ebet真人Chat GPT 每天要耗费 17 万个家庭的用电量到底值不值？

　　ebet真人Chat GPT 每天要耗费 17 万个家庭的用电量到底值不值？大家似乎都知道训练 AI 发展 AI 需要大量算力，极为耗电耗水，但我们似乎又不清楚它具体有多耗电。

　　即便如此，部分地区已经开始感受到由 AI 大潮带来的用电压力，而各领域的研究人员也在想方设法去对能耗进行测算ebet真人。

　　毕竟，如果我们真要如科技巨头们所描绘般走入与 AI 紧密共存的未来，那及早计算它背后的「能源账」也是一种必要。

　　即便图片出来质量还可以，我也总会忍不住多点几下，生成几次，或者添加一些变量，看模型会给我「造」出什么。

　　去年 12 月，开源 AI 平台 HuggingFace 研究员和卡内基梅隆大手合作，统计了 88 个不同 AI 模型在不同任务下的用电情况ebet真人。

　　其论文指出，图像生成模型推断 1000 次平均用电 2.907 千瓦时，而平均手机充电耗电量为 0.012 千瓦时。

　　不过，论文作者 Sasha Luccioni 强调ebet真人，这并不意味着所有图像生成模型的耗电量都如此，因为研究测算中既然只生成 64x64 图像的小模型，也有生成 4K 高清图的模型。

　　相比之下，文本类模型的耗电量会低很多—— 推断 1000 次平均耗电量介乎于 0.002 千瓦时至 0.047 千瓦时。

　　值得指出的是，这只是 AI 模型在训练完成之后每次使用时的耗电量，训练模型本身用电量则更可观。

　　论文估算，GPT-3 这种体量的模型训练用电量可达 1300 兆瓦时，约等于 130 个美国家庭一年的用电量。

　　因为 OpenAI 变得越来越不 open，不再像几年前一样会公布训练细节，如用了什么硬件和耗时。

　　de Vries 将视野拉得更广，直接跳过 AI 模型，通过计算全球被用于 AI 领域的英伟达 GPU 数量来估算这个领域的用电量。

　　据 de Vries 估算，到了 2027 年，AI 行业每年的耗电量将介乎于 85 - 134 太瓦时，相当于荷兰整个国家的用电量。

　　至于 ChatGPT 本身，de Vries 认为它每天处理 2 亿个用户请求会耗电 50 万千瓦时，这相当于一个美国家庭每天用电的量的 1.7 万倍。

　　如果 Google 将 AI 结合到每一次搜索中，那它一年的用电量就会飙升至 210 亿千瓦时，高于肯尼亚、克罗地亚等国家的用电量。

　　他指出，在 2010 -2018 年期间，全球数据中心的用电量其实相对稳定，大概占全球总用电量 1%-2%。

　　它自然地创造了一种驱动力，让人们不停地增加算力资源，一旦模型或硬件变得更高效了，人们又要让这些模型变得更加大。

　　据 de Vries，比特币挖矿现在一年仍然消耗 1450 亿千瓦时的电量，碳足迹高达 8100 万吨，比摩洛哥的年排放量都要高。

　　我们花了那么多年才在加密行业学会这个，我真的很失望我们怎么没能早些在 AI 领域做到这件事。

　　但和加密币行业不同的是，在各个大公司的叙事中，AI 将更紧密地融入我们的生活中，巨头们也不怕说起 AI 的耗电问题，只是解决方案也和 AGI 一样「未来」。

　　如果没有大突破，我们没法达到目的地。我们需要核聚变，或者极其廉价的太阳能加上存储设备，或者某种大规模的设备。

　　此前，Altman 和微软都投资了核聚变发电初创公司 Helion。这家公司致力于 2028 年以前，建成全球首座核聚变发电厂。

　　这段时间引来大量关注的法国公司 Mistral AI 和美国公司 Inflection AI 则各自拿出训练成本更低的高质量模型。

　　据彭博社，为了应对用电量的飙升，美国一些电力公司在考虑解封已经封存的化石燃料发电厂，部分公司已经开始提请监管机构批准建造新的天然气发电厂。

　　国际能源署在今年发布的报告中预测，未来三年，全球对数据中心、加密货币和 AI 的电力需求将增加一倍以上，相当于一个德国的全部电力需求。

　　到了 2026 年，全球总体电力需求预计将增长 3.4%，但风能、太阳能和水能等可再生能源和核能，都无法弥补这一增长。

　　的确，如果我们想要一个 AI 无处不在的未来，正如 Altman 所言，真的是迫切需要重大突破。

　　考虑到 AI 的各种限制，它在很多地方可能都不适用，但我们就得花很长时间和大量能源去用艰难的方式才能明白这个道理。返回搜狐，查看更多