近年來，隨著人工智能（AI）技術(shù)的快速發(fā)展，AI進入了快速擴張和大規(guī)模應(yīng)用的新階段。數(shù)據(jù)中心等算力基礎(chǔ)設(shè)施是AI的數(shù)據(jù)中樞和算力載體。生成式人工智能（AIGC）技術(shù)作為當(dāng)前AI技術(shù)的發(fā)展重點，其基礎(chǔ)是以數(shù)據(jù)和算力堆疊為標(biāo)志的大模型，訓(xùn)練和應(yīng)用需要消耗大量的算力支持。當(dāng)前，微軟、Alphabet以及Meta等科技巨頭正斥資數(shù)十億美元建設(shè)數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施，以支撐AI技術(shù)的發(fā)展。諸如谷歌、蘋果和特斯拉這樣的企業(yè)，也在持續(xù)不斷地通過推出新產(chǎn)品和服務(wù)來加強其AI能力。激增的算力需求，直接導(dǎo)致了AI技術(shù)背后數(shù)據(jù)中心能源需求的急劇上升。

　　埃隆·馬斯克指出，鑒于AI每半年就能實現(xiàn)能力十倍增長的趨勢，電力供應(yīng)將面臨前所未有的壓力。“AI計算的瓶頸是可以預(yù)見的……一年前，短缺的是芯片。下一個短缺將是電力。當(dāng)芯片短缺緩解之后，明年可能就會出現(xiàn)電力將不足以運轉(zhuǎn)這些芯片。”O(jiān)penAI的首席執(zhí)行官山姆·奧爾特曼在達沃斯世界經(jīng)濟論壇上表示，未來的AI需要能源方面的突破，因為AI消耗的電力將遠遠超過人們的預(yù)期。他稱，更有利于氣候變化的能源，尤其是核聚變或更便宜的太陽能以及儲能，是AI的發(fā)展方向?！安蝗〉猛黄疲筒豢赡苓_到這個目標(biāo)。這促使我們加大對核聚變的投資?！盇I芯片龍頭英偉達創(chuàng)始人兼CEO黃仁勛在一場公開演講里表示，“AI的盡頭是光伏和儲能，不要光想著算力，如果只想著計算機，需要燒掉14個地球的能源”。

　　AI正成為各國電力需求重要增長點。以O(shè)penAI的聊天機器人ChatGPT為例，其背后的大語言模型（LLM）在訓(xùn)練過程中需要處理海量的信息，而每一次的數(shù)據(jù)處理都離不開電力的支持。當(dāng)用戶與ChatGPT互動時，每一次回應(yīng)的背后也離不開電力的持續(xù)供給。據(jù)估算，若ChatGPT每日響應(yīng)約2億個請求，則該過程中消耗的電力將超過58萬度，即79.2萬千瓦時，這相當(dāng)于美國家庭平均日用電量的1.7萬多倍，單月耗電量接近28.6萬中國居民的用電水平。斯坦福人工智能研究所發(fā)布的《2023年AI指數(shù)報告》指出，一次訓(xùn)練AI大語言模型GPT-3所消耗的電力約為1287兆瓦時，相當(dāng)于3000輛特斯拉電動車共同行駛20萬英里的總耗電量。根據(jù)《焦耳》（Joule）雜志上發(fā)表的研究顯示，如果谷歌將AIGC集成到用戶的每次搜索之中，其每年的用電量將飆升至約290億度。這一數(shù)字超過了諸如肯尼亞、危地馬拉和克羅地亞等國的全年用電量。據(jù)國際能源署（IEA）估計，預(yù)測訓(xùn)練一個AI模型一年所需的電力超過了100戶家庭的用電量。到2026年，全球數(shù)據(jù)中心的年度總電力消耗將達到1.05萬億千瓦時，即超過1萬億度電，這一數(shù)值大致相當(dāng)于日本全國一年的電力消耗量。預(yù)計從2027年起，bwin必贏官方授權(quán)平臺僅僅AI新增服務(wù)器的年耗電量就將等同于荷蘭或瑞典等國家的總耗電量，約占全球電力消耗的0.5%。

　　除了電力的大量消耗，AI大模型的碳排放也引人擔(dān)憂。雖然OpenAI并未公布具體的計算成本，但第三方研究顯示，僅部分訓(xùn)練ChatGPT模型就消耗了大約1287兆瓦時的能源，導(dǎo)致超過550噸的二氧化碳排放，這相當(dāng)于一個人在紐約和舊金山之間往返550次的碳排放量。自2019年以來，谷歌的溫室氣體總排放量增加了48%。僅去年一年，谷歌就產(chǎn)生了1430萬噸二氧化碳，較2022年增長了13%，其中范圍2的碳排放同比增長了37%。谷歌在其報告中解釋稱，碳排放量的增加主要來自數(shù)據(jù)中心的能源使用和供應(yīng)鏈排放的增長。“隨著我們進一步將AI融入到產(chǎn)品中，減少碳排放變得更具有挑戰(zhàn)性，因為AI計算強度的提高導(dǎo)致能源需求增加，而基礎(chǔ)設(shè)施投資的增加也會導(dǎo)致碳排放增加?！倍@甚至已經(jīng)是谷歌“極力優(yōu)化”的結(jié)果了，谷歌報告指出，截至2023年底，公司已經(jīng)連續(xù)七年實現(xiàn)100%可再生能源消耗，并借此在2023年實現(xiàn)了63%的碳排放減少。今年5月，微軟透露自2020年以來，其二氧化碳排放量增加了近30%。為OpenAI提供大量計算資源的雷德蒙德也將排放量的增加歸因于其云計算和AI業(yè)務(wù)部門的數(shù)據(jù)中心建設(shè)和配置。據(jù)IEA數(shù)據(jù)顯示，數(shù)據(jù)中心和傳輸網(wǎng)絡(luò)各自占全球能源消耗的1.5%，每年的二氧化碳排放總量相當(dāng)于巴西的排放量。此前也有數(shù)據(jù)估計，全球數(shù)據(jù)中心每年消耗約2000億千瓦時的電力，并產(chǎn)生約1.5億噸的二氧化碳排放。

　　盡管當(dāng)前AI確實在能源消耗方面占據(jù)了相當(dāng)大的比重，但其作為各行各業(yè)的游戲規(guī)則改變者，在節(jié)能領(lǐng)域，也蘊藏著無窮的潛力。在傳統(tǒng)能源領(lǐng)域，AI增強了災(zāi)害預(yù)防能力，可以通過精準(zhǔn)調(diào)度和需求響應(yīng)，協(xié)助調(diào)節(jié)智能電網(wǎng)，做到動態(tài)優(yōu)化電力調(diào)度，提升清潔能源的消納比例和穩(wěn)定性，有效避免能源浪費和消除冗余。同時，AI還可以檢測出系統(tǒng)中的用能異常和低效率，生成相應(yīng)報告，并自動提醒用戶進行預(yù)防性維護。在工業(yè)領(lǐng)域，AI提高了生產(chǎn)技術(shù)裝備的智能化水平，推動了生產(chǎn)過程的智能化轉(zhuǎn)型，例如，智能機器人自動執(zhí)行任務(wù)，機器視覺執(zhí)行質(zhì)量控制，從而減少人力成本、材料浪費和排放。通過智能生產(chǎn)管理系統(tǒng)，AI實現(xiàn)了生產(chǎn)流程的實時監(jiān)控與優(yōu)化，同時還能改進產(chǎn)品設(shè)計和制造流程，提高供應(yīng)鏈效率，加速物料周轉(zhuǎn)周期，減少能源浪費。在建筑領(lǐng)域，結(jié)合了AI技術(shù)的能效優(yōu)化控制系統(tǒng)解決了傳統(tǒng)樓宇自動化系統(tǒng)的數(shù)據(jù)孤島問題，大幅提高了能源利用效率。AI技術(shù)可根據(jù)占用情況、天氣、使用模式等因素，根據(jù)實際需求實現(xiàn)動態(tài)響應(yīng)，智能調(diào)節(jié)樓宇內(nèi)的照明、供暖和制冷系統(tǒng)，減少不必要的能耗。

　　在交通領(lǐng)域，AI驅(qū)動的自動駕駛技術(shù)和智能交通系統(tǒng)可以提高交通效率，減少擁堵和尾氣排放，進而降低交通領(lǐng)域的碳排放。隨著新能源汽車的普及率不斷增長，AI還能優(yōu)化充電樁的布局與使用，在保證高效充電的同時不影響交通流暢。在碳排放管理領(lǐng)域，AI能預(yù)測未來的碳排放量，并實時跟蹤碳足跡數(shù)據(jù)，幫助各行業(yè)進行碳排放數(shù)據(jù)的測算與追蹤，助力企業(yè)了解自身的碳排放情況，制定有效的減排計劃。未來，隨著AI技術(shù)升級迭代、AI規(guī)?；褂脦淼纳a(chǎn)效率提升和可持續(xù)商業(yè)實踐開展，AI對于節(jié)能減碳的正面作用也會愈發(fā)凸顯。Capgemini研究所預(yù)測，到2030年，AI可能會將溫室氣體排放總量減少16%。世界經(jīng)濟論壇和波士頓咨詢公司的報告指出，使用AI技術(shù)可以幫助減少26至53億噸的二氧化碳排放，占減排總量的5%至10%，并在未來十年內(nèi)為企業(yè)可持續(xù)發(fā)展創(chuàng)造1.3萬億至2.6萬億美元的潛在價值。

　　解決能耗問題是推動AI技術(shù)可持續(xù)發(fā)展的關(guān)鍵因素。在全球AI技術(shù)“軍事競賽”日益激烈的趨勢下，隨著科技巨頭不斷建設(shè)新的數(shù)據(jù)中心，由此帶來的能源消耗預(yù)期將持續(xù)增加。要應(yīng)對AI的能耗挑戰(zhàn)，需要在算力和電力等多個層面進行綜合考量與協(xié)同努力。一方面，可以從AI本身降低能耗，包括但不限于提升芯片效率和算力效率，設(shè)計專門用于模型訓(xùn)練和推理的AI芯片；優(yōu)化AI算法和模型參數(shù)，使得小型模型能夠達到與大模型相近的效果；鼓勵使用開源模型，減少重復(fù)的模型訓(xùn)練工作所帶來的能源浪費。另一方面，能源供應(yīng)體系也需要適應(yīng)AI技術(shù)的能耗需求。為了支撐AI技術(shù)的可持續(xù)快速發(fā)展，科技企業(yè)必須采取措施減少數(shù)據(jù)中心對化石燃料的依賴，探索替代能源方案，包括但不限于加大對光伏發(fā)電、風(fēng)電等在內(nèi)的新能源及儲能技術(shù)的投資，提升清潔能源的使用比例，實現(xiàn)“源網(wǎng)荷儲”一體化；同時，還需要在新型能源技術(shù)的研究上加大投入，例如可控核聚變、固態(tài)電池技術(shù)以及鈣鈦礦材料的應(yīng)用等，以期為AI技術(shù)的發(fā)展提供長期、穩(wěn)定的綠色解決方案。

　　除此之外，構(gòu)建低碳、節(jié)能的數(shù)據(jù)中心正成為科技公司的努力方向。能效比更高的制冷技術(shù)、數(shù)據(jù)中心部署地的氣候條件，以及數(shù)據(jù)中心設(shè)計優(yōu)化，都是影響數(shù)據(jù)中心能耗的關(guān)鍵因素。例如，亞馬遜選擇運行云計算而非低利用率的本地數(shù)據(jù)中心，使用低碳混凝土建造數(shù)據(jù)中心，并通過企業(yè)建筑管理系統(tǒng)來管理能源使用和減少排放，同時還投資綠色能源項目以抵消碳排放；阿里巴巴引入AI算法來管理數(shù)據(jù)中心能耗，持續(xù)在線調(diào)優(yōu)運行參數(shù)，利用千島湖深層湖水進行冷卻，在全國所有自建數(shù)據(jù)中心保留了余熱回收接口，并使用公共云服務(wù)來進一步優(yōu)化能耗；華為云蕪湖數(shù)據(jù)中心首創(chuàng)了直通風(fēng)與間接通風(fēng)自適應(yīng)融合方案，結(jié)合了自然通風(fēng)與液冷技術(shù)，并輔以AI能效精準(zhǔn)調(diào)優(yōu)，使得在東部氣候較為炎熱的情況下，PUE值依然能降至1.1。

　　面對日益嚴(yán)峻的氣候挑戰(zhàn)，不斷擴張的AI不僅消耗了海量能源，還產(chǎn)生了大量的碳排放。如何在推動科技進步的同時，平衡好能源消耗與環(huán)境保護之間的關(guān)系，已成為亟待解決的重要課題。值得慶幸的是，隨著技術(shù)的進步和創(chuàng)新，緩解AI能耗問題并非“不可能的任務(wù)”。一項發(fā)表于《科學(xué)》期刊的研究指出，在2010~2018年間，全球數(shù)據(jù)中心的運算量增長了550%，存儲空間增長了2400%，但耗電量僅增長了6%。硬件和軟件等基礎(chǔ)設(shè)施以及技術(shù)的更迭，數(shù)據(jù)中心設(shè)計方面的技術(shù)創(chuàng)新，都有望讓AI運行更高效、更節(jié)能。正如比爾蓋茨所言，AI技術(shù)最終將會“抵消”其耗電量，對于運行新一代AI系統(tǒng)所產(chǎn)生的大量電力需求，我們無需“過分憂慮”。

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