近年來，人工智能（AI）的崛起引起了廣泛的討論和擔(dān)憂，很多人擔(dān)心 AI 會(huì)造成失業(yè)率飆升，而有些樂觀的朋友則戲稱“只要電費(fèi)貴過饅頭，AI 就永遠(yuǎn)不能完全代替人”。
雖然這是句玩笑話，但背后則是實(shí)實(shí)在在的AI能耗問題，越來越多的人擔(dān)憂高能耗將成為制約 AI 發(fā)展的瓶頸。就在不久前，技術(shù)創(chuàng)業(yè)者、前谷歌工程師凱爾·科比特（Kyle Corbitt）在社交媒體 X 上表示，微軟已經(jīng)遇到了這方面的難題。
AI 到底有多費(fèi)電？
科比特稱，訓(xùn)練 GPT-6 的微軟工程師們正忙著搭建 IB 網(wǎng)絡(luò)（InfiniBand），把分布在不同地區(qū)的 GPU 連接起來。這項(xiàng)工作很困難，但他們別無選擇，因?yàn)槿绻殉^ 10 萬塊 H100 芯片部署在同一個(gè)地區(qū)，電網(wǎng)就會(huì)崩潰。
為什么這些芯片集中起來會(huì)導(dǎo)致電網(wǎng)崩潰的后果呢？讓我們來簡(jiǎn)單算一筆賬。
英偉達(dá)網(wǎng)站上公布的數(shù)據(jù)顯示，每塊 H100 芯片的峰值功率為 700W，10 萬塊 H100 峰值功耗高可達(dá) 7000 萬W。而 X 評(píng)論區(qū)有能源行業(yè)從業(yè)者指出，10 萬塊芯片的總能耗將相當(dāng)于一座小型太陽(yáng)能或風(fēng)能發(fā)電廠的全部輸出。除此之外，還要考慮這么多芯片的配套設(shè)施的能耗，包括服務(wù)器和冷卻設(shè)備。這么多耗電設(shè)施，集中在一小片區(qū)域，給電網(wǎng)帶來的壓力可想而知。
AI 耗電，冰山一角
關(guān)于 AI 能耗問題，《紐約客》的報(bào)道一度引起廣泛關(guān)注。報(bào)道估算，ChatGPT 每日耗電量或超過 50 萬千瓦時(shí)。
實(shí)際上，目前AI耗電量雖然看上去是個(gè)天文數(shù)字，但仍然遠(yuǎn)遠(yuǎn)不及加密貨幣和傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)中心。而微軟工程師遇到的難題也表明，制約 AI 發(fā)展的不僅是技術(shù)本身的能耗，還有配套基礎(chǔ)設(shè)施的能耗，以及電網(wǎng)的承載力。
國(guó)際能源署（IEA）發(fā)布的一份報(bào)告顯示，2022 年全球數(shù)據(jù)中心、人工智能和加密貨幣的耗電量達(dá)到 460 TWh，占全球能耗的近 2%。IEA 預(yù)測(cè)，在糟糕的情況下，到 2026 年這些領(lǐng)域的用電量將達(dá) 1000 TWh，與整個(gè)日本的用電量相當(dāng)。
但是，報(bào)告同時(shí)顯示，目前直接投入 AI 研發(fā)的能耗遠(yuǎn)低于數(shù)據(jù)中心和加密貨幣。
英偉達(dá)在 AI 服務(wù)器市場(chǎng)中占據(jù)約 95%的份額，2023 年供應(yīng)了約 10 萬塊芯片，每年耗電量約為 7.3 TWh。但是在 2022 年，加密貨幣的能耗為 110 TWh，與整個(gè)荷蘭的用電量相當(dāng)。
圖注：2022 年與 2026 年，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心、加密貨幣、AI 數(shù)據(jù)中心的能耗估計(jì)值（柱狀圖從下往上依次展示）。可見，目前 AI 耗電量遠(yuǎn)低于數(shù)據(jù)中心和加密貨幣。圖片來源：IEA
冷卻能耗，不容忽視
數(shù)據(jù)中心的能效通常用能效比（Power Usage Effectiveness）評(píng)估，即消耗的所有能源與 IT 負(fù)載消耗的能源的比值。能效比越接近于 1，表明數(shù)據(jù)中心浪費(fèi)的能源越少。
數(shù)據(jù)中心標(biāo)準(zhǔn)組織 Uptime Institute 發(fā)布的報(bào)告顯示，2020 年全球大型數(shù)據(jù)中心的平均能效比約為 1.59。也就是說，數(shù)據(jù)中心的 IT 設(shè)備每消耗 1 度電，其配套設(shè)備就消耗 0.59 度電。
數(shù)據(jù)中心的額外能耗中，絕大部分應(yīng)用于冷卻系統(tǒng)。一項(xiàng)調(diào)查研究顯示，冷卻系統(tǒng)消耗的能量可達(dá)數(shù)據(jù)中心總能耗的 40%。
近些年，隨著芯片更新?lián)Q代，單臺(tái)設(shè)備的功率增大，數(shù)據(jù)中心的功率密度（即單位面積耗電量）不斷提升，對(duì)散熱提出了更高的要求。但與此同時(shí)，通過改進(jìn)數(shù)據(jù)中心設(shè)計(jì)，就能大幅減少能量的浪費(fèi)。
因?yàn)槔鋮s系統(tǒng)、結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)等各方面的差異，不同數(shù)據(jù)中心的能效比差異很大。Uptime Institute 報(bào)告顯示，歐洲國(guó)家已經(jīng)把能效比降到了 1.46，而在亞太地區(qū)仍有超過十分之一的數(shù)據(jù)中心能效比超過 2.19。
世界各國(guó)正在采取措施，敦促數(shù)據(jù)中心實(shí)現(xiàn)節(jié)能減排的目標(biāo)。其中，歐盟要求大型數(shù)據(jù)中心設(shè)立余熱回收設(shè)備；美國(guó)政府注資研發(fā)更高能效的半導(dǎo)體；中國(guó)政府也出臺(tái)措施，要求數(shù)據(jù)中心從 2025 年起能效比不高于 1.3，并將可再生能源使用比例逐年上調(diào)，到 2032 年達(dá)到 100%。
圖注：2020 年，全球各地大型數(shù)據(jù)中心的能效比。從左到右依次為：非洲、亞太地區(qū)、歐洲、拉丁美洲、中東、俄羅斯及獨(dú)聯(lián)體國(guó)家、美國(guó)和加拿大。圖片來源：Uptime Institute
科技公司用電，節(jié)流難開源更難
隨著加密貨幣和 AI 的發(fā)展，各大科技公司的數(shù)據(jù)中心規(guī)模不斷擴(kuò)大。據(jù)國(guó)際能源署（IEA）統(tǒng)計(jì)，在 2022 年美國(guó)擁有 2700 座數(shù)據(jù)中心，消耗了全國(guó)用電量的 4%，并預(yù)測(cè)這一比例到 2026 年將達(dá)到 6%。隨著美國(guó)東西海岸用地越發(fā)緊張，數(shù)據(jù)中心逐步向愛荷華州、俄亥俄州等中部地區(qū)轉(zhuǎn)移，但這些二線地區(qū)原有的產(chǎn)業(yè)并不發(fā)達(dá)，電力供應(yīng)可能無法滿足需求。
一些技術(shù)公司嘗試擺脫電網(wǎng)的束縛，直接從小型核電站購(gòu)買電能，但這種用電方式和新建核電站都要面臨復(fù)雜的行政流程。微軟嘗試使用 AI 輔助完成申請(qǐng)，而谷歌使用 AI 進(jìn)行運(yùn)算任務(wù)調(diào)度，以提高電網(wǎng)運(yùn)行效率，降低企業(yè)碳排放。至于可控核聚變何時(shí)投入應(yīng)用，目前仍然是未知數(shù)。
氣候變暖，雪上加霜
AI 的研發(fā)需要穩(wěn)定而強(qiáng)大的電網(wǎng)支持，但隨著極端天氣頻發(fā)，許多地區(qū)的電網(wǎng)正在變得更加脆弱。氣候變暖會(huì)導(dǎo)致更加頻繁的極端天氣事件，不僅造成用電需求激增，加重電網(wǎng)負(fù)擔(dān)，還會(huì)直接沖擊電網(wǎng)設(shè)施。IEA 報(bào)告指出，受干旱、降雨不足和提早融雪的影響，2023 年全球水力發(fā)電占比下跌到三十年來的低值，不足 40%。
天然氣往往被視為向可再生能源轉(zhuǎn)型過程中的一座橋梁，但它在冬季極端天氣下并不穩(wěn)定。2021 年，寒潮襲擊美國(guó)得克薩斯州，導(dǎo)致大面積斷電，部分居民家中斷電超過 70 小時(shí)。這次災(zāi)難的一個(gè)主要原因就是天然氣管道冰凍，造成天然氣發(fā)電廠停擺。北美電力可靠性委員會(huì)（North American Electric Reliability Council，簡(jiǎn)稱 NERC）預(yù)測(cè)，在 2024-2028 年，美國(guó)、加拿大有超過 300 萬人口面臨越來越高的斷電風(fēng)險(xiǎn)。
為保障能源安全，同時(shí)實(shí)現(xiàn)節(jié)能減排，許多國(guó)家也將核電站視為一種過渡措施。在 2023 年 12 月舉辦的聯(lián)合國(guó)應(yīng)對(duì)氣候變化委員會(huì)第 28 次峰會(huì)（COP 28）上，22 個(gè)國(guó)家簽署聯(lián)合聲明，承諾到 2050 年將核能發(fā)電能力提升到 2020 年水平的 3 倍。與此同時(shí)，隨著中國(guó)、印度等國(guó)大力推進(jìn)核電建設(shè)，IEA 預(yù)測(cè)到 2025 年，全球核電發(fā)電量將達(dá)到歷史新高。
IEA 報(bào)告指出：“在變化的氣候模式面前，提高能源多樣化、提升電網(wǎng)跨區(qū)域調(diào)度能力和采取更加抗沖擊的發(fā)電方式將變得越發(fā)重要。” 保障電網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施，不僅關(guān)系到 AI 技術(shù)的發(fā)展，更是關(guān)乎國(guó)計(jì)民生。
參考文獻(xiàn)
[1] Kyle Corbitt. X. https://twitter.com/corbtt/status/1772392525174620355. <2024-03-26/2024-04-09>.
[2] IEA (2024), Electricity 2024, IEA, Paris https://www.iea.org/reports/electricity-2024, Licence: CC BY 4.0
[3] Andy Lawrence. Which regions have the most energy efficient data centers?. Uptime Institute.
https://www.datacenterdynamics.com/en/opinions/which-regions-have-most-energy-efficient-data-centers/. <2020-08-04/2024-04-10>
[4] Zhang, Xiaojing, Theresa Lindberg, Naixue Xiong, Valeriy Vyatkin, and Arash Mousavi. "Cooling energy consumption investigation of data center it room with vertical placed server." Energy procedia 105 (2017): 2047-2052.
[5] Evan Halper. Amid explosive demand, America is running out of power. Washington Post. https://www.washingtonpost.com/business/2024/03/07/ai-data-centers-power/. <2024-03-07/2024-04-09>.
[6] Jeremy Hsu. US grid vulnerable to power outages due to its reliance on gas. New Scientist. https://www.newscientist.com/article/2411905-us-grid-vulnerable-to-power-outages-due-to-its-reliance-on-gas/. <2024-01-11/2024-04-09>.
[7] Jeremy Hsu. Much of North America may face electricity shortages starting in 2024. New Scientist. https://www.newscientist.com/article/2409679-much-of-north-america-may-face-electricity-shortages-starting-in-2024. <2023-12-23/2024-04-09>.
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