AI装备竞赛白热化,算力的尽头是什么?

发布时间:

2024-04-17

这个问题引起了马斯克和杰夫·贝索斯等科技巨头的关注,引发了人们对人工智能发展环境影响的担忧。

 

2023年堪称算力元年,AI技术的角逐如火如荼,科技巨头们纷纷进场你追我赶。人工智能的强大功能不断发展,但随之而来的是一个隐藏的成本:对能源的贪婪渴求。

 

训练这些复杂的算法需要巨大的计算能力,这转化为大量能源消耗。这个问题引起了马斯克和杰夫·贝索斯等科技巨头的关注,引发了人们对人工智能发展环境影响的担忧。

 

AI的背后:代价到底有多大?

AI不是一条容易的赛道,模型训练需要耗费大量的算力和电力。根据OpenAI的公开数据,ChatGPT一次模型训练需要的总算力消耗约是3640PF-days。[1]这相当于拥有一台每秒能够执行千万亿次计算的计算机,并且连续运行近10年。

 

模型训练也不是一劳永逸的工作,OpenAI几乎是每年一次版本迭代,参数量也随之成倍增长。从英伟达逆天的表现也可以对这场装备竞赛的激烈程度窥见一斑,数据中心业务2024财年营收同比增长409%!

 

问题核心在于训练过程。人工智能模型需要从庞大的数据集学习,这需要强大的计算机长时间运行复杂计算。这种持续的活动转化为巨大的电力需求。马斯克表达了他的担忧,强调人工智能有可能成为一个“消耗大量电力的庞然大物”。

 

AI模型的运行更是成本高昂,堪称电老虎。据《纽约客》杂志报道,据国外研究机构的报告,ChatGPT每天要响应大约2亿个请求,在此过程中消耗超过50万度电力。而每一个美国家庭的平均用电量只有29度,也就是说,ChatGPT每天用电量相当于1.7万个美国家庭的用电量。

 

  据国际能源署(IEA)估计,2022年全球数据中心、加密货币和人工智能消耗了约460太瓦时的电力,几乎占全球总电力需求的2%。预计到2026年,取决于部署速度、效率提升幅度以及人工智能和加密货币的趋势,这个数字可能翻番。这相当于2026年相比于2022年将增加160太瓦时至590太瓦时的电力需求,大致相当于增加至少一个瑞典或最多一个德国的电力消耗量。

能源困局的出路何在?

另一方面,贝索斯提出了一种解决方案:战略性数据中心选址。亚马逊斥资6.5 亿美元把数据中心建在了核电站旁边。这个占地1200英亩的数据中心由毗邻的 2.5GW核电站Susquehanna Steam Electric Station直接供电,而Susquehanna是美国的第六大核电站。

 

为什么把数据中心搬到核电站旁边呢?

 

核电站可以为数据中心提供稳定、可靠的电力供应,减少数据中心对电网的依赖,提高供电可靠性。而且核电的燃料成本相对较低,可以帮助数据中心降低运营成本。

 

通过与核电站进行余热利用,数据中心的能源利用效率也可以得到改善。核电站产生的余热可以用于数据中心的供暖、制冷等,减少数据中心的能源消耗。

 

通过将数据中心靠近核电站等清洁能源供应地,可以将环境影响降到最低。这种方法承认了人工智能发展的必要性,同时寻求减轻其生态足迹的方法。

 

OpenAI的CEO奥特曼关于未来的设想是AI和能源相互关联的:如果人工智能的使用按照奥特曼所看到的方式扩大规模,将需要“大量、大量”的能源。

 

Oklo是奥特曼支持的核初创公司之一,他于2015年领导Oklo的种子轮融资,并成为董事会主席。Oklo正在努力将核裂变商业化,这种反应为所有现有核电站提供动力,但使用的反应堆要小得多。

 

他还向Helion投资了3.75亿美元,这是一个由初创公司组成的新兴行业之一,致力于证明核聚变并将其商业化,核聚变是太阳产生能源且不会产生长期核废料的方式,但从未被复制和规模化在地球上。[6]2023年,微软也同意从2028 年开始向Helion购买电力。

 

再看国内,米哈游联合蔚来资本领投了能量奇点,投资金额近4亿元人民币。这是一家致力于开发可控核聚变技术,为人类实现“能源自由”。[8]此前,米哈游还投资了人工智能、脑机接口等多个前沿科技领域。

核能,或成 AI 的“真命天子”?

这个问题不仅限于环境影响。人工智能不断增长的能源需求可能会使现有电网不堪重负,导致潜在的停电和中断。这种风险需要探索替代能源并开发更节能的人工智能训练方法。

 

由于核能可以产生大量电力,同时产生的温室气体排放极少,因此被视为化石燃料的可行替代方案。这种观点促使核能重新受到关注,并催生了以下一系列举措,包括启动新的核电项目建设、研发先进的核能技术、勘探和开发新的铀矿床以满足预期需求等。

 

世界核能协会(WNA)预计,到2030年,全球将有30个新核电项目开工建设。法国已经计划建设一座核电站,专门为数据中心提供电力,这将为AI的发展提供新的思路。

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