揭示人工智能的能源成本。分析人工智能計算的能源需求以及減少其碳足跡所采用的策略。
如今，絕大多數(shù)行業(yè)都在挖掘人工智能的巨大潛力。顯然，人工智能已成為醫(yī)院應(yīng)用、數(shù)字營銷趨勢預(yù)測、工業(yè)供應(yīng)鏈管理和數(shù)據(jù)科學(xué)等各個領(lǐng)域的關(guān)鍵。與此同時，世界仍在學(xué)習(xí)這項技術(shù)的全部功能。
盡管人工智能確實是一個變革性的工具，但它的發(fā)展也存在一些局限性和缺點。一個重要的挑戰(zhàn)是，為了滿足不斷增長的計算能力需求，電力使用量會增加。隨著時間的推移，這個問題正在引發(fā)滾雪球效應(yīng)，引發(fā)碳排放增加等環(huán)境問題。
隨著人工智能的發(fā)展，研究人員和開發(fā)人員必須努力通過更多可持續(xù)能源、硬件設(shè)計的改進(jìn)和節(jié)能算法等創(chuàng)新來降低人工智能的能耗。
在人工智能的早期階段，模型設(shè)計簡單，只需要極少的能量進(jìn)行計算。隨著人工智能不斷發(fā)展壯大成為技術(shù)巨獸，其能源需求也隨之不斷演變。
摩爾定律解釋稱，微芯片上的晶體管數(shù)量每兩年翻一番，而與此同時，計算機的成本卻降低了一半。這大致解釋了更強大且更耗能的人工智能工具和模型的情況。
人工智能能力的大幅擴展導(dǎo)致電力需求增加和數(shù)據(jù)中心激增。作為人工智能計算的骨干，這些中心擁有存儲、管理和處理算法或系統(tǒng)海量數(shù)據(jù)的服務(wù)器。這只是處理人工智能不斷增長的基礎(chǔ)設(shè)施所需的大量能源消耗的一個例子。
人工智能有望帶來突破性的解決方案。然而，其巨大的能源消耗已經(jīng)產(chǎn)生了不可否認(rèn)的巨大碳足跡。該行業(yè)必須繼續(xù)謹(jǐn)慎行事，以免創(chuàng)新和環(huán)境影響的天平發(fā)生傾斜，從而加劇地球的生態(tài)問題。
由于許多相互連接的組件和流程，確定基于人工智能的工具的能耗有點棘手。
專為加速AI計算而設(shè)計的圖形處理單元(GPU)和張量處理單元(TPU)在工作中效率極高，但需要大量電力。在具有數(shù)十億個參數(shù)的大型模型（如BERT和GPT-4）中，系統(tǒng)需要在這些TPU和GPU上進(jìn)行大量訓(xùn)練，這進(jìn)一步增加了能源消耗。
此外，人工智能訓(xùn)練中使用的大量數(shù)據(jù)需要強大的存儲解決方案，而這些解決方案也會消耗電力。在存儲和數(shù)據(jù)處理單元之間傳輸數(shù)據(jù)的過程稱為數(shù)據(jù)移動，這是另一個高能耗點。人工智能所需的硬件、存儲、數(shù)據(jù)傳輸和模型訓(xùn)練需求相結(jié)合會產(chǎn)生巨額電費。
盡管人工智能消耗的能源量很大，但它消耗的能源量與其他行業(yè)一樣多。例如，使用大型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練高級人工智能模型，消耗的電量可能與一座小城市相當(dāng)。然而，估計顯示，云計算和數(shù)據(jù)中心的能源消耗將在2030年上升到2967TWh，而航空業(yè)占全球排放量的很大一部分，消耗的能源更多。
人們普遍誤以為，人工智能的數(shù)字化本質(zhì)意味著低能耗。單個任務(wù)可能僅使用極少量能源，但人工智能訓(xùn)練和使用大規(guī)模模型會產(chǎn)生大量能源需求。隨著人工智能在商業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用越來越多，成都軟件定制公司必須以細(xì)致入微的理解來對待它，以實現(xiàn)降低能源消耗的目標(biāo)。
包括人工智能和機器學(xué)習(xí)在內(nèi)的數(shù)字革命在技術(shù)進(jìn)步的同時，也引發(fā)了能源消耗問題。這種不斷上升的能源需求和運行此類技術(shù)的成本使得創(chuàng)新可持續(xù)人工智能方法變得更加緊迫。
人工智能對能源的需求不斷增加，由于依賴不可再生資源，產(chǎn)生了巨大的碳足跡和環(huán)境問題。這導(dǎo)致溫室氣體排放增加，全球變暖加劇。
如果不加以控制，人工智能的持續(xù)、指數(shù)級增長可能會極大地增加全球總體碳排放和生態(tài)系統(tǒng)破壞、氣候變化加速和海平面上升等長期影響。
除了生態(tài)影響之外，放眼世界大局，不受監(jiān)管和不受控制的人工智能能源消耗對后代在健康星球上生活的能力構(gòu)成了威脅。隨著人工智能的發(fā)展，對于開發(fā)人員和那些使用這項技術(shù)的人來說，在驚人的技術(shù)進(jìn)步和必要的生態(tài)保護(hù)之間取得平衡非常重要。
創(chuàng)建、訓(xùn)練和支持復(fù)雜的AI模型同樣是一項昂貴的工作。電力需求的增加導(dǎo)致電費飆升，從而給公司帶來財務(wù)負(fù)擔(dān)。一些公司發(fā)現(xiàn)訓(xùn)練和維護(hù)AI工具以及專門的耗能硬件的成本過高。較小的公司或初創(chuàng)公司甚至可能發(fā)現(xiàn)這些不斷上漲的成本過高，尤其是在與較大的組織競爭時。
如果人工智能相關(guān)的經(jīng)濟(jì)成本得不到控制，該行業(yè)可能會看到人工智能部署和發(fā)展的速度放緩。企業(yè)也可能僅僅因為這些成本而選擇能源密集程度較低的模式，而不是突破性的創(chuàng)新。最終，人工智能昂貴的能源需求和經(jīng)濟(jì)性的十字路口可能會重塑人工智能的發(fā)展軌跡，無論是好是壞。
隨著人工智能在能力和整體規(guī)模方面的增長，訓(xùn)練和運行這些標(biāo)準(zhǔn)和生成式人工智能模型所需的能源也呈指數(shù)級增長。這給該技術(shù)的無限潛力帶來了嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)，尤其是在能源資源或資金有限的情況下。不幸的是，根據(jù)當(dāng)前的能源趨勢，這種對突破性模型的限制為未來人工智能的廣闊性和復(fù)雜性設(shè)置了上限。
此外，電力基礎(chǔ)設(shè)施較為受限的地區(qū)或區(qū)域面臨的挑戰(zhàn)更大。先進(jìn)人工智能的能源密集型特性可能會進(jìn)一步造成技術(shù)鴻溝，使全球某些地區(qū)落后于全球人工智能革命。由于電力限制而無法利用人工智能的優(yōu)勢，這凸顯了創(chuàng)新節(jié)能解決方案的必要性，同時確保技術(shù)的發(fā)展不會掩蓋其可及性。
人工智能的應(yīng)用和使用案例使其成為當(dāng)今市場上最受歡迎的技術(shù)之一。然而，人們的注意力必須在一定程度上轉(zhuǎn)向該技術(shù)能源效率方面的解決方案和創(chuàng)新。
通過將研究重點轉(zhuǎn)移到創(chuàng)建更高效的算法和硬件上，以最大限度地發(fā)揮人工智能的能力，同時最大限度地降低功耗，該行業(yè)為履行環(huán)境和經(jīng)濟(jì)責(zé)任提供了一條更有希望的道路。
人工智能不斷增長的計算需求要求硬件不斷發(fā)展，同時兼顧能源效率。谷歌和NVIDIA等公司已經(jīng)利用專用芯片突破了技術(shù)界限。谷歌定制了張量處理單元(TPU)，以實現(xiàn)高性能、低功耗的機器學(xué)習(xí)操作，而NVIDIA則打造了節(jié)能的GPU，以實現(xiàn)更優(yōu)化的深度學(xué)習(xí)模型。
許多初創(chuàng)公司和研究人員已經(jīng)在開發(fā)下一代AI加速器，同時優(yōu)先考慮能源效率和性能。例如，神經(jīng)形態(tài)計算從人腦結(jié)構(gòu)中汲取靈感，并在能耗和功率方面取得了令人鼓舞的成果。這些硬件方面的進(jìn)步有助于ASI技術(shù)在未來實現(xiàn)令人難以置信的性能和效率。
要想充分利用人工智能的力量而又不產(chǎn)生巨大的能源成本，就需要通過各種技術(shù)進(jìn)行巧妙的算法和軟件優(yōu)化。其中一種方法就是模型修剪。這種技術(shù)意味著團(tuán)隊“修剪”人工智能模型中不必要或多余的方面，以保留核心功能，同時降低能源需求。
量化是另一種有助于簡化模型計算的數(shù)值精度的方法，以幫助它們在運行速度更快的同時消耗更少的電量，而不會犧牲準(zhǔn)確性。通過知識蒸餾，團(tuán)隊可以訓(xùn)練較小的學(xué)生模型來復(fù)制更大、更復(fù)雜的教師模型的行為，以減少計算要求，同時實現(xiàn)類似的性能。
盡管人工智能的能源消耗現(xiàn)在和將來仍然是一個問題，但在可持續(xù)性方面仍有許多有希望的進(jìn)步。許多公司認(rèn)識到其運營對環(huán)境的影響，選擇更環(huán)保的能源解決方案，如太陽能、風(fēng)能和水力發(fā)電，通過可再生能源為數(shù)據(jù)中心供電。
谷歌和亞馬遜等主要科技公司在致力于實現(xiàn)碳中和目標(biāo)的同時繼續(xù)采用可再生能源，甚至使用人工智能來幫助減少其業(yè)務(wù)其他領(lǐng)域的能源使用。
通過投資有助于減少或捕獲其他碳排放的項目，公司還可以隨著時間的推移中和其碳足跡。當(dāng)今的科技巨頭將公司發(fā)展與清潔能源技術(shù)和環(huán)境責(zé)任的進(jìn)步相結(jié)合，正在幫助創(chuàng)造一個利用人工智能的力量不會損害地球福祉的世界。
人工智能是一項具有巨大變革潛力的技術(shù)，在全球范圍內(nèi)都具有巨大潛力。然而，這項技術(shù)的進(jìn)步仍然與其同樣巨大的能源足跡息息相關(guān)。人工智能在規(guī)模和復(fù)雜性方面的增長引發(fā)了經(jīng)濟(jì)和環(huán)境問題，包括使用該技術(shù)的人可能承受的經(jīng)濟(jì)壓力以及大量計算需求產(chǎn)生的碳足跡。
值得慶幸的是，人工智能領(lǐng)域的公司已經(jīng)認(rèn)識到為人工智能創(chuàng)造更可持續(xù)未來的重要性。通過軟件優(yōu)化、可再生能源采用、碳補償計劃、算法和軟件優(yōu)化以及硬件創(chuàng)新，團(tuán)隊幫助優(yōu)先考慮環(huán)境和技術(shù)進(jìn)步。
人工智能的可持續(xù)發(fā)展意味著企業(yè)、政府和研究人員都必須優(yōu)先考慮人工智能發(fā)展中的可持續(xù)性因素，以平衡其革命性能力，同時為未來創(chuàng)造全球創(chuàng)新和保護(hù)的遺產(chǎn)。
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