占该州电力消耗的4.4%，预计到2028年可能翻倍甚至翻3倍，达到总用电量的7%至12%。该州的电力基础设施正面临巨大压力，部分数据中心项目因供电不足而被迫延期。
那么，AI的电力需求会下降吗？这一问题目前似乎还难以回答。
独立研究员乔纳森·库米指出，许多预测基于简单假设，且科技公司可能夸大需求。因此，AI能耗预测的难点在于其不确定性。
此外，AI技术进步也可能引发“杰文斯悖论”，即效率的提升并不必然导致资源消耗的减少，反而可能因为成本降低和应用范围扩大，刺激需求增长，最终导致资源消耗总量增加。
未来的解决方案需要跨越技术、政策和伦理的多维创新。或许卡尔佩珀县的牧民们能给出启示：就像他们世代遵循的轮牧制度，让土地休养生息。数字文明也需要建立“能源轮牧”机制，即在算力扩张与电网承载力之间找到动态平衡，而这也是亟待解决的全球性问题。
美国《新闻周刊》网站2月4日刊登题为《人工智能可能会在数十年内解开人体的秘密》的文章，作者是亚历克斯·菲利普斯，内容编译如下：一位医生(同时也是一本关于新兴技术在医疗领域应用的新 荷兰阿姆斯特丹大学医学院科学家开展的一项新研究证明，利用最新CRISPR-Cas基因编辑技术，能消除实验室中受感染细胞内所有艾滋病病毒（HIV）的痕迹，为治愈该病带来新希望。相关研究论文将提交于4月27 3月21日记者从中国科学技术大学获悉，该校物理学院张斗国教授课题组，提出并实现了一种基于矢量光场调控原理的动量空间偏振滤波器件。科研人员将该滤波器件安装于传统无标记光学显微镜的出射端， 3月19日，记者从中国科学院海洋研究所了解到，该所研究团队在国际上首次发布了银鲳的高质量染色体水平参考基因组。相关研究论文近日在线发表于《自然》子刊《科学数据》。银鲳广泛分布于西北太 3月22日消息，xiaomi集团的许斐在微博上表示，xiaomiCivi 4 Pro的预售业绩远超预期，尤其是春野绿配色，许多门店都出现了缺货情况。据了解，xiaomiCivi 4 Pro的春野绿后盖左侧采用了全新的绮彩鎏光工艺，通 xiaomi在3月21日正式发布了首款“潮流旗舰”定位的产品——xiaomiCivi 4 Pro。该机定位相较以前大幅升级，尤其是性能、影像、AI方面明显提高，这背后的大功臣之一就是第三代骁龙8s。xiaom 。本文链接：AI“吞噬”能源的胃口到底有多大http://www.sushuapos.com/show-2-11488-0.html
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