AI耗电太多科技公司已经开始走向核能

亚马逊（AMZN）如今无处不在，不仅是因为它是最大和最老牌的在线市场之一，也因为它是最大的数据中心提供商之一。

亚马逊不太为人知的一面是，它还是核电站的所有者和运营商。

实际上，其云服务子公司AWS在3月就做了这样一件事，从宾夕法尼亚州的Talen Energy手中买下了价值6.5亿美元的核能数据中心。

这笔交易表面上显示了亚马逊的扩张雄心。但更深层次地，这次购买触及了亚马逊和其他科技巨头正在面对的一个更广泛的问题：人工智能对能源的巨大需求。

在弗吉尼亚州斯通里奇，亚马逊网络服务的数据中心紧邻着单户住宅，而北弗吉尼亚是世界上最大的数据中心市场，尽管它正面临土地和电力供应的挑战。

亚马逊通过AWS购买Talen Energy的宾夕法尼亚州核能数据中心，是为了将其迅速扩张的AI数据中心与一个强大的电源相邻，以满足人工智能带来的能源需求。

随着人工智能逐渐成为消费者日常生活的一部分，从网络搜索到智能家居设备和汽车，它对能源的需求也在不断增长。

谷歌（GOOG，GOOGL）、苹果（AAPL）和特斯拉（TSLA）等公司通过新产品和新服务不断增强AI的能力。每个AI任务都需要巨大的计算力，这就意味着需要通过数据中心大量消耗电力。

预计到2027年，全球与AI相关的电力消耗可能增长64%，达到每年134太瓦时——相当于荷兰或瑞典等国家的年电力消耗量。

这引发了一个关键问题：大型科技公司如何应对他们未来AI创新所需的能源需求？

人工智能的能源消耗不断上升

根据皮尤研究中心的数据，超过半数的美国人每天至少与AI互动一次。

Hugging Face的AI和气候负责人、著名研究员和数据科学家Sasha Luccioni经常讨论AI的能源消耗问题。

她解释说，虽然训练AI模型是能源密集型的——例如，训练GPT-3模型使用了约1300兆瓦时的电力——但这通常只发生一次。 然而，模型生成响应的推理阶段可能需要更多的能量，因为需要处理大量的查询。

例如，当用户向AI模型如ChatGPT提问时，需要将请求发送到数据中心，那里的强大处理器生成响应。这个过程虽然迅速，但使用的能源是典型谷歌搜索的10倍。

Luccioni指出，根据模型的大小，5000万到2亿次查询可能消耗与训练模型本身一样多的能源。

这种能源的最大消费者是被称为超大规模企业的大科技公司，它们有能力通过云服务迅速扩展AI工作。微软、Alphabet、Meta和亚马逊在2024年就单独在AI上投入了巨资。

随着AI驱动的能源消耗增长，它给已经超负荷的电网增加了额外的压力。预计到2030年，全球数据中心的电力需求将增长160%，可能占美国总电力需求的8%，高于2022年的3%。

这种压力由于基础设施老化和向可再生能源的转型而加剧。据报告，70%的美国输电线路接近其50至80年的生命周期结束，增加了停电和网络攻击的风险。

此外，可再生能源来源难以跟上步伐。

Luccioni指出，即使可再生能源发电扩大，电网运营商也在延长燃煤电厂的使用以满足不断上升的能源需求。

人工智能颠覆了大型科技公司的可持续发展承诺

大型科技公司在其可持续性报告中承认，由于AI相关的数据中心建设，AI阻碍了他们实现气候目标的能力。例如，微软的碳排放量由于AI相关数据中心建设而增加。

尽管如此，可再生能源仍然是大型科技公司战略的关键部分，即使它不能满足AI的所有能源需求。

亚马逊也在可再生能源方面进行了重大投资，连续第四年成为可再生能源的最大企业买家。该公司的投资组合现在包括足够的风能和太阳能，每年可以为720万美国家庭供电。

然而，可再生能源的问题在于，在一天中的某些时候，你可能需要进入能源储存，因为你可能没有在那个时候使用那些能源。

除了寻找更清洁的能源，大型科技公司还在投资效率。Luccioni说，像谷歌这样的公司现在正在开发针对AI任务优化的AI特定芯片，例如张量处理单元（TPU），而不是使用为游戏技术创建的图形处理单元（GPU）。

Nvidia 声称，与早期版本相比，其最新的 Blackwell GPU 可以将 AI 模型的能耗和成本降低 多达 25 倍。

想要了解不管理能源成本的科技公司的未来，台积电 ( TSM ) 就是最好的选择。首席财务官黄文德尔 (Wendell Huang) 表示，全球 90% 以上的最先进人工智能芯片均由台积电生产，去年 能源成本翻了一番 ，导致该公司的利润率下降了近一个百分点。

为了更准确地评估能源需求并降低未来的成本，专家们说透明度是关键。

Luccioni正在研究一个AI能源星级评级项目，该项目旨在通过基准测试它们的能源消耗，帮助开发者和用户选择更节能的模型。

预计公用事业公司和科技巨头将在未来几年在AI上投入巨资。

但根据Luccioni的说法，AI可能不仅仅是问题——它也可能是解决能源危机的一部分解决方案。

Luccioni说：“AI绝对可以成为解决方案的一部分。例如，知道一个水电站何时需要修理，或者老化的基础设施，如电缆，修理泄漏。实际上在传输和储存过程中损失了很多能源。所以AI可以用来实时预测或修复这些问题。”

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