AI的盡頭是能源嗎能耗挑戰(zhàn)與未來方向(2)

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2024-11-08 15:34:52 知識(shí)分子

總體上,，關(guān)于AI能耗的討論主要基于模型體量、顯卡功率,、計(jì)算時(shí)長(zhǎng)等參數(shù)進(jìn)行估算,，這使得討論尤為困難。研究者呼吁改變這種不透明的現(xiàn)狀,，實(shí)現(xiàn)信息透明,，以追究各方的環(huán)境責(zé)任并推動(dòng)節(jié)能研究。

數(shù)據(jù)中心的能耗問題同樣復(fù)雜,。國(guó)際能源署報(bào)告顯示,，2022年全球數(shù)據(jù)中心、比特幣和AI消耗的電能占全球用電量的2%,，達(dá)到460 TWh,。預(yù)計(jì)到2026年，全球數(shù)據(jù)中心總能耗將達(dá)1000 TWh,。數(shù)據(jù)中心內(nèi)部冷卻系統(tǒng)和服務(wù)器能耗最高,，各占數(shù)據(jù)中心能耗的40%。隨著數(shù)據(jù)中心規(guī)模擴(kuò)大,，冷卻系統(tǒng)的能耗日益增加,，同時(shí)也會(huì)導(dǎo)致耗水量上升。AI的盡頭是能源嗎,！

對(duì)于新成立的數(shù)據(jù)中心,，在設(shè)計(jì)上改進(jìn)可以緩解這些問題。液冷技術(shù)比風(fēng)冷技術(shù)更劃算,，且能減少淡水消耗,。從宏觀角度看，AI的環(huán)境影響不僅與耗電量有關(guān),，還與電能來源密切相關(guān),。發(fā)展清潔低碳能源并在基建層面規(guī)劃有助于讓AI更加環(huán)保。多位業(yè)界人士提到,，數(shù)據(jù)中心應(yīng)靠近發(fā)電廠,，以實(shí)現(xiàn)算電耦合，減少電能傳輸和存儲(chǔ)過程中的損耗。

然而,，在東西部發(fā)展不均衡背景下,，在西部建設(shè)數(shù)據(jù)中心面臨人才缺乏和維護(hù)困難的問題。AI計(jì)算需要大量數(shù)據(jù),，如果計(jì)算需求離數(shù)據(jù)中心太遠(yuǎn),，數(shù)據(jù)傳輸成本就會(huì)非常高。因此,，盡管西部地區(qū)建設(shè)了不少數(shù)據(jù)中心,，但使用效率仍不及東部的超算中心。

AI對(duì)綠電穩(wěn)定性的要求也提出了挑戰(zhàn),。風(fēng)電,、水電和光伏容易受季節(jié)影響，而核電作為穩(wěn)定且環(huán)保的能源選項(xiàng),，是未來數(shù)據(jù)中心選址的趨勢(shì),。長(zhǎng)遠(yuǎn)來看，可控核聚變技術(shù)的突破或許是支撐AI大規(guī)模發(fā)展的關(guān)鍵,。

在氣候議題緊迫的情況下,，AI的發(fā)展與節(jié)能減排目標(biāo)之間的矛盾顯得尖銳。有學(xué)者擔(dān)憂,，短期內(nèi)AI增長(zhǎng)造成的硬件需求增加必然會(huì)增加能耗和碳排放,。但也有觀點(diǎn)認(rèn)為，AI能夠成為應(yīng)對(duì)氣候變化的得力助手,，并且一些應(yīng)用已經(jīng)落地,。

人工智能的能耗問題牽涉多個(gè)層面，氣候問題更是如此,。無論行業(yè)還是個(gè)人,，我們有許多途徑可以推動(dòng)改變。

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(責(zé)任編輯：盧其龍 CN070)

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