生成式AI,听起来挺酷,但你知道吗?它可是地地道道的“吃电巨兽”:现在爆火的ChatGPT,每日耗电量高达50万度!随着人工智能的发展,其用电量急速上升问题,正引发全球警惕,以后会发生“电荒”吗?能耗问题会不会成为AI发展的“绊脚石”?
日耗电50万度!GPT成“吃电狂魔”
由美国OpenAI公司最新推出的视频生成工具Sora,自发布以来,便成为人工智能界最火爆的“网红”。该公司上一个全网刷屏的产品——ChatGPT,在推出仅两个月后,就达到1亿月活跃用户数。
不过,蓬勃发展的AI背后,是算力;而算力背后则是能耗。人工智能飞速发展的背后,其能源消耗问题日益凸显,成为全球关注的焦点。
据报道,全球数据中心的耗电量,已从十年前的100亿瓦增加到如今的1000亿瓦水平。ChatGPT聊天机器人每天耗电超过50万度,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。据OpenAI公司称,他们在ChatGPT上,每天花费高达70万美元。
近日,特斯拉创始人马斯克公开表示,未来两年,人工智能行业将由“缺硅”变为“缺电”。据国际能源署称,全球数据中心目前约占用电量的1%至1.5%。到2025年,在全球数据中心用电量中,人工智能业务的占比,将从2%增至10%。
以谷歌为例,其用于人工智能训练的能量消耗,占总用电量的10%至15%,每年约23亿度电,相当于美国一个州首府所有家庭一年的用电量。即使在训练完成后,这些人工智能仍需大量计算能力运行,并耗费大量能源。
若谷歌在每次搜索中,都使用AIGC(生成式人工智能技术),其年耗电量将增至约290亿度。
最新研究表明,到2027年,生成式人工智能所消耗的能源,可满足荷兰这样一个国家一年的需求,即约85-134太瓦时(TWh)。
一次训练用电2.4亿度,AI为啥那么耗电?
仅仅是GPT-4的GPU,一次训练就会用去2.4亿度电。AI为什么那么耗电?它们用掉的电都跑到哪里去了?
我们现在所说的人工智能(AI),主要是指生成式人工智能。它们需要大规模的数据中心来训练和推理。
这些数据中心由大量服务器组成,服务器消耗的电能,绝大部分转化成热能,最后通过水冷系统释放出来。可以说,AI的物理硬件,是个巨大的“电热水器”。
据统计,全球数据中心的能耗,约占全球总电力消耗的1%左右,预计这一比例,还会随着数据量的增长而增加。
能量无法创造也无法消灭,它只能从一种形式转化成另一种形式。对计算机来说,最主要的能量转化方式,就是从电能转化成热能。
大语言模型也是如此。它对电能和冷却水的需求,正造成越来越严重的环境问题。波士顿咨询集团曾发布报告称,到2030年底,仅美国数据中心的用电量,就将是2022年的三倍。
在OpenAI训练大语言模型GPT-4时,完成一次训练需要约三个月时间,使用大约25000块英伟达A100 GPU。仅仅是这些 GPU(图形处理器),一次训练就要用2.4亿度电。这些电能几乎全部转化成了热能,可以将大约200万立方米冰水——大概是1000个奥运会标准游泳池的水量——加热到沸腾。
全球人工智能的蓬勃发展,可能会导致这一数字大幅上升。与此同时,大量的碳排放和数百万加仑淡水的消耗也不容小觑。
回答50个问题,得“喝”500毫升水
生成式AI,除了“吃电,还得喝水”——用水量也是个惊人数字。因为要训练这些AI,就得有强大的算力中心,而算力中心要运转,就得有散热系统,这都得用到水。
全球科技巨头,都在建设新的数据中心,争的就是谁的算力更强,结果就是对水资源的需求越来越大。
研究显示,训练GPT-3所需的水量,能够填满一个核反应堆的冷却塔。ChatGPT(在GPT-3推出之后)每与用户交流25到50个问题,就得“喝下”一瓶500毫升的水来降温。