“人工智能耗电远大于数据中心”“人工智能发展将让现有电网崩溃”“科技公司要建核电站”……近段时间举行的多个国际会议上，一些科技巨头纷纷表达了对人工智能高能耗问题的担忧。面对人工智能发展对电力系统的潜在影响，国家能源局公开回应，将密切跟踪人工智能等高新技术发展趋势，分析研判电力需求增长态势，系统谋划保供举措，确保能源稳定供应与需求增长相适应。
人工智能真的会导致电力短缺吗？当下各行各业都尝试搭上人工智能“顺风车”。然而，开发和运行人工智能都离不开能源保障。以网上流行的人工智能生成图片功能为例，每生成一幅图片，消耗的电量相当于一部智能手机充满电的电量。英伟达H100型GPU芯片是目前人工智能算法最常用的芯片之一，一块这样的芯片一年消耗的电量比一个中等规模的家庭都要多。大规模部署人工智能的能耗更令人吃惊，据估计，从2027年起，仅人工智能新增的服务器，一年消耗的电量就相当于荷兰或瑞典这样国家的总耗电量。
最新预警来自埃隆·马斯克，他公开指出，人工智能消耗的算力似乎每6个月就会增加10倍，一年多以前短缺的是芯片，接下来短缺的将是电力，“很快人们将会看到没有足够的电力来运行所有的人工智能芯片”。除了科技大佬，人工智能崛起也引起了更多人的讨论和担忧，大家担心人工智能会造成失业率飙升，对此有网友戏称“只要电费贵过馒头，人工智能就永远不能完全代替人”。
为何人工智能如此耗电？在人们印象中，钢铁、水泥等传统产业才是耗电大户，很难将科技公司与高耗能挂起钩来。实际上，人工智能产业也是能源密集型产业。今天的电子计算机产业建立在集成电路基础上，人们通常称为芯片。每个芯片中都有许多晶体管，用来承担“开关”功能，计算机通过快速改变电压，来拨动这些开关从而实现二进制逻辑运算。随着技术进步，单位芯片上的晶体管数量越来越多，每平方毫米面积上甚至能集成上亿个晶体管。再小的功耗碰上这个规模，耗电量也非常可观。
训练大模型需要在大规模数据集上反复迭代，每一次迭代都需要计算和调整其中数十亿个、数百亿个乃至数千亿个参数值，这些计算最终会表现为晶体管的开开关关，每次工作都需要电力来驱动。对于神经网络而言，规模越大，计算结果就越好，可以解决的问题就越多，但耗电量也越大。更重要的是，这种计算并非一劳永逸，需要不断重新训练、重新优化模型，这也意味着人工智能迭代对于算力和电力的需求，似乎看不到“天花板”。
人工智能发展的前提是，不能大幅新增碳排放量和危及能源安全。虽然目前人工智能整体用电规模占比较低，还不足以威胁电力系统，但应对快速增长的用电需求，必须重新考虑电力基础设施投资和产业布局，以实现可持续发展。
在电源侧，要统筹算力电力协同布局。我国已建成全球规模最大的电力供应系统和清洁发电体系，水电、风电、光伏发电规模多年居世界第一位。在广大西部、北部地区，可再生能源、土地资源丰富，且随着新能源装机不断提升，未来电量消纳存在挑战；东部地区受土地、水电、运维等要素影响，数据中心运营成本较高。因此，可引导对延时要求不高的数据中心向西部地区聚集，实现数据的差异化处理，既有助于绿电消纳、西部地区经济发展，又能促进数据中心低碳转型、保障能源安全，将我国绿电优势真正转化为算力优势。
在用电侧，要加快低碳节能技术发展。当前人工智能的运行方式非常耗能，应积极寻求更节能高效的算法和电子元器件，提升数据中心上架率。同时，通过改进数据中心设计，优化冷却系统，设立余热回收设备，切实提高数据中心能效水平，降低能源浪费。
未来，人工智能将深度融入我们的生产生活，能耗问题虽值得重视，但大可不必因噎废食。相信随着技术进步、市场发展和生产力布局优化，行业将会找到合适的解决方案来平衡算力和能耗需求，实现高质量发展。
“人工智能耗电远大于数据中心”“人工智能发展将让现有电网崩溃”“科技公司要建核电站”……近段时间举行的多个国际会议上，一些科技巨头纷纷表达了对人工智能高能耗问题的担忧。面对人工智能发展对电力系统的潜在影响，国家能源局公开回应，将密切跟踪人工智能等高新技术发展趋势，分析研判电力需求增长态势，系统谋划保供举措，确保能源稳定供应与需求增长相适应。
人工智能真的会导致电力短缺吗？当下各行各业都尝试搭上人工智能“顺风车”。然而，开发和运行人工智能都离不开能源保障。以网上流行的人工智能生成图片功能为例，每生成一幅图片，消耗的电量相当于一部智能手机充满电的电量。英伟达H100型GPU芯片是目前人工智能算法最常用的芯片之一，一块这样的芯片一年消耗的电量比一个中等规模的家庭都要多。大规模部署人工智能的能耗更令人吃惊，据估计，从2027年起，仅人工智能新增的服务器，一年消耗的电量就相当于荷兰或瑞典这样国家的总耗电量。
最新预警来自埃隆·马斯克，他公开指出，人工智能消耗的算力似乎每6个月就会增加10倍，一年多以前短缺的是芯片，接下来短缺的将是电力，“很快人们将会看到没有足够的电力来运行所有的人工智能芯片”。除了科技大佬，人工智能崛起也引起了更多人的讨论和担忧，大家担心人工智能会造成失业率飙升，对此有网友戏称“只要电费贵过馒头，人工智能就永远不能完全代替人”。
为何人工智能如此耗电？在人们印象中，钢铁、水泥等传统产业才是耗电大户，很难将科技公司与高耗能挂起钩来。实际上，人工智能产业也是能源密集型产业。今天的电子计算机产业建立在集成电路基础上，人们通常称为芯片。每个芯片中都有许多晶体管，用来承担“开关”功能，计算机通过快速改变电压，来拨动这些开关从而实现二进制逻辑运算。随着技术进步，单位芯片上的晶体管数量越来越多，每平方毫米面积上甚至能集成上亿个晶体管。再小的功耗碰上这个规模，耗电量也非常可观。
训练大模型需要在大规模数据集上反复迭代，每一次迭代都需要计算和调整其中数十亿个、数百亿个乃至数千亿个参数值，这些计算最终会表现为晶体管的开开关关，每次工作都需要电力来驱动。对于神经网络而言，规模越大，计算结果就越好，可以解决的问题就越多，但耗电量也越大。更重要的是，这种计算并非一劳永逸，需要不断重新训练、重新优化模型，这也意味着人工智能迭代对于算力和电力的需求，似乎看不到“天花板”。
人工智能发展的前提是，不能大幅新增碳排放量和危及能源安全。虽然目前人工智能整体用电规模占比较低，还不足以威胁电力系统，但应对快速增长的用电需求，必须重新考虑电力基础设施投资和产业布局，以实现可持续发展。
在电源侧，要统筹算力电力协同布局。我国已建成全球规模最大的电力供应系统和清洁发电体系，水电、风电、光伏发电规模多年居世界第一位。在广大西部、北部地区，可再生能源、土地资源丰富，且随着新能源装机不断提升，未来电量消纳存在挑战；东部地区受土地、水电、运维等要素影响，数据中心运营成本较高。因此，可引导对延时要求不高的数据中心向西部地区聚集，实现数据的差异化处理，既有助于绿电消纳、西部地区经济发展，又能促进数据中心低碳转型、保障能源安全，将我国绿电优势真正转化为算力优势。
在用电侧，要加快低碳节能技术发展。当前人工智能的运行方式非常耗能，应积极寻求更节能高效的算法和电子元器件，提升数据中心上架率。同时，通过改进数据中心设计，优化冷却系统，设立余热回收设备，切实提高数据中心能效水平，降低能源浪费。
未来，人工智能将深度融入我们的生产生活，能耗问题虽值得重视，但大可不必因噎废食。相信随着技术进步、市场发展和生产力布局优化，行业将会找到合适的解决方案来平衡算力和能耗需求，实现高质量发展。
科技日报从哈尔滨工业大学获悉，北京时间2024年3月20日8时31分28秒，“天都一号”“天都二号”通导技术试验星伴随探月工程四期鹊桥二号中继星任务搭乘长征八号遥三运载火箭从文昌航天发射场发射 21世纪经济报道记者王峰北京报道 近日，全球教育集团培生（NYSE：PSO）公布2023财年财报。2023财年，培生的销售额为36.74亿英镑（下同），同比下降4%，但基础销售额同比增长1%；调整后营业利润5.73亿，同 瑞士洛桑联邦理工学院工程学院研究团队制造了一种用于内存的新型纳米流体设备，这使他们第一次能连接两个“人工突触”。该设备为受大脑启发的液体硬件设计铺平了道路。这项研究发表在最新一期 英伟达的GPU又升级了。3月19日，英伟达CEO黄仁勋发布了最新的B200算力芯片GPU，FP8精度下的训练性能是上一代的2.5倍，FP4精度下的推理性能更是达到了上一代的5倍。然而，这场技术狂欢背后，却令AI领域 有消息称，iPhone在中国寻找本土生成式AI提供方，iPhone讨论了在中国的设备中使用百度的人工智能技术。据《华尔街日报》报道，iPhone与百度进行了谈判，以授权其型号。这可能是为了向中国的iPhone客户提 3月24日消息，今天数码博主“厂长是关同学”曝光了huaweiMate 70系列电话的部分配置信息。该博主表示，huawei全新的Mate 70系列首发会搭载新的芯片，芯片的性能差不多可以比肩5.5nm，还是值得期待的。同 。本文链接：人工智能会导致电力短缺吗？http://www.sushuapos.com/show-2-6172-0.html
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