人工智能能源需求不斷增長(zhǎng)，電網(wǎng)壓力巨大

　　人工智能技術(shù)的快速擴(kuò)張標準，給全球電網(wǎng)帶來(lái)了巨大壓力喜愛。

　　人工智能系統(tǒng)非常耗能。每次查詢模型時(shí)主要抓手，整個(gè)系統(tǒng)都會(huì)被激活保障。因此從計(jì)算角度來(lái)看，這是非常低效的空間載體。這些系統(tǒng)體製，尤其是從頭開(kāi)始生成內(nèi)容的大型語(yǔ)言模型(LLM)，需要大量的計(jì)算工作即將展開。據(jù)研究向好態勢，人工智能系統(tǒng)消耗的能量比運(yùn)行特定任務(wù)軟件的機(jī)器高出約33倍相對簡便。

　　隱形能源成本

　　雖然用于與AI模型交互的個(gè)人電腦和智能手機(jī)不是主要的能源消耗者發展基礎，但真正的負(fù)擔(dān)落在全球龐大的數(shù)據(jù)中心身上延伸。這些中心通常不為公眾所知，但處理著大量數(shù)據(jù)和計(jì)算任務(wù)要求。2022年，全球數(shù)據(jù)中心消耗了460太瓦時(shí)(TWh)的電力。國(guó)際能源署(IEA)預(yù)計(jì)製度保障，到2026年，這一數(shù)字將翻一番各領域，達(dá)到1000TWh顯示，相當(dāng)于日本的總用電量。

　　數(shù)據(jù)中心對(duì)于存儲(chǔ)和處理大量數(shù)據(jù)至關(guān)重要的有效手段，不僅支持人工智能共同努力，還支持加密貨幣和其他數(shù)字服務(wù)。一些地區(qū)感受到的壓力更為嚴(yán)重真正做到。在都柏林發展邏輯，新數(shù)據(jù)中心建設(shè)的暫停反映了這些設(shè)施的大量能源消耗，這些設(shè)施目前消耗了愛(ài)爾蘭近20%的電力追求卓越。與此同時(shí)發展機遇，愛(ài)爾蘭家庭正在減少能源使用量。

　　需求上升和基礎(chǔ)設(shè)施緊張

　　在英國(guó)性能，國(guó)家電網(wǎng)預(yù)測(cè)，未來(lái)十年數(shù)據(jù)中心的電力需求將增長(zhǎng)六倍，這主要得益于人工智能的發(fā)展強化意識。然而聽得進，電氣化運(yùn)輸和供暖所需的總能源預(yù)計(jì)會(huì)更高。美國(guó)的公用事業(yè)也面臨著數(shù)據(jù)中心需求增加的壓力合理需求，與此同時(shí)全技術方案，受政府政策刺激，國(guó)內(nèi)制造業(yè)也出現(xiàn)復(fù)蘇先進水平。

　　由于當(dāng)?shù)啬茉椿A(chǔ)設(shè)施承受巨大壓力重要的，這種同時(shí)出現(xiàn)的需求激增正促使一些州重新考慮對(duì)數(shù)據(jù)中心開(kāi)發(fā)商的稅收優(yōu)惠。

　　總之共享，隨著人工智能(AI)技術(shù)的快速發(fā)展綠色化發展，其能源需求也顯著增加，對(duì)電網(wǎng)造成了巨大的壓力結論。以下幾點(diǎn)概述了這一現(xiàn)象及其影響：

　　1. 計(jì)算需求增加：

　　AI模型尤其是深度學(xué)習(xí)模型堅持先行，通常需要大量計(jì)算資源來(lái)進(jìn)行訓(xùn)練和推理講實踐。例如，大型語(yǔ)言模型如GPT-4需要數(shù)百個(gè)甚至上千個(gè)GPU或TPU具體而言，并持續(xù)運(yùn)行數(shù)周或數(shù)月才能完成訓(xùn)練最為顯著。

　　這些計(jì)算任務(wù)不僅需要高性能的硬件支持，還需要大量的電力來(lái)驅(qū)動(dòng)這些硬件奮戰不懈。

　　2. 數(shù)據(jù)中心的能源消耗：

　　AI訓(xùn)練和推理工作大多在數(shù)據(jù)中心進(jìn)行生產能力。這些數(shù)據(jù)中心通常包含成千上萬(wàn)臺(tái)服務(wù)器，需要大量電力來(lái)運(yùn)行和冷卻規定。

　　數(shù)據(jù)中心的電力需求已經(jīng)占全球電力消耗的1-2%可持續，而AI相關(guān)的工作正在顯著增加這一比例。

　　3. 可再生能源的挑戰(zhàn)：

　　盡管許多技術(shù)企業(yè)致力于使用可再生能源來(lái)為其數(shù)據(jù)中心供電示範推廣，但不穩(wěn)定的可再生能源(如風(fēng)能和太陽(yáng)能)在面對(duì)高峰需求時(shí)可能難以提供足夠的電力情況。

　　因此，電網(wǎng)需要具備足夠的彈性和備用電源大大縮短，以應(yīng)對(duì)AI工作負(fù)載的高峰期堅持好。

　　4. 電網(wǎng)壓力：

　　AI的能源需求會(huì)導(dǎo)致電網(wǎng)負(fù)荷增加，特別是在計(jì)算任務(wù)密集的時(shí)期高質量。例如構建，當(dāng)多個(gè)大型AI模型同時(shí)訓(xùn)練時(shí)，可能會(huì)對(duì)電網(wǎng)造成顯著的瞬時(shí)負(fù)荷大幅增加。

　　電網(wǎng)需要進(jìn)行升級(jí)和擴(kuò)展平臺建設，以滿足日益增長(zhǎng)的需求，包括改進(jìn)基礎(chǔ)設(shè)施和智能電網(wǎng)技術(shù)服務延伸，以更有效地管理和分配能源新技術。

　　5. 碳足跡與環(huán)保：

　　大量的電力消耗不僅增加了電網(wǎng)壓力，也對(duì)環(huán)境產(chǎn)生了影響共創美好。除非使用清潔能源趨勢，否則AI相關(guān)的電力需求會(huì)導(dǎo)致大量的碳排放。

　　因此預判，如何平衡AI發(fā)展的能源需求與環(huán)保目標(biāo)成為一個(gè)重要的議題。

　　總之，隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展調解製度，其對(duì)電力的需求也在不斷增長(zhǎng)深入，這對(duì)現(xiàn)有的電網(wǎng)系統(tǒng)提出了巨大的挑戰(zhàn)。為了應(yīng)對(duì)這一情況統籌推進，需要在技術(shù)行業內卷、政策和管理層面采取一系列措施，以確保電網(wǎng)能夠穩(wěn)定科普活動、高效地支持人工智能的發(fā)展凝聚力量，同時(shí)盡量減少對(duì)環(huán)境的負(fù)面影響關鍵技術。

　　來(lái)源：千家網(wǎng)