最近《纽约客》报道，ChatGPT 每日耗电量或超过 50 万千瓦时，相当于美国家庭平均用电量的 1.7 万倍。埃隆·马斯克也曾预言，未来两年内电能短缺将成为制约 AI 发展的主要因素。然而，事实真的是这样吗？
目前关于 AI 耗电量的观点主要源自估算结果，而非真实的测量数据。美国信息技术与创新基金会（ITIF）发布的报告认为，个别不准确的研究大大高估了 AI 的能耗，这样的言论可能对 AI 发展造成不利影响，阻碍 AI 在促进节能减排、应对环境挑战方面发挥潜力。业界人士呼吁，应当促进行业信息透明，同时减少 AI 技术的滥用。
AI 能耗评估难题：影响因素众多
ITIF 是一家非营利智库，总部位于美国华盛顿。在这份题为《重新审视对人工智能能耗的担忧》的报告中，ITIF 指出，不同 AI 模型的能耗和碳排放存在巨大差异，受到诸多因素的影响，包括芯片设计、冷却系统、数据中心设计、软件技术、工作负担、电能来源等。
所以，在估算 AI 的能耗方面，不同研究的结论出现了较大分歧。2019 年马萨诸塞大学阿默斯特分校团队发布的一项预印本研究估算，当时领先的谷歌公司大语言模型 BERT 在 79 小时的训练过程中排放了约 1438 磅二氧化碳（约合 652 千克），量级相当于一名乘客乘坐飞机往返于纽约和旧金山一次。研究也对 AI 神经架构搜索（NAS）等技术得出了类似结论。这篇论文在谷歌学术被引用接近 3000 次，并得到了大量媒体报道。
然而，从事 AI 研发的企业和机构得出了截然不同的分析结论。2021 年，谷歌公司与加州大学伯克利分校发布一项预印本研究认为，前述研究将谷歌的 AI 碳排放数值高估了 88 倍。但是这项研究得到的关注远不如前者，被引数仅有 500 左右。
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由于媒体和公众关注负面信息的倾向，结论惊人的研究更容易得到传播。科技行业名人的言行也在放大“ AI 能耗巨大”的信息，马斯克曾预言“制约 AI 发展的因素将由‘缺硅’变成‘缺电’”；Open AI CEO 萨姆·阿尔特曼也表示 AI 将消耗更多电力，并高调投资核聚变。
从全生命周期视角评估 AI 能耗
ITIF 报告指出，目前许多研究和政策都关注 AI 训练（training）阶段，但多项研究表明 AI 在推理（inference）过程中，也即人们使用 AI 输出结果的过程能耗更高。此外，不同 AI 模型处理不同类型的推理任务，能耗的差异也很大。例如 1000 次请求计算，图片分类任务的耗电量是 0.007 千瓦时，而图片生成任务耗电 2.907 千瓦时。
报告作者指出，AI 的训练是一次性事件，而它的使用是长期过程，讨论 AI 能耗问题时应该关注的不是爆发式增长，而是长期的影响。并且，从技术史的视角看来，AI 及其能耗的增长还将受到以下 4 个因素的限制：
1 基础设施建设成本将制约 AI 的快速增长
“ChatGPT 每日耗电量或超过 50 万千瓦时”的结论，出自技术博客 Digiconomist 作者亚历克斯·德·弗里斯（Alex de Vries）的估算。德·弗里斯还曾预测，在最糟糕的情况下，谷歌的 AI 用电量将与整个爱尔兰相当，达到每年 29.3 TWh（太瓦时）。但他同时也指出，要想达到这样的规模，谷歌需要在芯片上投入 1000 亿美元，此外还要数据中心的运营和电费投入数十亿美元。如果AI的运营成本居高不下，逐利的商业公司自然会放慢脚步，减少投入。
2 AI 性能增长存在边际效应
近年来 AI 连续在许多领域取得了突破性进展，这也意味着它可能很快迎来一个瓶颈期。研发、运营更大的模型带来的回报将越来越低，在提升准确性上精益求精也将变得更困难。所以，优化 AI 模型可能是接下来的研发方向。
3 软件和硬件的性能提升将减少 AI 能耗
AI 模型的优化，以及硬件技术的进步，都有望减少 AI 的能耗。一项发表于《科学》期刊的研究指出，在 2010~2018 年间，全球数据中心的运算量增长了 550%，存储空间增长了 2400%，但耗电量仅增长 6%。硬件、虚拟技术和数据中心设计方面的创新提升了能效，也使得云计算的规模化成为可能。
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同样，剪枝（pruning）、量化（quantization）、蒸馏（distillation）等技术有望带来更好的算法，让 AI 模型更快、更节能。谷歌公司和加州大学伯克利分校研究团队指出，有赖于各项技术进步，近年来在谷歌公司内部 AI 的能耗占比保持稳定，尽管机器学习增长到运算量的 70%~80%。
4 AI 的应用最终将在某些方面减少碳排放
整体上，当人们用电子邮件替代传统书信，用观看 DVD 或流媒体频道替代去电影院看电影，这些活动的数字化都减少了碳排放。AI 有望在这方面继续发挥作用，例如通过改进视频通话体验，使更多的会议转向远程进行。此外，AI 技术还可用于进行电网调度、分析气候数据，从而成为应对气候变化的助力。
准确评估 AI 能耗促进领域健康发展
从历史的角度看，关于 AI 碳排放的担忧并不新鲜。90 年代曾有人预测，未来发电量的一半将用于满足互联网活动；在流媒体出现的时候，同样有人提出类似观点。如今我们知道，这些担忧都并未成为现实。ITIF 报告认为，如果没有完全理解 AI 能耗问题就急于进行管控，可能会阻碍 AI 的性能提升，限制其发展潜力。例如，使 AI 消除偏见和仇恨言论、避免输出有害信息，都需要进行更多的推断，从而提升能耗。
报告建议，应对大众关于 AI 能耗问题的担忧，决策者应当：
① 制定相应标准，使 AI 模型能耗公开透明；
② 鼓励业界主动公开 AI 模型能耗信息，以便公众进行知情选择；
③ 考虑 AI 法规对能源使用的意外后果；
④ 利用 AI 实现政府运作的低碳化。
一些机构已经在推动 AI 的信息公开。2023 年 12 月，欧盟通过《人工智能法案》，这是全球首部 AI 监管法案。法案督促 AI 开发者致力于使模型高能效、可持续，并要求进行相应的信息公开。
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德·弗里斯同样呼吁进行信息公开，同时他希望及时限制 AI 的发展，就像限制加密货币技术一样。数字经济学家（Digiconomist）博客指出：“ AI和先前的区块链等新兴技术的发展，伴随着大量的狂热和错失恐惧（FOMO），这通常会催生对终端用户没什么益处的应用 。”
而在《纽约客》报道中，著名科学记者伊丽莎白·科尔伯特（Elizabeth Kolbert）的原话是：“每当 ChatGPT 吐出信息（或给某人写高中作文），都需要进行大量运算。据估计，ChatGPT 每天要响应约 2 亿次请求，同时消耗超过 50 万千瓦时电力。”也就是说，要应对 AI 能耗危机，或许可以从限制使用 AI 写作业开始。
参考文献
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[11] Powering AI could use as much electricity as a small country. Digiconomist. https://digiconomist.net/powering-ai-could-use-as-much-electricity-as-a-small-country/ <2023-10-10/2024-03-12>
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