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ChatGPT居然这么费电?
最新的等式出现了:
ChatGPT日耗电量≈1.7万家庭日耗电量。
什么概念?一年光电费就要花2亿!
美国普通家庭平均单日用电29千瓦时,而ChatGPT的单日用电量超过了50万千瓦时。
(美国商业用电一度约为0.147美元也就是1.06元,相当于一天53万元)
消息一出就直接冲上热搜第一了。
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除了OpenAI,谷歌也“不容小觑”:
在谷歌搜索中应用生成式AI技术,谷歌每年的耗电量将高达290亿千瓦时,也就是每天约7900万度(?)。
而在未来,AI这一“吃电巨兽”的食量还会更惊人。
数据统计:
到2027年,人工智能数据中心的用电量将和荷兰、瑞典等小国用电量相当。
有网友看完表示:
这是利好光伏和风电?
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所以AI最后拼的是谁发电多、谁发电成本低?
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AI要耗多少电?
如上数据来自一篇论文《The growing energy footprint of artificial intelligence》。
作者是荷兰数字经济学家Alex de Vries,他通过英伟达、OpenAI、谷歌等公开数据进行估算。
结果就得出了很多意想不到的结论。
首先,现在大模型训练时期的耗电量和推理阶段相比,已经不值一提了。
SemiAnalysis数据显示,OpenAI需要3617台英伟达HGX A100、共28936个GPU来支持ChatGPT推理。
ChatGPT每天需要响应1.95亿次请求,预计每天需要消耗564兆瓦时电力,每个请求大约2.9瓦时。
而GPT-3整个训练阶段的耗电量预估为1287兆瓦时,是ChatGPT大约4天的消耗量。
谷歌报告也表示,2019-2021年,与人工智能相关的能源消耗中有60%来自推理部分。
因此论文提出未来研究AI用电量时,更应该从全周期角度考量。
但这也与模型再训练频率、模型性能与功耗之间的平衡有关系。比如BLOOM在推理阶段的耗电量就显著降低。
其次,搜索引擎如果用上AI,耗电量还会更高。
谷歌方面曾在去年2月表示,AI响应请求的成本可能是普通搜索的10倍。
数据显示,使用一次谷歌搜索消耗的电量是0.3瓦时。这和上面分析给出的数据相呼应。
如果要将大模型能力植入到谷歌搜索中,预计需要512821个HGX A100,按照每台设备功耗为6.5千瓦来计算,每天将需要80吉瓦时的电力消耗,一年需要29.2太瓦时。
目前谷歌每天需要处理高达90亿次搜索,换算一下,平均每个请求要消耗6.9-8.9瓦时,已经是普通搜索的20倍+。
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同样的现象在英伟达的财报数据中也可以看到。
去年第二季度,英伟达收入创纪录,其中数据中心部门较上季度相比增长了141%,这表示AI方面的需求扩增。
今年,英伟达AI服务器出货量可能达到150万台,总功耗可能达到9.75-15.3吉瓦。这一数量级的服务器,每年的用电量将达到85.4-134太瓦时。
不过AI用电量会一路飙升吗?
研究认为也不一定。
哪怕像谷歌这样在全球拥有数十亿用户的厂商,也会慎重考虑AI与搜索引擎的融合。硬件、软件和电力成本压力下,厂商脚步或许没那么快。
硬件生产本身还受到掣肘,AI热潮使得台积电CoWoS先进封装产能吃紧,但新建工厂真正可能开始批量生产要等到2027年,这或许也会影响英伟达的出货量。
以及模型本身的算法和架构也会让AI功耗在一定程度上降低。
最终研究认为,关于AI用电量的问题,过于悲观或乐观都不可取。
短期内,在各种资源因素影响下,AI用电量增速会被抑制;但硬件和软件的能效提高,显然也无法抵消长期的电力需求增长。
总之,作者认为在AI开发方面,还是不要铺张浪费的好。监管机构也需要考虑要求厂商披露相关数据,提高整个AI供应链的透明度,从而更好了解这一新兴技术的环境成本。
实际上,此前关于AI消耗资源的话题已经多次引发讨论。
有研究指出,到2027年,数据中心人工智能的用电量将与荷兰或瑞典等小国的用电量相当。
加州大学河滨分校研究表明,问ChatGPT5-50个问题,就可消耗500毫升水。
因为AI超算数据中心需要大量水来散热,微软也承认用水是训练模型的一大成本,从2021年到2022年,其全球用水量飙升了34%,相比研究AIGC前急剧增加。
尽管这一数据看起来惊人,但不少网友都表示:
我们还是需要比较一下投入产出。
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知乎网友@段小草就浅算了一下:
一天50万度电,1.7万个美国家庭。但美国有1.2亿个家庭,也就是只需万分之一的家庭用电,就能支撑一个服务全球TOP 1的AI产品、服务几亿用户,这还是在浪费能源破坏环境吗?
言外之意,如下所说(来自知乎网友@桔了个仔):
ChatGPT创造的价值其实远超它的能耗。
和某些技术(咳咳,懂得都懂)的耗电量相比,它可能更不值一提了。
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所以,有人(知乎网友@玩吾伤智)直接就表示,这则消息应该这么理解:
震惊, 只需要1.7万普通家庭的电量即可满足ChatGPT的一日用电需求。(手动狗头)
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咳咳,有意思的是,上面的答主@段小草还提到了一篇论文,题为《The Carbon Emissions of Writing and lllustrating Are Lower for Al than for Humans》,讲的是AI在画画和写作上的碳排放量一个比人类少310到2900倍,一个比人类少130到1500倍。
这样看来,AI甚至算得上“节能减排的先锋”。(手动狗头)
呐,我们还是早点洗洗睡、关注GPT-5什么时候发吧。
奥特曼:我们需要可控核聚变
话又说回来,尽管比起收益,ChatGPT一日1.7万个家庭的能耗还不值一提,但AI能耗确实也是一个值得关注的问题。
而这点,奥特曼早就在“担忧”了。
在今年1月的一场达沃斯会议中,他就表示:
具体而言,他认为:
随着技术越来越成熟,AI将消耗越来越大量的电力,如果能源技术无法突破,就无法实现这一目标(即让AI技术释放全部潜力)。
而现在,公众还不是很了解这个需求究竟有多大,奥特曼本人表示也远超他的预期。
至于如何提升能源产量,他也直言:
需要可控核聚变,或者更便宜的太阳能及存储等等。
——说起可控核聚变,奥特曼其实早就押注了一家相关公司,名叫Helion。
他在它身上投资了3.75亿美元,这是他以个人名义投资的最大一笔。
除此之外,奥特曼的“爸爸”微软也押注了这家公司。
据了解,Helion成立于2013年,目前约150+员工。他们预计将在2028年上线50兆瓦规模的可控核聚变发电项目,微软将率先采购。
原报告:
https://www.cell.com/joule/abstract/S2542-4351(23)00365-3
参考链接:
[1]https://weibo.com/1642634100/O4lb78n3U?refer_flag=1001030103_
[2]https://www.businessinsider.com/chatgpt-uses-17-thousand-times-more-electricity-than-us-household-2024-3
[3]https://www.newyorker.com/news/daily-comment/the-obscene-energy-demands-of-ai
[4]https://www.theverge.com/2024/1/19/24044070/sam-altman-says-the-future-of-ai-depends-on-breakthroughs-in-clean-energy
[5]https://www.zhihu.com/question/647926823
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