近日，一则有关ChatGPT用电量的消息冲上热搜，信息称Open AI的热门聊天机器人ChatGPT每天的用电量是家庭用电量的1.7万多倍，如此庞大的数字，令大众瞠目结舌。AI技术高速发展的背后，是否隐藏着巨大的能源消耗问题？

随着科技的飞速发展，生成式AI已逐渐成为现代社会的核心驱动力，人工智能在数据处理、机器学习等领域的应用取得了显著的进步，这些进步使得人工智能系统能够更有效地处理和分析数据，从而大幅提高效率。与此同时，随着数据量的爆炸性增长，用电量也随之水涨船高，不仅如此，对应水资源和碳排放也相应提升，巨大耗能问题对环境和可持续发展造成了不小的挑战。

面对如此问题，我们不得不思考：科技进步的代价是否过于沉重，牺牲了我们宝贵的自然资源和生态环境？科技的力量应该成为推动我们走向绿色未来的动力，而非加速环境恶化的催化剂。在迈向智能化的道路上，我们必须审视并调整方向，确保人工智能的发展与环境保护并行。未来的科技，不应仅仅追求速度和效率，更应致力于实现绿色、可持续的发展。

全球能耗挑战-电力、水资源、碳排放

在我们享受数字世界的便捷时，可能很少意识到每一次点击生成图片的背后，都伴随着巨大的能源消耗。你可能只是轻轻一触，但支持图像生成的服务器却在默默消耗着大量的电能。你知道吗？每生成一张图片，服务器所消耗的的电能足以为一部普通智能手机充满两次电。

据美国机构Uptime Institute的预测，到2025年，人工智能业务在全球数据中心用电量中的占比将从目前的2%跃升至10%。这一变化不仅会影响未来能源消耗模式，也必然会转变全球能源供应和价格。再有全球数据中心市场显示，十年间，耗电量从100亿瓦增加到如今的1000亿瓦，这一数字的背后，揭示了能耗问题的严峻性。

举几个例子：

Open AI：

【1】据环球时报援引《纽约客》杂志报道，ChatGPT聊天机器人每天消耗超过50万千瓦时的电力，用于处理约2亿个用户请求，相当于美国家庭每天用电量的1.7万多倍；

【2】ChatGPT与用户交流25-50个问题时，就有可能消耗500ml的水；

【3】曾有评估训练GPT-3排放了500吨二氧化碳，而当初，ChatGPT在运行60多天时的碳排放超过814.61吨。另有研究者分析，ChatGPT运行一年可能会排放约1.5万吨二氧化碳，这一数字令人咋舌；

研究公司SemiAnalysis表示：OpenAI公司需要3617台英伟达的HGX A100服务器，总共28936个GPU来支持ChatGPT，这意味着每天的能源需求就要达到564兆瓦时，这要比训练阶段的能源需求高得多。

Microsoft：

【1】2022年公司用水量同比前一年激增34%，达到640万立方米；

【2】2020年微软承诺将于2030 年实现碳负排放，2050年清除自公司创立以来所有排入大气中的碳，2021年微软的碳排放量减少了6%，约73万吨，2023年微软将其数据中心的可再生能源使用率提升至70%；

Google：

【1】Google 2023年环境报告显示，前一年的用水量同比显著增加了20%，达到56亿加仑（21198305立方米），而其中绝大部分都被用于为该公司的数据中心散热。

【2】有美国互联网研究机构认为，谷歌搜索每次消耗的能量，相当于100瓦灯泡工作一小时所需的电量，而目前谷歌每天需要处理高达90亿次的搜索；

【3】据消息称，谷歌全年的碳排放量达到1.2兆吨，计划于2030年实现碳中和；

Meta：在美国亚利桑那州建设了数据中心，仅2022年用水量就超过260万立方米。

2023年初，科技界掀起了一场革命性的浪潮。Open AI打造的ChatGPT迅速崭露头角，同时将科技竞赛推向更高峰，在这场竞赛中，不仅仅是技术的较量，更是对未来科技趋势的把控。各大公司要对AI进行大量训练，也就意味着需要更强的算力中心和与之匹配的散热能力。一个可以预见的趋势：AI模型、数据量将越来越大，导致所需的算力规模也越来越大。

预计到2027年，生成式人工智能所消耗的能源可为一个小国家提供一年的电力，相当于85-134太瓦时的电力，人工智能数据中心的用电量将和荷兰、瑞典等国用电量相当，到2030年，智能计算的年耗电量将达到5000亿度，占全球发电总量的5%，这一数字预计将在未来十年内显著增长。同样预计到2027年，全球对AI的水资源需求将达到英国的一半。

科技赋能，能源未来

根据目前的情况来看，随着各大公司之间的科技竞争持续展开，生成式人工智能的应用对于电力、水资源、碳排放的需求已经大大超出了预期，而且这一趋势在未来几年内还可能继续上升。然而，随着其背后庞大的计算资源浮出水面，一个不容忽视的问题摆在我们面前：人工智能与环境保护之间的平衡如何取得？

随着全球气候变化的加剧，绿色转型已经成为科技行业的必然选择。全球科技巨头们早已认识到，再强大的技术也离不开可持续的能源支持。针对能耗问题，企业巨头们也在积极寻找方案。一方面，通过使用高效节能的设备和优化能源管理策略，可以降低AI系统的能耗。另一方面，研究人员也在探索新的算法和硬件架构，以提高AI技术的能源效率。

奥特曼：人工智能的未来取决于清洁能源的突破。

黄仁勋：AI的尽头是光伏和储能！我们不能只想着算力，如果只考虑计算机，我们需要烧掉14个地球的能源。超级AI将成为电力需求的无底洞。

马斯克：随着人工智能技术的进步和广泛应用，对能源的需求可能会急剧增加，尤其是在数据中心、大规模计算和智能电网等领域，这将对现有电力系统构成巨大压力。

360集团创始人周鸿祎也曾多次发言，人工智能发展的最大制约是能源问题。

在追求人工智能领先的道路上，我们常常聚焦于人才的培养、技术的突破和资金的投入，但能源是国家发展的根本，也是科技创新的基石，它提供了人们日常生活所需的能源，也是工业生产、交通运输、农业现代化等各个领域不可或缺的动力。在人工智能这一高科技领域，强大的能源供应更是不可或缺的战略保障。从高性能计算到大规模数据处理，每一个环节都离不开稳定、高效的能源支持。因此，我们必须把能源问题放在国家发展的战略高度，确保能源的充足供应和持续创新，为人工智能的追赶与超越提供坚实的后盾。

在推动能源AI发展的同时，我们也不能忽视其带来的社会影响。一些人担心，过度依赖AI技术可能会导致人类对能源的控制能力减弱，从而引发一系列社会问题。

期待世界的共同努力，将人工智能技术打造成为推动全球绿色发展的强大引擎，为地球家园的可持续发展带来无限可能！