AI到底会“吃”掉多少电？
AI到底会“吃”掉多少电？
随着人工智能（AI）技术的飞速发展，其能耗问题逐渐成为人们关注的焦点。一篇广为流传的报道称，ChatGPT每日耗电量或超50万千瓦时，相当于1.7万个美国家庭的能耗。更有研究估算，在最糟糕的场景下，未来谷歌AI的能耗将与像爱尔兰这样的国家相当。那么，AI能耗是否真的构成威胁？大模型的高速发展对电力系统的冲击究竟有多大？大模型时代，如何提升AI系统的能效？AI基础设施和电力基础设施有哪些需要协调的地方？具体面临哪些挑战？
《科学四十人》系列座谈（左起，杨富强、李勇、陈云霁、丁肇豪、张永平）
AI能耗：真实的威胁还是过度担忧？
国际能源署（IEA）最近发布的2024版全球电力报告指出，2022年全球数据中心和人工智能消耗了全球总用电量的1.6%，且增长迅速。对此，专家们有着不同的看法。
中国科学院计算技术研究所副所长陈云霁提出了一个观点：从重要性来说，AI杀手级应用大于大模型，大模型大于算力，算力又大于电力。尽管AI很热，已经能帮我们改个稿子，但在实体空间中，尤其是在工业、生产和生活服务等领域，我们对于真正杀手级的应用还是非常迫切需要的。所以应用的重要性最高，同时也是最缺乏的。接下来是大模型。然后是芯片。最后是电力。今天我们还没有听说过有哪个很好的大模型应用因为电力不足而关门不干的。
清华大学电子工程系教授、城市科学与计算研究中心负责人李勇
清华大学电子工程系教授李勇则表示，目前人工智能技术的能耗在整个社会能源消耗中占比并不大，数据中心只占全社会能源消耗的1-2%。但随着技术的进步，预计在未来十到二十年，这个比例可能会提高到40-50%。相应地，能源消耗的比重也可能增加到社会总能源消耗的20-30%。随着时间的推移，这个比例可能会继续增长。因此，虽然能源问题目前尚未成为危机，但未来肯定会成为一个重大问题。
AI能耗的未来趋势
专家们普遍认为，AI能耗问题在未来可能会变得更加突出。陈云霁预测，再过十年，这种重要性可能会发生逆转。人工智能深入到实体经济和我们生活的各个角落，杀手级应用非常普遍。随着应用数量的增长，对电力的需求将远远超过现在。人工智能应用目前主要局限于数字空间，但如果它们进一步渗透到工厂、家庭、医疗和农业等社会各个方面，电力消耗的占比可能不再是1.6%，而是16%甚至更多。到那时，重要性的顺序可能会颠倒过来：电力将成为最关键的因素，其次是算力，然后是模型，最后才是应用本身。
AI能耗的优化路径
专家们提出了一些优化AI能耗的建议。例如，可以利用新能源供应来调整AI的运行频率。在新能源供应充足时，可以让AI更快地响应；而在新能源供应不足时，可以让它稍微慢一些。此外，大模型的使用实际上分为两个阶段：训练和推理。训练是将大量数据输入模型，使其变得更加聪明；推理则是我们真正向大模型提问，得到答案。目前训练花的电很多，但是以后推理会更多。推理对响应时间的要求是实时性的，我们向AI提一个问题，希望它能立即给出答案。相比之下，训练虽然同样重要，但并不需要马上完成。
AI能耗与电力系统的互动
华北电力大学电气与电子工程学院教授丁肇豪指出，人工智能和数据中心的能耗经历了许多变化。在2022年底ChatGPT出现之前，尽管数字经济和人工智能发展迅速，但在心底里，电力行业对数据中心带来的电力负荷增长还是持有相对平稳的观点。突然，ChatGPT的出现让人们意识到这可能是一次改变人类社会的工业革命。从我们电力人来看，未来可能会出现许多杀手级应用，即使是尚未出现，许多企业也已经开始跑马圈地，为这些潜在的应用准备数据中心。
大量的数据中心，或者说智算中心，开始涌现。这对电力行业带来了显著的变化。从电力供应总量的角度来看，电力行业需要调整电力电量平衡模型。今年夏天，在IEEE电力与能源协会年会（PES GM：IEEE Power & Energy Society General Meeting）上，PJM电力规划负责人分享了他们的经历。由于PJM涵盖了美国主要数据中心的富集区，他们突然发现需要对电力规划做出重大调整，因为许多新的数据中心需要接入电网，而现有的输电能力和电能供应能力无法满足这些新的需求。同样的问题也出现在美国德州，许多大型数据中心希望接入电网，却发现电网没有预留足够的输电通道能力，也没有足够或稳定的电源供应。
AI能耗的未来展望
专家们普遍认为，AI能耗问题在未来可能会变得更加突出。陈云霁预测，再过十年，这种重要性可能会发生逆转。人工智能深入到实体经济和我们生活的各个角落，杀手级应用非常普遍。随着应用数量的增长，对电力的需求将远远超过现在。人工智能应用目前主要局限于数字空间，但如果它们进一步渗透到工厂、家庭、医疗和农业等社会各个方面，电力消耗的占比可能不再是1.6%，而是16%甚至更多。到那时，重要性的顺序可能会颠倒过来：电力将成为最关键的因素，其次是算力，然后是模型，最后才是应用本身。
结语
AI能耗问题是一个复杂的技术和社会问题，需要从多个层面进行综合考虑和解决。从技术层面来看，需要不断优化AI算法和硬件设计，提高能源利用效率；从政策层面来看，需要建立合理的市场机制和激励政策，引导AI产业向绿色低碳方向发展；从社会层面来看，需要加强公众对AI能耗问题的认识和理解，形成全社会共同参与的良好氛围。只有这样，才能实现AI技术的可持续发展，为人类社会带来更多的福祉。