近日，一则“人工智能已对全球电力系统造成严重破坏”的报道引发公众对AI能耗的担忧。
　　AI到底有多耗电？
　　中国科学院计算技术研究所工程师刘延嘉接受记者采访时表示，AI的耗电主要集中在模型训练和推理两方面。一般来说，参数量越大，大模型的算力消耗就越大，其消耗的电能就越多。以GPT-3大模型为例，其训练耗电总量大约为1280兆千瓦时，也就是128万度电，相当于6400个中国普通家庭一个月的用电量。
　　在推理阶段的耗电量同样不容小觑。刘延嘉说：“推理是大模型响应用户需求的过程，虽然AI推理阶段单次能耗比训练阶段低，但由于高频调用，电力消耗也相当惊人。”在全球已推出的数百个AI大模型中，仅ChatGPT每天就要消耗50万千瓦时电力来响应用户超2亿的应用需求。随着全球用户数量、使用频率的增加，耗电量也将不断累积。
　　据国际能源署发布的《电力2024》报告预测，到2026年，全球数据中心每天的用电量将达到1.05万亿千瓦时，大约是整个日本全年的用电量。当下AI应用范围越来越广，其对全球电力系统的“压榨”还将进一步凸显。
　　如何应对AI耗电问题？
　　“最直接的解决方案是从供应端入手，不断增加供电量，以解决AI耗电问题。”刘延嘉表示，风电、光电及储能技术已经成为重要突破口，并取得了长足的发展。
　　在需求端，包括算法优化、硬件改进和能源管理等方面都有节能潜力可以挖掘。算法优化可以在不显著降低AI性能的情况下，减少计算量和能耗。刘延嘉建议，包括芯片在内的硬件改进，是解决AI耗电问题的重要途径，未来量子计算、光子计算等新型计算技术也可大幅提升计算效率，减少能耗。
　　此外，刘延嘉介绍，在AI数据中心能源管理上，积极转向可再生能源供电、使用先进的冷却技术和智能电力管理系统，都能有效降低AI的能耗。

转载：陕西科技报