AI 正在“吸干”全球电力?更可怕的事还在后面

AIGC动态1个月前发布 admin
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AI 正在“吸干”全球电力?更可怕的事还在后面

 

文章摘要


【关 键 词】 AI能耗问题电网承载力数据中心冷却节能减排措施电力安全

本文探讨了人工智能(AI)技术发展中面临的能耗问题,特别是对电网造成的压力。文章首先提到了人们对AI能耗的担忧,以及微软在训练GPT-6时遇到的挑战,即如何连接分布在不同地区的GPU而不导致电网崩溃。每块H100芯片的峰值功率为700W,10万块芯片的总功耗极高,这还不包括服务器和冷却设施的能耗。

文章指出,尽管AI的能耗问题引起了关注,但与加密货币和传统数据中心相比,AI的能耗仍然较低。国际能源署(IEA)的数据显示,全球数据中心、人工智能和加密货币的耗电量占全球能耗的近2%,并预测这一数字可能会增加。然而,直接用于AI研发的能耗远低于数据中心和加密货币。

文章还强调了数据中心冷却系统的能耗问题,这是数据中心总能耗的一个重要部分。通过改进数据中心设计,可以大幅减少能量浪费。不同数据中心的能效比差异很大,欧洲国家的数据中心能效比较低,而亚太地区的一些数据中心能效比较高。

为了实现节能减排,世界各国正在采取措施,包括要求数据中心设立余热回收设备,研发更高能效的半导体,以及提高可再生能源的使用比例。科技公司也在尝试解决能源问题,例如微软和谷歌都在使用AI来提高电网运行效率。

最后,文章提到了气候变暖对电网稳定性的影响,极端天气事件可能导致电网负担加重和设施损坏。为了保障能源安全,许多国家也在考虑核电作为过渡措施,并在国际会议上承诺提升核能发电能力。

综上所述,AI技术的发展不仅受到技术本身能耗的限制,还受到配套基础设施和电网承载力的制约。为了应对这些挑战,需要采取多种措施,包括提高数据中心的能效,推广可再生能源,以及改善电网的抗冲击能力。同时,随着全球对电力需求的增加,确保电力供应的稳定性和安全性变得越来越重要。

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【原文链接】 阅读原文 [ 2193字 | 9分钟 ]
【原文作者】 新周刊
【摘要模型】 gpt-4
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