人工智能大势所趋，日用电超50万度 耗电又耗水，谁能拯救能耗之伤

近几年什么科技最热火？Ai人工智能的发展已经成为了一个不可逆转的趋势。特别是在业界声名大噪且体验优秀的OpenAI家的ChatGPT，这样的大型语言模型，它们在提供创新服务的同时，也引发了关于能源消耗和环境影响的广泛讨论。因为目前的Ai“竞赛”使得对于服务于这些功能、设备的需求大大增加，比如国内现在的阿里大模型、百度的文心一言，科大讯飞的星火，这还都是叫的上号的，还有更多也在发展进步但是目前咱们还没怎么听过的。

随着AI技术的快速发展，其对能源的需求也在急剧增加。据《经济学人》报道，包括超级计算机在内的高性能计算设施已成为能源消耗的大户。数据中心的用电量占全球电力消耗的1.5%至2%，预计到2030年这一比例将上升到4%。而谷歌的环境报告显示，其数据中心在2022年消耗了约212亿升的水，比2021年增加了20%。

这里把我能查到是2022年球电力总量大约为28125万亿千瓦时（这是根据2022年全球发电量位2.7万亿千瓦时，在全球电力结构中的占比约为9.6%这个推算出来的，不一定准），而最新的关于咱们自己国家的数据是：国家能源局18日发布的数据显示，2023年全社会用电量92241亿千瓦时，同比增长6.7%。规模以上工业发电量为89091亿千瓦时。你自己算算这个4%的占比恐怖吗？这些数字揭示了一个不容忽视的事实：AI的发展正在以前所未有的速度消耗地球的资源。

AI技术的能耗问题不仅仅关乎经济成本，更是一个环境问题。高能耗导致的碳排放和水资源消耗对环境造成了压力。例如，训练一个GPT-3模型消耗的电量相当于排放了552吨碳，而数据中心为了冷却而消耗的水量也是惊人的。这种大规模的资源消耗加剧了全球变暖和水资源短缺的问题，对生态系统和人类社会造成了长远的影响。

面对AI能耗问题，我们需要采取多方面的策略来寻找解决方案。首先，优化现有技术和架构是降低能耗的直接方法。通过使用更高效的算法和硬件，可以在不牺牲性能的前提下减少能源消耗。其次，寻找新的计算范式，如超维计算，模仿人脑的运算方式，可能会大幅降低能耗。此外，开发和利用更清洁的能源，如核聚变技术，也是解决AI能耗问题的关键。

微软把服务器放海里

为了实现AI技术的可持续发展，我们必须在技术创新和环境保护之间找到平衡。这意味着在设计和部署AI系统时，需要考虑其环境影响，并采取措施减少能源消耗和碳排放。同时，政府和行业应制定相应的政策和标准，鼓励和指导企业采用绿色能源和高效技术。

AI技术的发展为人类社会带来了巨大的变革和便利，但其背后的能耗问题也不容忽视。通过技术创新和政策引导，我们可以实现AI技术的可持续发展，减少对环境的影响。这不仅是技术领域的挑战，也是全社会共同面对的责任。未来，我们期待看到更多的绿色AI技术，它们将在保护地球环境的同时，继续推动人类社会的进步。

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