im钱包app官方下载:AI训练一次 把我家这辈子的电都用完了
之前世超寫過一篇 AI 有多耗水的稿子，說是谷歌數(shù)據(jù)中心去年一年就花掉了一個半西湖的水量。
除了耗水，可能很多人還忽略了一點，那就是 AI 在耗電這塊也是一絕。
前兩天阿里剛結(jié)束的云棲大會上，中國工程院院士、阿里云創(chuàng)始人王堅就打了這么一個比方——
過去一百年里，全球電動機消耗掉的電量就占到了總發(fā)電量的一半，而現(xiàn)在的大模型就相當于新時代的電機。
而這個新時代的 “ 電機 ” ，也是相當耗電。
現(xiàn)在，為了喂飽它這只電老虎，有些公司甚至準備搬出了 “ 核動力 ” 。
其實在業(yè)內(nèi)，關(guān)于 AI 和能源之間的話題也是沒有斷過。
Huggingface 的科學家就專門測試過各個大模型的耗電量和碳排放，世超翻了翻這篇論文，也是直觀地感受到了大模型耗電的瘋狂。
先是 Huggingface 自家的 BLOOM 大模型，有 1760 億參數(shù)，光是前期訓練它，就得花掉 43.3 萬度電，我換算了下，相當于國內(nèi) 117 個家庭一年用掉的電量。
和它參數(shù)量相當?shù)?GPT-3 ，耗電量就更不受控制，同樣是前期訓練，就要用掉 128.7 萬度電，足足是前者的三倍。
甚至有人做過這樣一個類比， OpenAI 每訓練一次，就相當于 3000 輛特斯拉同時跑 32 公里。。。
這還只是 AI 前期訓練用的電，在后期使用過程中累積的耗電量才是大頭。
一般來說，訓練就是不斷調(diào)整參數(shù)、重復(fù)訓練，最后得到一個使用體驗最好的模型，整個過程是有限度的。
后期的推理過程就不一樣了，比如我們用 ChatGPT ，每問一次問題都相當于是一次推理請求。
現(xiàn)在 ChatGPT 的月活用戶早已經(jīng)破億，它每天推理的頻次的飆升可想而知。
更具體一點，拿自動駕駛來說，前期訓練花費的能耗成本就只有兩三成，剩下的七八成都是后期的推理消耗的。
《晚點 LatePost 》之前也拿 ChatGPT 做了這么一個測算，按日均最高訪問量 2.7 億次來計算，假設(shè)每個人每次訪問會問五個問題，一整個月下來光是推理消耗的電量就是 1872 萬度。
總的來講， AI 這幾年來消耗的電力正在以指數(shù)級別增長，然而現(xiàn)在全球發(fā)電已經(jīng)差不多已經(jīng)趨于平緩。
照這個態(tài)勢發(fā)展下去，估計再過幾十年，光是 AI 的耗電量，就足以導致全球用電荒了。。。
來自 AMD ，紅色表示 AI 能耗，綠色表示現(xiàn)有能源
而之所以這么耗電，一方面和近幾年來 AI 圈子內(nèi)部搞起的軍備競賽不無關(guān)系。
國外在 OpenAI 之后，谷歌、 Meta 自家大模型的研發(fā)迭代也沒停過。
國內(nèi)卷得就更厲害，百度的文心一言、阿里的通義千問、騰訊的混元等等等等，參數(shù)一個賽一個高，這還只是大廠們的賽道，一些大模型初創(chuàng)企業(yè)更是海了去了。
另一方面， AI 用掉這么多電，和它背后數(shù)據(jù)中心不無關(guān)系。
在數(shù)據(jù)中心，用電最多的地方就是 AI 服務(wù)器，因為要有大規(guī)模的計算，普通的服務(wù)器根本就不夠用，還得用專屬的 AI 服務(wù)器。
然鵝 AI 服務(wù)器，光是功率就比普通服務(wù)器高出了六七倍，普通服務(wù)器一般只需要兩個 800W~1200W 的電源， AI 服務(wù)器，則要 4 顆 1800W 的高功率電源。
emmm 這不耗電都說不過去。。。
AI 的耗電，當然卷大模型的廠商比我們清楚得多，畢竟在他們那里可是真金白銀的電費嘩嘩往外流。。。
所以在解決 AI 能耗的問題上，業(yè)內(nèi)也是使出了渾身解數(shù)。
第一個辦法是想辦法提高 AI 芯片性能，性能上去了，耗電自然而然也就下去了。
另外一個辦法就簡單粗暴了，既然耗電多導致電費高，那找個更便宜的能源不就行了。
就比如國內(nèi)目前就在搞 “ 東數(shù)西算 ” 的工程，在西部清潔能源豐富的地區(qū)建立數(shù)據(jù)中心，用來處理東部的數(shù)據(jù)。
并且東部地區(qū)數(shù)據(jù)中心密集，工商業(yè)的平均電價大概在 0.676 元 / 度，而西部地區(qū)平均電價在 0.541 元 / 度，錢不就這么省下來了么。
有些公司則又看準了核能賽道。
像 OpenAI 和微軟都先后投資了核能發(fā)電，不過不是傳統(tǒng)的核裂變發(fā)電方式，而是還在實驗室階段的核聚變。
早在 2015 年， OpenAI CEO 奧特曼就對核聚變發(fā)電感興趣了，向一家核聚變初創(chuàng)企業(yè) Helion 投資了 950 萬美金， 2021 年，又給它豪擲了 3.75 億美元。
緊接著在今年 5 月份，在核聚變發(fā)電站還沒著落的時候，微軟就和 Helion 簽訂了購電協(xié)議，說要在 2030 年前實現(xiàn)負碳目標。
世超倒真有點好奇，這個 Helion 到底有什么魔力，在八字還沒一撇的時候，讓 OpenAI 和微軟先后都在它身上下這么大的注。
不過這事吧，從它給微軟的的承諾中就能窺探出一二。Helion 在那份購電協(xié)議中表示， 2028 年前上線的核聚變裝置，在一年內(nèi)會把發(fā)電功率提升到 50 兆瓦以上。
什么概念？相當于撐起 40000 戶家庭的供電。
更重要的是，買核聚變發(fā)出來的電，還賊拉便宜，折合成人民幣相當于 7 分錢一度電，這誘惑誰擋得住啊。
微軟也沒把所有雞蛋放在一個籃子里，在下注核聚變發(fā)電的同時，他還看好了近幾年發(fā)展起來的小型核反應(yīng)堆（ SMR ）。
不久前，微軟發(fā)了個招聘通知，說要找個 “ 核技術(shù)首席項目經(jīng)理 ” ，來管SMR 這塊的工作。
和傳統(tǒng)核電的大型反應(yīng)堆比，理論上 SMR 這玩意兒體積更小，甚至可以在工廠里批量生產(chǎn)。
發(fā)電功率也是傳統(tǒng)反應(yīng)堆的三倍，并且 SMR 也不用擔心損壞時釋放放射性元素，因為它能在第一時間自動關(guān)閉系統(tǒng)。
同時 SMR 也更省錢，平均每 1000 度電下來就能省將近 100 美元。。。
當然，這些東西目前還是八字沒那一撇， AI 耗電猛的現(xiàn)狀，短時間內(nèi)也很難會得到改變。
各種核聚變項目，世超也不好說它們到底能不能成。
但 AI 的發(fā)展，說不定會給核能來一記大助攻。
如果這個世界是一局電子游戲的話，說不定可控核聚變的科技樹，正好就在 AI 之后呢。
撰文：松鼠 編輯：江江 & 面線 封面：萱萱
圖片、資料來源：
David Patterson，Carbon Emissions and Large Neural Network Training
WSJ，Artificial Intelligence Can Make Companies Greener, but It Also Guzzles Energy
虎嗅，訓練一次ChatGPT，“折壽”3000輛特斯拉
IT之家，AI 能耗成本太高，微軟考慮用核電來為數(shù)據(jù)中心供能
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