生成式人工智能將消耗全球更大一部分電力，以滿足運(yùn)行應(yīng)用程序所需的大量硬件需求。半導(dǎo)體研究公司 TechInsights 在上個(gè)月的一份研究報(bào)告中表示：“未來五年，人工智能芯片將占全球用電量的 1.5%，占全球能源的很大一部分?！?/p>

TechInsights 對(duì) 2025 年至 2029 年期間全球電力消耗總量為 153,000 TWh 進(jìn)行了基準(zhǔn)測量，數(shù)據(jù)來源于美國能源信息署。

該研究公司估計(jì)，人工智能加速器將在同一時(shí)間段內(nèi)消耗全球 2318 TWh 的電力，占全球電力消耗的 1.5%。

該測量基于每塊 GPU 使用 700W 的功率，這是 Nvidia 旗艦 Hopper GPU 的功耗。Nvidia 即將推出的 GPU 名為 Blackwell，速度更快，但功耗為 1,200W。

TechInsights 的假設(shè)僅包括芯片消耗的電量，不包括用于生成 AI 的存儲(chǔ)、內(nèi)存、網(wǎng)絡(luò)和其他組件的測量。

TechInsights 分析師歐文·羅杰斯 (Owen Rogers) 在一份研究報(bào)告中表示：“考慮到對(duì) GPU 容量的巨大需求，以及需要投入這些昂貴資產(chǎn)才能帶來回報(bào)，如此高的利用率是可行的?！?/p>

麥肯錫人工智能調(diào)查顯示，65% 的受訪者打算采用生成式人工智能。

為了滿足需求，云提供商和超大規(guī)模企業(yè)正在投資數(shù)十億美元來擴(kuò)大 GPU 容量。微軟依靠 Nvidia GPU 來運(yùn)行其 AI 基礎(chǔ)設(shè)施，而 Meta 將擁有一個(gè)相當(dāng)于“近 600,000 個(gè) H100”GPU 的計(jì)算環(huán)境，該公司表示。

據(jù) TechInsights 稱，2023 年 Nvidia 的 GPU 出貨量約為 376 萬塊，高于 2022 年的約 260 萬塊。

去年，Gartner 對(duì)電力消耗做出了更為激進(jìn)的預(yù)測，稱人工智能“可能消耗全球 3.5% 的電力”。Gartner 的方法尚不明確，但可能包括網(wǎng)絡(luò)、存儲(chǔ)和內(nèi)存。

人工智能競賽的特點(diǎn)是企業(yè)提供最快的基礎(chǔ)設(shè)施和更好的結(jié)果。在商業(yè)領(lǐng)域?qū)嵤┤斯ぶ悄艿臒岢币呀?jīng)擾亂了長期以來的企業(yè)可持續(xù)發(fā)展計(jì)劃。

微軟、谷歌和亞馬遜正在斥資數(shù)十億美元建設(shè)配備 GPU 和 AI 芯片的大型數(shù)據(jù)中心來訓(xùn)練和服務(wù)更大的模型，這增加了電力負(fù)擔(dān)。

羅杰斯在研究報(bào)告中指出，雖然服務(wù)器的采購價(jià)格為2萬美元，但企業(yè)需要考慮不斷增長的電力成本以及電網(wǎng)面臨的挑戰(zhàn)。

數(shù)據(jù)中心的設(shè)計(jì)也需要滿足人工智能的電力需求。這一需求可能取決于電網(wǎng)容量和備用電源容量的可用性。

能源供應(yīng)商也有責(zé)任為人工智能時(shí)代做好準(zhǔn)備，建立電力基礎(chǔ)設(shè)施，包括發(fā)電站、太陽能發(fā)電場和輸電線路。

“如果需求無法滿足，能源供應(yīng)商將采取市場化方式管理產(chǎn)能——即提高價(jià)格以減少消耗——而不是削減產(chǎn)能。同樣，這可能會(huì)給人工智能技術(shù)的用戶帶來成本影響，”羅杰斯說。

美國政府的首要目標(biāo)是到 2035 年實(shí)現(xiàn) 100% 清潔能源，這將減輕電網(wǎng)負(fù)擔(dān)。這也將為更多 AI 數(shù)據(jù)中心打開大門。

人工智能消耗的電力反映了加密貨幣挖礦給電網(wǎng)帶來負(fù)擔(dān)的早期趨勢。根據(jù)美國能源信息署2 月份發(fā)布的一份報(bào)告，加密貨幣挖礦約占美國電力消耗的 2.3%。

然而，能源行業(yè)觀察人士一致認(rèn)為，與比特幣挖礦相比，人工智能可以更高效地利用能源。

Nvidia 的 AI 重點(diǎn)還在于高效能源利用。為了降低功耗，Nvidia 的 GPU 采用了自己的芯片技術(shù)。該公司正在將 Hopper 上的空氣冷卻改為液體冷卻。

Nvidia 超大規(guī)模和 HPC 計(jì)算業(yè)務(wù)副總裁兼總經(jīng)理 Ian Buck 在上個(gè)月的一次投資者活動(dòng)中表示：“這里的機(jī)會(huì)是幫助他們通過固定兆瓦數(shù)據(jù)中心以盡可能低的成本獲得最大性能。”

最近舉行的 ISC 24 超級(jí)計(jì)算會(huì)議的小組成員嘲笑 Nvidia，聲稱其 1000 瓦 GPU 是“可持續(xù)的”。

政府實(shí)驗(yàn)室還表示，過去 GPU 和直接液體冷卻比 CPU 提供了更好的性能擴(kuò)展。

勞倫斯利弗莫爾國家實(shí)驗(yàn)室正在建造即將問世的 2 百億億次浮點(diǎn)超級(jí)計(jì)算機(jī) El Capitan，它將冷卻壓力增加到 28,000 噸，另外還增加了 18,000 噸，并將當(dāng)前和未來系統(tǒng)的電源提高到 85 兆瓦。

LLNL 首席技術(shù)官 Bronis de Supinski 在分組討論會(huì)上表示：“El Capitan 核電站的發(fā)電量將低于 40 兆瓦，大約為 30 兆瓦，但這已經(jīng)是很大的電能了?！?/p>

他承認(rèn) El Capitan 超級(jí)計(jì)算機(jī)可能不被認(rèn)為是環(huán)保的，但也應(yīng)該關(guān)注在性能和功率范圍內(nèi)取得的成果。例如，如果超級(jí)計(jì)算機(jī)解決了氣候問題，那么它所消耗的能量可能是值得的。

“一臺(tái) 30 兆瓦的超級(jí)計(jì)算機(jī)？我不會(huì)告訴你這是一種可持續(xù)資源，但它可以大大解決我們想要解決的社會(huì)問題，”德蘇賓斯基說。

實(shí)驗(yàn)室也在轉(zhuǎn)向可再生能源和液體冷卻。例如，液體冷卻“可節(jié)省約 50% 的冷卻能源”，LRZ 主席 Dieter Kranzlmüller 在 ISC 24 會(huì)議上表示。

可持續(xù)計(jì)算環(huán)境也在考慮碳補(bǔ)償、捕獲和再利用廢熱、以及再利用材料。

目前，人們正在努力提高超級(jí)計(jì)算機(jī)的能源效率，以便更好地利用人工智能處理所消耗的每一瓦電能。

在上個(gè)月的 HPE Discover 大會(huì)上，首席執(zhí)行官 Antonio Neri 表示，公司正在將 Frontier 和 El Capitan 中使用的節(jié)能技術(shù)移植到搭載 Nvidia GPU 的 AI 系統(tǒng)中。

“HPE 擁有全球最大的水冷制造能力之一。為什么？因?yàn)槲覀儽仨殲槌?jí)計(jì)算機(jī)制造它，”Neri 說。

同樣登臺(tái)的 Nvidia 首席執(zhí)行官黃仁勛打趣道：“液體冷卻的未來將帶來更好的性能、更低的基礎(chǔ)設(shè)施成本和更低的運(yùn)營成本?！?/p>

消費(fèi)設(shè)備制造商正在大力推廣配備神經(jīng)芯片的 PC 和移動(dòng)設(shè)備，以實(shí)現(xiàn)設(shè)備上的 AI。神經(jīng)芯片可以在本地運(yùn)行 AI 模型，從而減輕云端 GPU 的壓力。

蘋果提供了其設(shè)備和云端 AI 戰(zhàn)略的完整愿景——如果 iPhone 或 Mac 確定某項(xiàng) AI 任務(wù)無法在設(shè)備上完成，它會(huì)將查詢重新路由到蘋果數(shù)據(jù)中心的云服務(wù)器。

蘋果用戶還可以選擇在設(shè)備上運(yùn)行 AI 還是通過云端運(yùn)行 AI。

微軟鼓勵(lì)在 Windows 設(shè)備中使用 AI 芯片。高通的 AI Hub 允許用戶運(yùn)行基準(zhǔn)測試，以了解 AI 模型在設(shè)備上的運(yùn)行情況。這讓用戶可以決定是在設(shè)備上還是在云端運(yùn)行推理。

然而，目前還沒有人工智能電腦的殺手級(jí)應(yīng)用能夠提供電腦將人工智能壓力轉(zhuǎn)移到云端 GPU 上的切實(shí)例子。