人工智能的使用正在迅速增长，因为机器学习和大型语言模型已成为日常应用中的主流方面。随着AI应用程序的增多，其能源消耗和相关的温室气体排放也随之增加。训练AI模型需要巨大的计算能量，以至于在多年停滞不前之后，发达国家的能源需求在2024年增加了。
虽然人工智能在构建更高效、稳定和智能的能源电网方面充满巨大的潜力，但它也对我们的能源安全和去碳化目标构成重大威胁。随着该行业的规模和影响力急剧扩大，维持人工智能增长所需的计算能力是大约每100天翻一番目前，ChatGPT每天需要大约564兆瓦时的能源，这足以供应该国18,000个家庭的用电。以这种规模和增速发展下去，尚不清楚像美国这样的国家将如何获取足够的能源来满足技术行业迅速增长的需求，更不用说以环保的方式了。
因此，科技行业正在努力寻找新的清洁能源来源。OpenAI（背后有ChatGPT的公司）的萨姆·阿尔特曼一直在积极参与此事。直言不讳的支持者增加对核裂变电力生产和核聚变研究开发的投资，以满足人工智能的能源需求。“未来的AI系统将需要大量的能量，而裂变和聚变可以帮助提供这些能量，”阿尔特曼表示：引用的在《华尔街日报》去年的一篇文章中。比尔·盖茨也有承诺数十亿资金向核能投资以帮助清理科技行业，并在数据中心继续扩张的情况下保持其清洁。
除了对增加清洁能源生产关注度之外，许多研究人员和科学家正在试验如何使人工智能更加节能。这些方法主要围绕着不同的计算方式，每种计算所需的能耗更低。其中一个解决方案是潜在的应用于量子计算对于人工智能而言，这将使大型语言模型能够更快地执行高度复杂的计算，并且所需的资源少得多。在某些情况下，量子计算机可以实现100倍比当前的超级计算机更节能。
但还有一种潜在的计算干预措施在短期内实施起来会简单得多，也更现实，因为在关键领域量子 computing 仍然更多是理论上的而非实际应用的。BitEnergy AI（一家AI推理技术公司）的一组工程师发现，一种新颖的整数加法算法可以将AI的能量消耗减少惊人的95%。他们的研究结果发表在了一篇论文中科学论文本月通过康奈尔大学。
“新技术非常基础——这种方法不用复杂的浮点乘法（FPM），而是使用整数加法，”Tech Xplore最近报道。“应用程序使用FPM来处理极大或极小的数字，使其能够以极高精度进行计算。这也是AI运算中最耗能的部分。”
这个新的技术突破不能尽快实施。人工智能有望代表3.5 percent到2030年全球电力消耗中的份额。与电动汽车一起，人工智能预计将在此期间向美国电网增加290太瓦时的用电需求，达到整个土耳其水平的能源消费量，而土耳其是世界第18大经济体。预测模型由Rystad Energy。
“当你看这些数字时，简直令人难以置信，”美国电力监管机构、乔治亚州公共服务委员会主席杰森·肖在接受《华盛顿邮报》采访时说。今年早些时候“这让你挠头疑惑我们是如何陷入这种境地的。那些预测怎么会那么不准？这给我们带来了前所未有的挑战。”
幸运的是，似乎研究人员正在迎接这一挑战，我们运行大型语言模型的方式很快就会变得更加节能，而不影响性能。
哈莉·扎雷姆巴为Oilprice.com撰写