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人工智能为何如此耗电AI 尽头是电力，随着 AI 技术的广泛应用和深入发展，其背后的算力需求激增，进而引发了全球对数据中心及计算设备能耗激增的广泛关注。据权威统计数据显示，AI 技术的普及与应用已显著推动了全球数据中心能耗的攀升，成为能源特别是电力消耗的一大推手，这也是人们在追求科技进步的同时，需要亟待解决的重要议题。全球 AI 耗电现状总体来看，伴随着人工智能技术的迅猛发展，以及产业指数级增长，作为重要支撑的数据中心耗电总量和占比大幅上升。据测算，AI 大语言模型 GPT-3 一次训练的耗电量就达 1287兆瓦时，大概相当于 3000 辆特斯拉电动汽车共同开跑、每辆车跑 20 万英里所耗电量的总和。ChatGPT 按每天响应约 2亿个请求计算，这一过程消耗超过 50 万度电。国际能源署2024 年 1 月发布报告称，2022 年全球数据中心的总耗电量约 460 太瓦时（1 太瓦时=1×10?千瓦时=10 亿度），约占全球用电量的 2%；到 2026 年，这一数据将超过 1000 太瓦时，大约是整个日本 2022 年全年的用电量。与此同时，大量的碳排放和数百万加仑淡水的消耗也不容小觑。欧美等国家 AI“耗电形势严峻。以跨国公司数据中心 扎”堆的爱尔兰为例，数据中心的耗电量已超过该国所有城市家庭用电量的总和，占比约为 21%。波士顿咨询集团则预计，到 2030 年，美国数据中心的用电量将是 2022 年的三倍，而这一增幅主要来自人工智能。OpenAI 首席执行官萨姆·奥特曼和特斯拉首席执行官马斯克都曾多次表达了对电力供应的担忧。从中国来看，AI 耗能问题也是日益严重。2022 年全年，我国数据中心耗电量达到 2700 亿千瓦时，占全社会用电量约3%。预计到 2025 年，这一占比将提升至 5%，到 2030 年全国数据中心耗电量将接近 4000 亿千瓦时，数据中心的节能降耗迫在眉睫。数据中心是数字经济发展的基石，从全国一体“”化大数据中心体系构想到部署 东数西算 ，数字中国战略持续深化落地，算力不断提高，必然需要更高的能源电力，7×24 小时连续运行，电力成本占运营总成本的 60%—70%，规模增长迅速。伴随着我国产业转型升级和数据中心规模不断扩大，耗电量会持续攀升。总之，人工智能及支撑它的数据中心所带来的耗电问题困扰着全世界，是制约人工智能技术飞速发展的主要障碍之一。AI 为何成为耗电大户AI 成为耗电大户的原因比较复杂，涉及数据处理、计算需求、芯片技术、算力中心等多个方面。首先，从芯片上分析，大语言模型需要巨大的算力支撑，特别是拥有并行计算能力的 GPU（图形处理器）。在大模型训练过程中，需要多块 GPU 接连不断运转，一块 GPU 的能耗比 CPU（中央处理器）高出 10—15 倍。如一块英伟达A100GPU 功 耗 为 400 瓦 。 GPT-3 训 练 用 到 了 1024 块A100 芯片，而 GPT-4 更攀升至 25000 块，后续将更新至H100、B200，型号的提升和数量的激增导致能耗显著增加。到 2027 年，英伟达将推出 150 万台 A100 服务器，其中95%被应用于 AI 行业。每一台服务器如果内置 8 块 A100 芯片，以 1240 万块 A100 芯片的耗电量进行估算，耗电量将高达 85—134 太瓦时，这个已接近瑞典或荷兰全年总用电量，相当于当前全球用电量的 0.5%。其次，从运行机制上分析。GPU 架构在 AI 计算中虽具备并行处理优势，非常适合 AI 算法，可以节省计算时间，但其当前利用率较低（32%—36%），且故障率高，导致训练周期长，如 GPT-4 训练耗时长达 90—100 天，进而引发长期的能源消耗。相比之下，CPU 历经近 80 年发展，技术成熟且节能高效；而 GPU 架构出现不到 30 年，尚存利用率低与差错率高的挑战，这导致了能源消耗的增加。因此，优化 GPU 架构以提高其效率和稳定性，对于减少能源消耗至关重要。最后，大语言模型遵从规模效应，随着参数和数据规模的提高，大模型的智能表现将出现跃升。因此，各大公司都在不断地扩大模型规模，这给电能消耗带来了巨大的压力。如果大模型所用到的算力集中在一个数据中心里，在有限时空范围内进行训练，会给局部电网带来非常大的用电负荷，甚至...