人工智能对能源需求的不断扩大

人工智能（AI）的进步彻底改变了我们与技术的互动方式。从简单的任务如开灯到复杂的语音指令，AI已经成为我们日常生活的重要组成部分。然而，在这些看似轻松的互动背后，有着庞大的资源、劳动力和算法处理网络。

2018年，凯特·克劳福德（Kate Crawford）和弗拉丹·约勒（Vladan Joler）写道，即使是执行最简单的任务，AI系统所需的资源规模都远远超过了人类执行相同任务所需的资源。快进到2021年，我们可以看到这个行业的增长是多么的指数级。

最近的分析显示，过去六年来，用于训练大型AI模型的计算能力已经显著增加。事实上，它的增长速度比摩尔定律快了300,000倍，摩尔定律描述了计算能力每两年翻倍的速度。这种计算能力的巨大增长对于处理和“学习”大量数据至关重要。

随着AI变得越来越先进，这些系统的能源消耗也在不断激增。关于AI的电力消耗的准确数据难以确定，但有报道称，2021年AI占谷歌总电力消耗的10%到15%。这相当于每年约2.3太瓦时的电力消耗，相当于亚特兰大这样城市的用电量。

AI对能源的不断渴求在未来的预测中表现得明显。领先的AI服务器芯片制造商Nvidia预计到2027年每年将出货150万台AI服务器。如果这些服务器以全负荷运行，它们每年将消耗至少85.4太瓦时的电力，超过许多小国家的能源消耗。

对能源技术突破的需求变得日益紧迫。OpenAI首席执行官萨姆·阿尔特曼（Sam Altman）表示，我们需要核聚变技术或成本大幅降低的太阳能技术，以满足AI的能源需求。阿尔特曼本人已经投资于核聚变初创公司Helion Energy，旨在实现这一突破。

与此同时，AI的高耗电量将继续是一个限制因素。无论是从能源还是财务上看，AI使用的成本都将限制复杂AI模型的广泛应用。随着AI模型的计算成本增加，我们可以清楚地看到，为什么像谷歌这样的科技巨头对公开这些模型持谨慎态度。

AI的未来具有令人难以置信的潜力，但解决与这些系统相关的能源需求和成本问题对于其可持续发展至关重要。在我们努力寻求能源技术突破的同时，我们必须确保AI的增长不以我们的环境和资源为代价。

常见问题：

1. 人工智能（AI）对技术有什么影响？
– 人工智能颠覆了我们与技术互动的方式，使我们能够执行像开灯和复杂的语音指令这样的简单任务。

2. AI系统执行任务需要多少资源和劳动力？
– 凯特·克劳福德和弗拉丹·约勒指出，即使是简单的任务，AI系统也需要大量的资源和劳动力。

3. 用于训练大型AI模型的计算能力增长有多快？
– 最近的分析显示，用于训练大型AI模型的计算能力增长速度比摩尔定律快了300,000倍，摩尔定律描述了计算能力每两年翻倍的速度。

4. AI系统的电力消耗是多少？
– 准确的数据很难确定，但有报道称，2021年AI占谷歌总电力消耗的10%到15%，相当于每年约2.3太瓦时。

5. AI的预计电力消耗是多少？
– 预计到2027年，Nvidia将每年出货150万台AI服务器，如果这些服务器以全负荷运行，每年将消耗至少85.4太瓦时的电力，超过许多小国家的能源消耗。

6. 实现AI的能源需求需要哪些能源技术突破？
– OpenAI首席执行官萨姆·阿尔特曼表示，我们需要核聚变技术或成本大幅降低的太阳能技术。阿尔特曼已经投资于核聚变初创公司Helion Energy，旨在实现这一突破。

7. AI的高耗电量对其可用性有什么影响？
– AI模型的高耗电量增加了计算成本，限制了广泛使用复杂AI模型的可能性。像谷歌这样的科技巨头对公开这些模型持谨慎态度。