財(cái)聯(lián)社本周二(10月10日)發(fā)表在《焦耳》雜志上的一項(xiàng)研究表明，人工智能(AI)對(duì)環(huán)境的影響可能比之前認(rèn)為的要大。研究發(fā)現(xiàn)，人工智能每年最終消耗的能源與荷蘭、瑞典等國家一樣大，甚至更多，可能會(huì)破壞全球減少碳排放的努力。

　　這篇論文的作者、阿姆斯特丹自由大學(xué)商業(yè)與經(jīng)濟(jì)學(xué)院的博士候選人德弗里斯(Alex de Vries)表示，基于技術(shù)的發(fā)展速度，這可能在短短幾年內(nèi)實(shí)現(xiàn)。

　　德弗里斯在他的研究中解釋道，像ChatGPT這樣的大型語言模型(LLM)需要大量的數(shù)據(jù)集來訓(xùn)練人工智能。他稱，“如果你要花費(fèi)大量資源，建立這些真正的大型模型，并嘗試運(yùn)營一段時(shí)間，那將是潛在的巨大能源浪費(fèi)。”

　　推理階段更耗能

　　人工智能模型經(jīng)過訓(xùn)練階段后，會(huì)過渡到推理階段，然后根據(jù)新的輸入生成信息。而推理階段消耗的能源似乎更多。

　　研究公司SemiAnalysis表示，OpenAI公司需要3617臺(tái)英偉達(dá)的HGX A100服務(wù)器，總共28936個(gè)圖形處理單元(GPU)來支持ChatGPT，這意味著每天的能源需求就要達(dá)到564兆瓦時(shí)，這要比訓(xùn)練階段的能源需求高得多。

　　德弗里斯還指出，谷歌報(bào)告顯示，從2019年到2021年，其與人工智能相關(guān)的能源消耗中有60%來自所謂的生成推理階段。

　　過去的工作常常關(guān)注的是人工智能訓(xùn)練所消耗的能量，但德弗里斯提醒道，需要有更多的工作來考慮人工智能的整個(gè)生命周期。

　　堪比一個(gè)國家一年的能耗

　　該研究論文指出，隨著人工智能產(chǎn)品的廣泛使用以及被更多公司采用，對(duì)人工智能芯片的需求正在上升。

　　英偉達(dá)生產(chǎn)的GPU芯片作為人工智能領(lǐng)域的命脈，該公司在2023年第二季度的收入為135億美元，其數(shù)據(jù)中心業(yè)務(wù)較上一季度增長率了141%，這一點(diǎn)足以證明人工智能產(chǎn)品需求的迅速增長。

　　德弗里斯告訴媒體，“考慮到未來幾年的預(yù)期產(chǎn)量，到2027年，新制造的人工智能設(shè)備的用電量將與荷蘭一樣多，這也與瑞典、阿根廷等國的用電量處于同一范圍。”

　　德弗里斯還承認(rèn)，“最壞的情況就是，僅谷歌一家公司的人工智能就可以消耗與愛爾蘭等國家一樣多的電力。”

　　德弗里斯在論文中設(shè)想，如果將生成式人工智能集成到谷歌的每一個(gè)搜索中，那么屆時(shí)谷歌就會(huì)大幅增加對(duì)電力的需求。

　　SemiAnalysis估計(jì)，在每個(gè)谷歌搜索中實(shí)現(xiàn)類似ChatGPT的AI，將需要51.28萬個(gè)英偉達(dá)A100 HGX服務(wù)器，總計(jì)410.26萬個(gè)GPU，每臺(tái)服務(wù)器的電力需求為6.5千瓦，這將相當(dāng)于每天80吉瓦時(shí)的電力消耗和每年29.2太瓦時(shí)的電力消耗。

　　另一家研究機(jī)構(gòu)New Street Research也得出了類似的估計(jì)，認(rèn)為谷歌將需要大約40萬臺(tái)服務(wù)器，這將導(dǎo)致每天消耗62.4吉瓦時(shí)，每年消耗22.8太瓦時(shí)的能源。

　　不僅費(fèi)電還費(fèi)水

　　AI數(shù)據(jù)中心也要消耗大量的水來進(jìn)行系統(tǒng)冷卻。不過許多大型科技公司都沒有披露AI訓(xùn)練和運(yùn)營過程中的能耗或用水量，德弗里斯的這項(xiàng)研究也未涉及冷卻所需的能源。

　　正在大力開發(fā)人工智能的微軟在其最新的環(huán)境報(bào)告中透露，2022年公司用水量同比去年激增了34%，達(dá)到640萬立方米，比2500個(gè)奧林匹克標(biāo)準(zhǔn)游泳池的水量還多。外部研究人員認(rèn)為這與微軟的人工智能研究有關(guān)。

　　谷歌發(fā)布的2023年環(huán)境報(bào)告同樣顯示，其2022年消耗的水量高達(dá)212億升，其中有約196億升的水用于數(shù)據(jù)中心。

　　種種數(shù)據(jù)意味著全球應(yīng)對(duì)氣候變化的努力正在大倒退。根據(jù)國際能源署(IEA)的數(shù)據(jù)，每年能源生產(chǎn)就占全球溫室氣體排放量的四分之三以上。

　　研究人工智能的學(xué)者Kate Crawford教授評(píng)價(jià)道，“所以我們真正看到的是21世紀(jì)一個(gè)巨大的采掘業(yè)。”