能源消耗与人工智能（AI）之间的关系已成为一个紧迫关注的话题。在达沃斯著名的年度《财富》CEO晚宴上，亚马逊首席执行官安迪·杰西强调，尽管今年AI的讨论掩盖了气候讨论，但这两个问题是密切相关的。他详细阐述了AI，尤其是大型语言模型的耗能性质，目前已超出现有能源供应。针对这一问题，他强调了寻找可持续能源解决方案的重要性，以满足由生成式AI放大的社会需求，而不依赖于煤炭或增加碳排放。
对能源使用的担忧可以追溯到2021年，当时《环境研究》杂志突出了数据中心的显着能源消耗，这些数据中心管理着全球数据的相当部分。据报道，这些数据中心占美国电力消耗的约1.8％。此外，这些数据中心的运营不仅能耗巨大，而且需要大量水资源，用于直接冷却和间接发电。
深入探讨这些运营规模时，2021年的报告还指出，美国数据中心服务器的水足迹引发了环境担忧，其中有相当一部分数据中心位于水资源短缺地区。数据中心占据了美国总温室气体排放的约0.5％。
随着每年创造的数据呈指数级增长，从2010年的2个字节增加到2020年的惊人44个字节，数据增长和能源需求激增。这一激增导致了世界范围内大型数据中心的建立。据估计，到2023年，全球将有超过8000个数据中心，集中在提供基础设施优势和政府支持的地区。由于每个数据中心的能源需求通常超过每个中心100兆瓦，能源消耗已成为全球数据中心市场规模的关键指标。
与AI等技术进步相关的能源需求的增加既带来了机遇又带来了挑战。以下是一些重要问题，以及相关事实和一般答案：
技术领域能源消耗增加的主要驱动因素是什么？
主要驱动因素包括数据的指数增长，数据中心数量的增加，类似与AI和机器学习相关的计算任务的复杂性，以及技术在日常生活中的增加使用。
满足技术能量需求面临的挑战有哪些？
主要挑战包括确保稳定和充足的能源供应，增加能源生产的环境影响，尤其来自非可再生资源，以及技术领域采用可持续实践和节能设计的需要。
技术进步的能源使用存在哪些争议？
争议通常源于能源消费的环境影响，当前实践的可持续性，以及科技行业已经显著的碳排放量可能增加的潜力。
由于技术带来的能源需求增加的优势是什么？
优势包括技术创新有望导致更高效的能源利用，发展改善能源分配的智能电网，以及受技术进步推动的可再生能源部门的增长。
缺点是什么？
缺点包括增加化石燃料使用的环境影响，对现有能源基础设施的压力，潜在的能源成本增加，以及科技行业电子废料处理的挑战。
除了已提及的环境担忧外，还值得注意的是太阳能和风能等可再生能源的使用正在增长，作为解决日益增长的能源需求的一部分。各个国家和公司正在投资于过渡到低碳和可再生能源的过程。
有关能源需求和技术主题的更多信息，请访问权威来源，如国际能源署或环境保护局。这些链接提供了有关能源统计、政策和可持续性实践的信息。