AI系统或占数据中心近半耗电量 引发行业能源危机担忧

近期，数字经济学家亚历克斯·德弗里斯-高（Alex de Vries-Gao）在《焦耳》期刊发表的一项研究引起了广泛关注，研究结果显示，人工智能（AI）系统到今年年底可能将占据全球数据中心近50%的电力消耗。这一数据不仅反映了AI技术特别是深度学习模型日益增长的计算需求，同时也引发了关于全球能源危机的严重担忧。

AI技术迅猛发展与能源消耗

随着人工智能技术的迅猛发展，尤其是在自然语言处理、计算机视觉和深度学习等领域，所需的计算能力和相应的能耗大幅增加。德弗里斯-高在研究中重点分析了英伟达和超威半导体（AMD）等公司生产的AI芯片，这些芯片在训练和运行AI模型时消耗了大量电力。研究还涉及了博通等其它制造商的产品，揭示出一个共同特征：AI芯片的能耗正在迅速攀升。

国际能源署（IEA）此前则警告，如果这一趋势持续，预计到2030年，全球因AI技术而消耗的电力将达到日本目前全国用电水平的相当数字。这样的发展不仅增加了现有数据中心的压力，同时也推动了对更多能源供给形式的讨论和需求。例如，亚马逊云科技（AWS）首席执行官马特·加曼（Matt Garman）指出，英国必须大力投资核能，以支持不断增长的数据中心电力需求。

数据中心能耗的现状与未来

根据国际能源署的统计，2024年全球数据中心（不包括加密货币挖矿用途）耗电量预计将达到约4150亿千瓦时。德弗里斯-高估计，其中大约20%的电力被人工智能系统所消耗。而到2025年，这一比例可能攀升至49%，这相当于2300万千瓦的持续电力需求，几乎是荷兰全国用电量的两倍。

数据中心的能效水平与AI工作负载所需冷却系统的电力需求，是推动其高能耗的主要因素。AI的计算过程通常需要快速处理海量数据，这不仅对芯片本身的能效提出挑战，也对整个数据中心的管理、冷却等基础设施的设计和布局要求更高。因此，AI技术的核心基础设施——数据中心的高能耗特性，正对可持续性提出了严峻的挑战。

多重因素影响未来趋势

尽管研究结果令人十分担忧，但在未来也有可能抑制AI硬件需求的因素。德弗里斯-高指出，像ChatGPT等AI应用热度的降低，以及地缘政治因素的影响，可能减缓对AI硬件的需求增长。另一方面，能效提升的动力也可能加速AI的普及，并促使各国积极开展主权人工智能的研发。这种自主开发AI系统的趋势，很可能刺激硬件需求的进一步增长。

在此背景下，许多科技巨头意识到，人工智能的发展可能影响其环保目标的实现。微软和谷歌等公司都表示，这一转变将带来新的环保挑战。德弗里斯-高特别强调，当前AI能耗需求缺乏透明度，尽管欧盟《人工智能法案》要求公开AI模型训练时的能耗，但日常运营数据却尚不需要披露。

提高能耗透明度的必要性

对于这一现象，英国艾伦·图灵研究所可持续发展项目的主任教授亚当·索贝（Adam Sobey）提出了质疑，他认为必须提升AI领域的能耗透明度。他指出，虽然AI在交通、能源等高碳行业能提升效率，但这些潜在的增效作用可能会在某种程度上抵消其自身的能耗。而只要能够找到少数优质的应用场景，就有望通过优化实现前端能源消耗的平衡。

在全球范围内，对AI能耗的讨论和研究势在必行。行业必须加大对AI技术能效的研究，尤其是在低碳技术和绿色能源方面。并且，政策和行业标准的完善将对推动可持续AI的发展起到重要作用。各方需要协同努力，以寻求在满足AI技术发展需求的同时，能够实现能源的合理利用，推动未来数字经济的可持续发展。