眾所周知，機(jī)器學(xué)習(xí)需要消耗大量的能源。算力是人工智能世界發(fā)展的基礎(chǔ)，而算力的瓶頸歸根到底是電力，那些訓(xùn)練聊天機(jī)器人、為文本生成視頻提供動(dòng)力的人工智能模型，幾乎以每小時(shí)兆瓦為單位，產(chǎn)生巨額的服務(wù)器用電賬單。

Digital Information World發(fā)布的報(bào)告顯示，數(shù)據(jù)中心為訓(xùn)練AI模型產(chǎn)生的能耗是常規(guī)云工作的三倍，預(yù)計(jì)到2030年，美國數(shù)據(jù)中心的電力需求將以每年約10%的速度增長。

而訓(xùn)練模型，將比傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心活動(dòng)消耗更多電力，對電力的需求更高。以訓(xùn)練GPT-3大型語言模型為例，需消耗接近1,300兆瓦時(shí)的電力，這大約相當(dāng)于130個(gè)美國家庭1年的用電量，而這僅僅是訓(xùn)練AI模型的前期電力，僅占模型實(shí)際使用時(shí)所消耗電力的40%。

據(jù)報(bào)道，2023年1月，OpenAI僅一個(gè)月已耗用可能等同17.5萬個(gè)丹麥家庭的全年用電量。谷歌AI每年耗電量達(dá)2.3太瓦時(shí)，相當(dāng)于美國亞特蘭大州所有家庭1年的用電量。

阿姆斯特丹自由大學(xué)博士生Alex de Vries推算認(rèn)為，到2027年，人工智能行業(yè)每年的電量消耗可能在85到134太瓦時(shí)之間。這幾乎相當(dāng)于荷蘭一個(gè)國家年度電力需求，這是個(gè)相當(dāng)可觀的數(shù)字。

國際能源署（IEA）最近的一份報(bào)告也給出了類似的結(jié)論，指出由于人工智能和加密貨幣的需求，數(shù)據(jù)中心的用電量將在不久的將來大幅增加。該機(jī)構(gòu)表示，2022年數(shù)據(jù)中心的能源使用量約為460太瓦時(shí)，到2026年可能會(huì)增加到620至1,050太瓦時(shí)之間，分別相當(dāng)于瑞典或德國的能源需求。

隨著人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，電力消耗可能會(huì)更大。同時(shí)，隨著人工智能的盈利，其研發(fā)公司對大模型訓(xùn)練的細(xì)節(jié)信息——什么樣的硬件，運(yùn)行多長時(shí)間等，越發(fā)保密。

人工智能公司Hugging Face的研究員Sasha Luccioni表示，對于ChatGPT，我們不知道它有多大，不知道基礎(chǔ)模型有多少參數(shù)，也不知道它在哪里運(yùn)行......研發(fā)公司的保密行為可能出于行業(yè)競爭考慮，也可能是為了轉(zhuǎn)移公眾的“批評(píng)”。

一些參與人工智能的公司聲稱，人工智能技術(shù)本身可以幫助解決高電耗問題。代表Microsoft的發(fā)言人表示，人工智能“將成為推進(jìn)可持續(xù)發(fā)展解決方案的有力工具”，并強(qiáng)調(diào)Microsoft正在努力實(shí)現(xiàn)“到2030年實(shí)現(xiàn)負(fù)碳、正水和零浪費(fèi)的可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)”。

但是一家公司的目標(biāo)無法涵蓋整個(gè)行業(yè)的全部需求，可能還需要其他方法。Luccioni建議行業(yè)為AI模型引入能源之星評(píng)級(jí)，使消費(fèi)者能夠像比較電器一樣比較人工智能的能源效率。

人工智能帶來的種種創(chuàng)新功能，都是以處理性能和功耗方面的高昂成本為代價(jià)，它并不是免費(fèi)的。

編輯丨楊   朔

排版丨鄭　莉

來源丨The Verge

圖片來源丨千圖網(wǎng)

       原文標(biāo)題 : “大口吃電”的人工智能