Daniela Rus 是麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室主任。Nico Enriquez 是斯坦福大学商学院的学生，曾是能源部高级研究项目局的技术市场学者。
但是人工智能会消耗大量电力。一个简单的 ChatGPT-4 查询使用的功率是 Google 搜索的 10 倍以上。差异源于复杂性：GPT 模型利用 1.76 万亿个参数来预测句子中的每个单词，而 Google 仅使用 4 到 1000 万个参数来对整屏网页进行排名。美国老化的电网无法应对人工智能不断增加的负载。
想象一下，用于为 GPS 路线、医学测试或网络安全系统进行单次计算提供动力的每个电子都是一辆试图回家的汽车。如今，汽车必须在复杂的铝制电线网络上行驶，这些电线相当于小路，其中许多都很拥挤，而且没有州际高速公路。这就是美国的输电系统：已有一个多世纪的历史，将 3,200 个地方和区域公用事业公司拼凑在一起，甚至难以承载现有的负载。
在我们能够使用最先进的微芯片并运行最先进的人工智能模型之前，我们需要州际走廊来向我们的数据中心传输充足、可靠的电力。去年我们采访的 150 多名人工智能专家都确认，过时的电网容量正在阻碍我们的发展。如果美国的计算机服务器达到极限，您汽车中的 GPS 突然需要一段时间才能加载。协助胆囊手术的机器人将暂停计算。即使是关键的网络安全和基础设施系统也可能受到影响。
美国需要 10 到 20 年的时间才能获得批准并建造新的输电线路。与中国的专制集权效率相比：北京已将其地区公用事业大部分整合为一个国营组织，并且可以在五年内修建新的输电线。中国现在拥有的电力系统的速度和规模可能是美国难以匹敌的；从2014年到2021年，中国建设的跨地区电网容量是我们的80倍。
中国也是世界上能源生产速度最快的国家。我们花了 11 年时间在佐治亚州奥古斯塔附近的沃格特尔核电站增加了两座反应堆，这是我们三十年来唯一的新反应堆，而中国建造了近 40 座。同时，在 2022 年至 2023 年间，中国新增的太阳能发电量比其他国家多。世界结合起来。
我们新的超大规模数据中心园区消耗大量电力。亚马逊在匹兹堡郊外的开发项目使用的电力超过 750,000 个家庭。微软和 OpenAI 正在规划建造一个 Stargate 园区，该园区的用电量将超过 300 万个家庭的用电量。这些地点通常需要位于人口中心或其附近，而我们的电网已经达到了极限。
我们必须创新，以确保我们能够为这种集中计算提供动力。首先，解决这个问题最快、最环保的方法是使用更少的电力。因此我们必须打造更高效的人工智能软件和更好的计算机芯片。
这个目标是我们可以实现的：我们在麻省理工学院的研究已经产生了更小的、基于物理的人工智能模型，其使用的能量仅为 ChatGPT 的 1/1000，但产生的结果更准确。这种指数级的改进意味着现在需要超级计算机的计算可以在我们的笔记本电脑和手机上运行。我们的同事已经构建了计算机芯片，其能耗仅为世界上最好的人工智能芯片的十分之一，但仍能产生相同的结果。随着此类创新的投入使用，人工智能计算可能不会比 Google 查询更耗能。
第二，要加快输电系统升级改造。这意味着鼓励公用事业公司提高效率。如果广泛部署，几种安全、经过验证且低成本的电网增强技术可以为纳税人节省数十亿美元。一个例子是使用新型复合材料升级现有的金属电力导体，其载电量可增加两倍或三倍；最近的一项研究估计，它们可以以 25% 的成本使电网容量增加三倍。此外，由于他们将使用现有的输电塔，因此可以在一到五年内完成部署。欧洲和亚洲的许多国家已经在使用这些系统。
监管机构应通过修改法律来鼓励这些更有效的投资，以便公用事业公司可以从中获利，例如，让他们保留为客户节省的每一美元中的 30 美分。英国建立的这种激励制度取得了巨大成功。
最后，我们要向中国学习，打造国家高压输电走廊。为了支持这一目标，我们应该从科技公司每年投入美国数据中心建设的 1500 亿美元中拿出一部分，并将其与联邦和公用事业资金集中起来。今年，能源部指定了 10 个国家利益输电走廊，可以获得廉价的联邦贷款和更快的许可流程，因为它们将显着提高我们的电网可靠性并降低消费者的能源成本。我们应该扩大这些走廊以覆盖我们的国家。
为了加快州和地方对输电线路的批准，国会应通过参议员乔·曼钦三世（I-W.Va.）和约翰·巴拉索（John Barrasso）（怀俄明州共和党）今年夏天提出的立法，以加快环境审查，限制地方评论期并对在后院铺设线路的人们给予适当补偿。
2000 年代美国经济增长的大部分来自我们在科技领域的全球领先地位。人工智能是下一波浪潮。美国拥有编写最先进人工智能模型的人才、投资者基础、企业和研究机构。但如果没有强大的数据高速公路系统，我们伟大的技术进步将仅限于小路。