制约人工智能发展的竟然是耗电量太高

人工智能究竟能走多远？抛开工农业生产和科研，我们可以想象一下拥有人工智能的生活方式:下班了，自动驾驶的汽车把你送到家门口，车门打开，车灯目送你走进电梯，它却自行离去，寻找车位自动泊车。电梯送你到家门口，智能门锁自动识别主人回家，打开房门。智能空调提前把室温调整到你最喜欢的26度。女仆机器人贴心的帮你换好拖鞋，并递上一杯刚刚冲好的咖啡。客厅的灯光会随着你的心情调整着色温和亮度。冰箱里永远储存着你最爱吃的食材，就像在餐馆一样，你可以任意选择爱吃的饭菜。炒菜机器人内置了满汉全席所有的菜谱。墙壁上挂着各种各样的显示屏，你可以随时发出指令获取资讯。智能健身器材可以根据你的身体状态设计出最佳健身方案，桑拿房会带给你超越洗浴中心的体验。睡觉吧，智能大床会设计出最适合你的睡眠方案，让你在第二天清晨从美梦中醒来。

这样的生活距离我们还有多远？那些富豪们是否早已过上了智能生活？

马斯克说:“我在一年多前就预测过芯片短缺，下一个短缺的将是电力。我认为明年将没有足够的电力来运行所有的芯片。”

人工智能到底有多耗电？

训练AI大模型使用的主流算力芯片英伟达H100芯片，一张最大功耗为700瓦，这意味着运行一小时就要耗电0.7度。好像也没多少啊！我们在家里涮火锅时，一小时至少一度电。

可是，人工智能可不是一张芯片就能满足的。以GPT-3的训练为例，GPT-3有1750亿个参数，据估计，训练过程使用了大约1287兆瓦时的电力。算下来，就是128.7万度

这个耗电量有多大？这相当于美国约121个家庭一整年的用电量。相当于3000辆特斯拉电动汽车共同开跑，每辆车跑20万英里。

国际能源署的报告称，ChatGPT响应一个请求平均耗电2.9瓦时。相当于将一个60瓦的灯泡点亮差不多三分钟。而ChatGPT每天响应约2亿个需求，消耗超过50万度电力，相当于GPT-3的训练的40%，也就是1200辆特斯拉电动汽车跑20万英里。

GPT-3单次训练耗电量就达12.87亿度电，大概是3000辆特斯拉电车共同开跑，每辆车跑32万公里的总耗电量。

人工智能不就是计算机吗？怎么会这么费电？

我们都知道比特币，今天比特币的价格是61,394.42美元。可是，挖掘一枚比特币消耗的电量大约在15000至20000千瓦时之间，甚至有估计高达50000千瓦时。这意味着挖掘一枚比特币所需的电量相当于一个家庭数年的用电量。

根据剑桥大学替代金融研究中心的研究，截至2021年5月10日，全球比特币挖矿的年耗电量大约是149.37太瓦时。这一数字已经超过马来西亚、乌克兰、瑞典等国家的耗电量，十分接近耗电排名第25名的越南。并且，随着比特币价格的上涨和算力的提升，这个数值还在持续增长。

听说国内有很多挖矿工厂，里面是正规的大厂房，成千上万台矿机24小时不停地工作。由于热量太高，一般都采用轴流风机来通风散热。

人工智能的耗电量还要远高于挖比特币！

人工智能的散热也是一个大问题。我国把数据中心建到青海、贵州，这里有着丰富的绿色电力资源，包括光电、风电、水电等。不仅能解决电力问题，还能大大降低散热能耗。青海和贵州气候干燥、冷凉，数据中心可实现全年三百天自然冷却，制冷用电比全国平均水平低40%左右。

不远的未来，我们可能会获取更多能源。核能、氢能，也许还能够解锁超导，降低芯片的耗电量。或许用不了几年，人工智能就能覆盖我们的工作与生活。