AI高速發(fā)展，全球電力跟得上嗎?

　　“大型科技公司在人工智能(AI)時代的新煩惱：如何找到足夠的電力?”，《華爾街日報》3月27日發(fā)文，對AI的高耗電特點進行了報道。AI的這一特點近期引發(fā)廣泛關注，甚至有研究顯示，谷歌AI系統(tǒng)一年需要的電力將與荷蘭一個國家一年的用電量相差無幾。馬斯克等科技大佬紛紛對AI行業(yè)將面臨的電力短缺發(fā)出警告。有專家提醒，發(fā)展AI需要的不只是足夠的電力，還有與之相配套的基礎設施。此外，AI高耗電特性帶來的不只是能源壓力，還有環(huán)境問題。好消息是，AI的發(fā)展本身就能幫助實現(xiàn)電力供應的突破，也有助于企業(yè)降低溫室氣體排放。

　　按照目前的增長速度，一些AI服務器每年的用電量比一些國家的用電總量還多

　　每年3月，都會有上千的企業(yè)高管聚集在美國得州休斯敦市，參加能源行業(yè)的一場國際高端會議，達成石油和天然氣交易，并就應對氣候變化的計劃展開討論。這一高端會議就是已經(jīng)舉行了42屆的“劍橋能源周”，而今年的會議有了一個新主題——人工智能(AI)。

　　“AI對電力的巨大需求是不可回避的話題，也是讓人焦慮和興奮并存的原因”，據(jù)《華爾街日報》報道，大多數(shù)人認為，推動AI發(fā)展所需的數(shù)據(jù)中心將需要大量電力。微軟公司創(chuàng)始人比爾·蓋茨在“劍橋能源周”期間表示，電力是決定數(shù)據(jù)中心能否盈利的關鍵因素，而AI消耗的電力是驚人的。

　　比爾·蓋茨并非是唯一一位對AI高耗電特點表示擔憂的科技大佬。美國特斯拉公司首席執(zhí)行官馬斯克認為，未來幾年內AI行業(yè)將由“缺硅”變?yōu)?ldquo;缺電”。OpenAI首席執(zhí)行官奧爾特曼在今年的達沃斯論壇上直言，大家仍然沒有意識到技術對能源的需求，如果在能源方面不能取得突破，就不可能實現(xiàn)技術目標。美國芯片制造商英偉達的創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官黃仁勛近期表示，AI的盡頭是光伏和儲能。

　　AI到底有多耗電呢?美國Vox新聞網(wǎng)舉例說，訓練像GPT-3這樣的大型語言模型，需要使用近1300兆瓦時的電力，相當于130個美國家庭的年用電量。今年1月，國際能源署(IEA)發(fā)布了對未來兩年全球能源使用的預測，報告首次納入了與數(shù)據(jù)中心、加密貨幣和AI相關的用電量預測。IEA估計，2022年，這些用電量加在一起幾乎占全球電力需求的2%;到2026年，和這些用途有關的電力需求可能會翻一番，大致相當于現(xiàn)在整個日本的用電量，而能源需求增長最快的領域之一就是被稱為生成式AI的機器學習。

　　據(jù)《華爾街日報》等媒體報道，荷蘭阿姆斯特丹自由大學商業(yè)與經(jīng)濟學院研究員德弗里斯去年10月預測，根據(jù)英偉達專門為AI制造的微芯片當前和未來的銷量，AI系統(tǒng)的全球用電量可能會增加到15吉瓦。到2027年，AI服務器每年的用電量將在85到134太瓦時之間。這相當于阿根廷或者荷蘭等國一年的用電量，約占目前全球用電量的0.5%。目前，英偉達在數(shù)據(jù)中心AI專用芯片市場上占有90%以上的份額，這使其產(chǎn)量成為整個行業(yè)用電量的代表。

　　德弗里斯估計，到2027年，全球數(shù)據(jù)中心所需的電量可能會增加50%，這主要“歸功于”AI的發(fā)展。不過，這一數(shù)字可能還是被低估了，因為其中并沒有包括在數(shù)據(jù)中心冷卻AI芯片的用電量。德弗里斯表示，隨著AI處理器變得越來越強大，讓它們保持在工作范圍內變得越來越困難，而且運行它們所需的總電量可能會增加10%到100%。美國星座能源公司預測，未來AI對電力的需求可能是美國電動汽車充電所需總量的5到6倍。

　　“為什么AI會消耗這么多電力?”《福布斯》雜志網(wǎng)站援引法國AI圖片編輯軟件PhotoRoom一名負責人的話解釋稱，AI模型耗電多是因為模型訓練的數(shù)據(jù)量巨大、模型非常復雜以及用戶向AI提出的請求量大。在訓練過程中，AI模型根據(jù)大量的示例和數(shù)據(jù)“學習”如何回答問題。訓練一個AI模型可能需要幾分鐘到幾個月的時間，這取決于模型的數(shù)據(jù)量及其復雜性。在此期間，圖形處理器(GPU)——一種用于處理大量數(shù)據(jù)的電子芯片——每天24小時運行，消耗大量電量。此外，在回答用戶問題時，AI首先需要“理解”問題，然后“思考”答案，最后將結論分享給用戶，每個過程都需要GPU的處理能力，也需要消耗電力。

　　《華爾街日報》等媒體稱，每次用戶與AI系統(tǒng)交互時，后者都必須重新進行計算，而普通的谷歌搜索結果副本可以被存儲或緩存，并在其他人進行相同搜索時提供給他們。根據(jù)IEA的數(shù)據(jù)，一次谷歌搜索需要0.3瓦時的電力，而一次ChatGPT請求需要2.9瓦時的電力。如果ChatGPT被整合到每天90億次的搜索中，電力需求將每年增加10太瓦時。北京郵電大學教授李靜林告訴《環(huán)球時報》記者，目前AI主要涉及深度學習、強化學習和大模型開發(fā)等，這需要大量GPU的堆積，而就算是低端入門級別的4090系列的GPU，其功耗最低已達到300瓦或400瓦級別。

　　變電器短缺+AI末世論敘事

　　馬斯克認為，AI的高速發(fā)展，不僅將導致全球電力供應緊張，還可能導致變壓器短缺。他解釋說，如果有100千伏—300千伏的電壓從電力網(wǎng)絡中輸出，它必須一路降壓到6伏，這是一個很大的降幅。盤古智庫理事長易鵬對《環(huán)球時報》記者表示，AI耗電占社會總用電量的比例將飛躍式提升，AI的高耗電會使發(fā)電、變電、輸電、配電、用電等電網(wǎng)設施、設備持續(xù)短缺。同時，與電力相關的能源價格會持續(xù)走高，直至更低成本的新技術出現(xiàn)。

　　李靜林表示，AI或電子系統(tǒng)的耗電與工業(yè)系統(tǒng)有所不同，工業(yè)系統(tǒng)主要使用交流電，而電腦等使用的是穩(wěn)定的、“干凈的”直流電。但水電和風電的缺點在于風速和水流速度時快時慢，不夠穩(wěn)定，雜波太多，不夠“干凈”，因此如何將不穩(wěn)定的水電清潔能源轉化為穩(wěn)定狀態(tài)，是需要解決的問題，這關系到今后AI的電力供應。李靜林認為，AI的高耗電會給相關企業(yè)甚至國家?guī)碛绊懀罱K結果很有可能是較大國家在競爭中勝利，而較小的國家因實力不足而放棄。

　　“如果將大型語言模型、GPT風格的模型整合到搜索引擎中，它的環(huán)境成本將是普通搜索的5倍。”據(jù)美國廣播公司(ABC)報道，位于紐約的“AI現(xiàn)在研究所”負責人韋斯特這樣說。美國《財富》雜志網(wǎng)站此前報道稱，在2023年的《聯(lián)合國氣候變化框架公約》第二十八次締約方大會上，出現(xiàn)了一種關于AI的末世論敘事，其重點就是對AI迅速增長的電力需求的擔憂。

　　美國斯坦福大學的一項研究表明，自21世紀首個十年以來，AI系統(tǒng)的電力需求增長了30萬倍，其中一些電力來自化石燃料，全球數(shù)據(jù)中心消耗的電力占全球電力的1%以上，其中1/3來自煤炭和天然氣。美國馬薩諸塞大學阿默斯特分校的研究顯示，訓練一個AI模型可能排放超過284噸的二氧化碳，相當于5輛普通美國汽車的壽命排放量。每年，AI的碳足跡接近全球排放量的1%。不過，英特爾和通用電氣等公司正在利用AI大幅減少二氧化碳的排放。美國風險管理咨詢公司麥肯錫的研究顯示，AI增強的制造業(yè)可以減少10%—20%的溫室氣體排放。

　　美國能源部想讓科技公司在園區(qū)內建核電站

　　在認識到AI高耗電的特性后，很多企業(yè)將目光轉向核電。CNN等媒體報道稱，奧爾特曼認為，核聚變是解決AI不斷飆升電力需求的答案。他向美國核聚變初創(chuàng)公司Helion能源投資了3.75億美元。奧爾特曼也是初創(chuàng)公司Oklo的主席，該公司專注于通過核裂變發(fā)電。

　　2023年，微軟決定將從2028年開始從Helion能源購買電力。同樣在2023年，微軟與美國星座能源公司簽署了一項協(xié)議，要求后者為微軟位于弗吉尼亞州的數(shù)據(jù)中心增加核能發(fā)電。此前一年，谷歌參與了TAE科技公司2.5億美元的融資。該公司位于美國加州，致力于開發(fā)中子聚變動力。2021年年底，亞馬遜創(chuàng)始人貝索斯和其他投資者為加拿大核公司通用聚變公司籌集了超過1.3億美元的投資。各大科技公司對核電企業(yè)的關注，也導致后者的股價今年出現(xiàn)大漲。截至3月，美國星座能源公司的股價今年已累計上升60%。

　　就連美國政府也將核電作為應對AI高耗電的一項重要措施。據(jù)美國Axios新聞網(wǎng)報道，美國能源部正在探索如何讓科技公司在其龐大的數(shù)據(jù)中心園區(qū)內建立小型核電站。美國能源部長格蘭霍姆表示，與微軟、谷歌和亞馬遜等大公司的對話需要“加快步伐，因為(它們)對電力的需求只會增加”。

　　不過，英國曼徹斯特大學的核聚變研究員阿尼卡·汗表示，通過核聚變發(fā)電的技術可能要到本世紀下半葉才能準備好。還有專家警告說，無論需求增長有多快，擴大核電的努力都不應該急于求成。加拿大卡爾頓大學機械和航空航天工程助理教授阿卜杜拉說:“如果我們向目標沖刺，就有可能犯嚴重錯誤。”

　　對于AI高耗電的一個好消息是，AI的耗電主要集中在大模型的訓練過程。如果訓練完成，制作到芯片中，電力消耗就會非常低。李靜林介紹說，帶有人臉識別技術(需要深度學習)的攝像頭實際功耗并不大;汽車自動駕駛的圖像識別技術已經(jīng)訓練得相對成熟，不需要很高的GPU算力來進行頻繁、快速的推理過程，只需要進行適應性訓練，能耗已經(jīng)降下來了。

　　《財富》雜志網(wǎng)站也表示，有研究顯示，2010年至2018年間，全球數(shù)據(jù)中心行業(yè)的能源強度每年下降約20%。數(shù)據(jù)中心、芯片和編程方面的效率提升已經(jīng)超過了能源和電力使用的增長。

　　電力行業(yè)要深化能源供給側結構性改革

　　易鵬認為，AI發(fā)展過程中的電力短缺，對算力規(guī)模分別占全球33%、34%的中美兩國的挑戰(zhàn)尤為嚴峻。按照盤古智庫的預測，2035年—2040年間，我國用于智算中心的電力將遠超全社會用電量的10%。

　　據(jù)美媒報道，除核電外，一些美國高科技企業(yè)還將希望放在天然氣發(fā)電上。美國天然氣巨頭EQT的首席執(zhí)行官萊斯稱，建設數(shù)據(jù)中心的科技公司正在詢問從該公司購買天然氣的事宜。

　　在滿足AI電力需求方面，易鵬認為我國優(yōu)勢很多，比如發(fā)電量巨大、電力供應系統(tǒng)規(guī)模全球最大，產(chǎn)業(yè)鏈完備并在特高壓等領域具有領先優(yōu)勢。此外，我國已建成全球規(guī)模最大的清潔發(fā)電體系，水電、風電、光伏、生物質發(fā)電、在建核電規(guī)模多年位居世界第一。我國光伏裝機容量占全球近一半。

　　不過，易鵬指出，雖然我國新能源發(fā)電比例持續(xù)增加，但仍不足以補充供需缺口，電力供需形勢仍然持續(xù)偏緊。此外，新能源發(fā)電具有“極熱無風、晚峰無光”的特點，在穩(wěn)定性上難以提供瞬間功率支撐，會導致高峰時段電力供應緊張。新能源電力比例增高，也使現(xiàn)有電力系統(tǒng)調節(jié)能力面臨挑戰(zhàn)。所以，電力行業(yè)要深化能源供給側結構性改革，持續(xù)增加新能源裝機容量，推動“源網(wǎng)荷儲”模式，充分利用AI技術在虛擬電廠等電力信息技術領域實現(xiàn)突破，提升用電效能。

　　來源：環(huán)球時報記者 陳子帥 本報特約記者 王曉雄