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【凡人歌】这个冬天,冰球很“热”
随着人工智能技术快速发展@%%,人工智能(AI)大模型的运行消耗问题受到越来越多关注@@#。大模型为何成了耗能大户?能耗问题会不会成为人工智能发展的“绊脚石”?如何解决能耗问题?
耗电耗水量大
人工智能大模型到底有多耗能?据斯坦福人工智能研究所发布的《2023年AI指数报告》#*,AI大语言模型GPT-3一次训练的耗电量为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#@@#。报告同时提出##@@*,AI大语言模型GPT-3一次训练#@,相当于排放了552吨二氧化碳**@。
国外研究显示*%,一次标准谷歌搜索耗电0.3瓦时#%*#%,AI大语言模型ChatGPT响应一次用户请求耗电约2.96瓦时*#%,在AI大模型驱动下的一次谷歌搜索耗电8.9瓦时%%#*#。
除了耗电#%,另有研究显示##@,AI大语言模型GPT-3在训练期间耗水近700吨%@%*,每回答20个至50个问题就要消耗500毫升水@@*#%。弗吉尼亚理工大学研究指出#@*,Meta公司在2022年使用了超过260万立方米的水#%@,主要作用是为数据中心提供冷却#%。
据了解@#%@,人工智能大模型GPT-4的主要参数是GPT-3的20倍@#@,计算量是GPT-3的10倍%**#%,能耗也随之大幅增加@%*。
华泰证券研报预测%*,到2030年%%%,中国与美国的数据中心总用电量将分别达到0.65万亿千瓦时至0.95万亿千瓦时、1.2万亿千瓦时至1.7万亿千瓦时@@*@,是2022年的3.5倍和6倍以上*#**。届时##,AI用电量将达到2022年全社会用电量的20%和31%@##。
为何如此耗能
为什么人工智能大模型如此耗能?AI技术迅速发展@%,对芯片的需求急剧增加#*#@,进而带动电力需求激增%#%。同时**%##,对AI进行大量训练#@*@%,也意味着需要更强的算力中心和与之匹配的散热能力@%%。在AI快速迭代的道路上#*%#,电力和水资源的消耗也在快速增加%%。因为很多数据中心全年无休*##%,发热量巨大*@,大规模电耗和水耗主要来自于冷却需求*@*%。
相关统计显示%@*,数据中心运行成本的六成是电费##%,而电费里的四成多来自冷却散热#*%,相应也会带来巨量冷却水的消耗@#。风冷数据中心六成多的耗电量都会用在风冷上*@%*,只有不到四成电力用在实际计算上*%#。如今#%,全球数据中心市场耗电量是10年前的近10倍#@@#。
能耗问题会不会成为人工智能发展的“绊脚石”?英伟达首席执行官黄仁勋曾提到*%#,AI和算力耗能巨大%#,但由于计算机性能飞速增长%%%,计算会更加高效*#@##,相当于更节省能源#***。当前#@%*,我国实施严格的能耗双控政策@%%##,无论是AI大模型本身还是其应用行业**@*,对单位GDP能耗来说均有明显降低作用#%@。
从整体能耗来看%##*,AI大模型带来的效率提升也会抵消一部分能耗增长##%#。随着绿电广泛应用%@@,再加上我国逐步由能耗双控向碳排放双控政策转变@#*@,可再生能源对未来AI大模型发展的支撑能力也会越来越强*%@。
此外*@*%,相较于其他国家而言%#@%*,中美等能源消费大国和数据大国@*#,具备更好发展AI大模型的资源条件和基础*%##。
怎样应对挑战
据预测#%%,到2025年#@@#%,AI相关业务在全球数据中心用电量中的占比将从2%增加至10%@*#**。到2030年@#@%,智能计算年耗电量将达到5000亿千瓦时%*@%%,占全球发电总量的5%***@。因此%@*,在大力发展AI大模型的同时*@##%,必须提前做好相关规划布局%*,以提供必要的电力和水资源等技术支撑**。
有专家认为@#,人工智能的未来发展与状态和储能紧密相连@**%%。因此#@*,不应仅关注计算力*%@%@,而是需要更全面地考虑能源消耗问题%@@。OpenAI创始人奥尔特曼认为%%%,未来AI技术取决于能源突破@%*,更绿色的能源尤其是核聚变或更便宜的太阳能以及储能的可获得性#**%%,是人工智能发展快慢的重要因素#*@*。
为降低电力和水资源消耗#*,很多企业在尝试采用各种方法为数据中心散热@%。例如%*@#*,微软曾尝试部署海下数据中心#@%,脸书(Facebook)数据中心选址北极圈附近@*,阿里云千岛湖数据中心使用深层湖水制冷等##,我国很多企业则把数据中心布局在水电资源丰富的西南地区%#。
目前##,可通过算法优化、开发和使用更高效的AI专用硬件、调整神经网络训练过程以优化计算资源等技术方式来降低AI大模型的能耗##***,并更多采用自然冷却、液冷、三联供、余热回收等新兴节能技术#@*,提高制冷效率以降低数据中心能耗@#。从技术未来发展方向上看#*@*,光电智能芯片也有助于解决AI大模型的电耗和水耗问题#%@*。
AI大模型的发展@#,不能仅符合高端化、智能化的要求*#*,更要符合绿色化的发展要求@@@@%。为此@##%,从国家和地方层面上看@*,为缓解AI大模型发展所带来的电力和水资源冲击#*,有必要将数据中心行业纳入高耗能行业管理体系*%*@,并提前做好相关规划布局%%#%。同时@%,加强资源整合@%@##,充分发挥人工智能大模型和数据中心的效能@###,通过使用效能下限设置等方式**,确保其自身的电力和水资源使用效率%@。还应严格落实国家能耗双控及碳排放双控政策*@%,并将其碳足迹与水足迹纳入行业考核范围%*#@,切实推动碳足迹与水足迹逐步降低@@%,以应对日益增长的AI大模型电力和水资源需求%#。
(作者系中国宏观经济研究院能源研究所研究员)
作者:崔成
来源:经济日报