图1:.关于预计未来十年全球及各地区的数据中心增长情况的总结,以及供电所用的预计能源组合。
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人工智能革命正在如火如荼地进行中。最近大型语言模型(LLM)的出现以及它们在聊天机器人、编码和 专业功能中的应用,用户采用率飙升,预计到2025年末,ChatGPT将达到每周8亿用户。个人和专业环境 中对使用人工智能的需求,以及对人工智能能力不断提升的希望,导致了风险投资的爆炸性增长,并重新 调整各行业的研究方向,朝向人工智能发展。为了满足运行人工智能模型所需的计算能力,全球的数据中 心容量正在迅速扩张。 这些模型所展示的人工智能能力带来了对自然资源的严重成本:在处理器中使用稀土金属,使用淡水为数 据中心降温,以及最重要的,能源使用-一首先是为训练人工智能模型而使用的能源,其次是为最终用户服 务所需的能源。能源使用直接转化为通过电力成本产生的运营费用。这意味着人工智能模型的能源使用会 直接影响人工智能部署的能力、可行性和盈利能力。 例如,支撑原始ChatGPT的模型GPT-3.5在训练过程中消耗了约1 GWh的能源,相当于一个普通美国家庭1 20年中的能源使用。此外,为服务人工智能模型所需的能源量也很可观:每天有25亿个查询,且每个查询 的最低能耗为0.3Wh,ChatGPT估计每年消耗约275GWh的电能。这些数字随着未来人工智能模型的能 力和数量的增加而只会上升。对此预期的增长需求,全球计划扩展数据中心容量;如今,全球已有超过11,0 00个数据中心。
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