在无情的人工智能竞赛中
作者：FT reporters 10 hours ago
这些尖峰威胁着级联的停电，影响了以同一网格网络为基础的房屋和企业。去年夏天，弗吉尼亚州的公用事业提供商不得不与一系列设施转向备用发电机的安全性预防措施后不得不与突然的动力息息相关，导致过量的供应量导致网格基础设施风险。
具有优先级的充分权力，运营商也最终出现在具有巨大水限制的地区。美国的高度尺度和托管场所消耗了2023年55亿升水根据LBNL的研究人员的说法。与能源使用相关的间接消费明显更高，每年800亿升，同等的年用水量近2MN美国房屋。
微软在2023年说，其42％的水来自带有水压力的地区，而梅塔（Meta）表示，在同一时期，大约16％的用水量来自相似地区。谷歌说，去年的水中有将近30％来自中等或高耗水或稀缺风险的流域。亚马逊没有透露它的数字。
亚利桑那州和德克萨斯州等易于干旱州的数据中心引起了当地人的关注，而佐治亚州的居民抱怨说，该州的元地区的发展损害了水井，推高了市政水的费用，并导致了短缺，并导致了可能看到的短缺水配给。
有些人认为，这种无休止的竞赛为不断增长的计算能力放错了位置。
AI和气候领先的Sasha Luccioni在开源启动Hugging Face的主角说，培训AI模型的替代技术，例如蒸馏或使用较小的型号，越来越受欢迎，可以使开发人员能够以一小部分的方式构建强大的模型费用。
这几乎就像一个大规模幻觉，每个人都处于相同的波长状态，我们需要更多的数据中心，而无需实际质疑为什么，”她说。
冷却
芯片密度增加具有另一种不必要的效果：热量。根据AI数据中心使用的大约五分之二的能量，源自冷却芯片和设备。顾问麦肯锡。
运行云工作负载的早期数据中心部署了工业级空调单元，类似于办公室用于冷却服务器的空调。但是，随着芯片开始吸收更多的动力，将它们保持在30至40℃之间的安全操作范围内变得越来越困难，数据中心需要更高级的冷却方法来避免故障。挑战导致了对尖端创新的大量投资。
操作员已转向安装服务器房间里装满冷水的管道，以将热量从设备中转移。然后将这种水引导到大型冷却塔，这些冷却塔使用蒸发将设施的温度降低到安全范围。但是该方法导致水分流失，一座塔在大约19,000升中搅动每分钟。
微软和其他人采用了一个闭环系统，该系统依赖于有效的冷水机，冰箱来冷却水。这个过程比蒸发选择。
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