人工智慧產業潛力可與全國電力消費媲美
人工智慧在 2022 年和 2023 年的快速擴張，得益於 OpenAI“ ChatGPT，引發了人們對電力消耗和環境影響的擔憂。 資料中心用電量僅佔全球用電量的1%，但在6 年至2010 年間可能增加了2018%。這篇評論探討了人工智慧用電量及其潛在影響，討論了悲觀和樂觀的情景，並警告不要擁抱任何一種極端情況。
人工智慧，包括生成式人工智慧工具，如 ChatGPT 和 OpenAI的 DALL-E，使用自然語言處理來創建新內容。 訓練階段通常是能源密集的，涉及輸入大型資料集並調整參數以使預測輸出與目標輸出保持一致。 模型生成輸出的推理階段在文獻中很少受到關注。 然而，推理階段可能會對 AI 模型的生命週期成本產生重大影響，Google表示 60% 的 AI 相關能源消耗來自推理。
根據研究員亞歷克斯·德·弗里斯的說法 阿姆斯特丹商業與經濟學院的研究表明，到 2027 年，人工智慧公司的能源消耗可能會達到驚人的比例，與阿根廷、荷蘭和瑞典等整個國家的能源消耗相當。
De Vries 根據市場領導者Nvidia 預計在2023 年交付的AI 伺服器得出了他的計算結果。他的估計表明，到100 年，伺服器數量將大幅增加，從今年的1.5 萬台伺服器增加到2027 萬台伺服器增加到XNUMX 萬台伺服器.
假設這些伺服器滿載運行，到6 年，它們的能源消耗將從目前的每年9-86 太瓦時(TWh) 飆升至驚人的134-2027 太瓦時(TWh)。相比之下，瑞典每年消耗125 太瓦時(TWh) 能源。
此外，如果谷歌今天將搜尋服務完全轉向人工智慧演算法，每年的能源成本就達到 29.3 太瓦時，相當於愛爾蘭的年能源消耗量。
德弗里斯承認，這種情況仍然不太可能發生，部分原因是英偉達目前在提供所需數量的人工智慧伺服器方面面臨挑戰。 這些伺服器的稀缺也意味著高昂的成本。 例如，谷歌理論上轉向全人工智慧方法將消除該公司的營業利潤。
AI演算法營運對企業來說財務負擔重， 有效的貨幣化仍然難以實現。 矛盾的是，隨著使用者數量的成長，技術成本反而增加而不是減少。 微軟正試圖利用圍繞生成人工智慧的炒作來為此類服務創造市場並賺錢。 然而，該公司在其第一個生成產品上面臨財務損失，例如 GitHub Copilot 服務，每個用戶損失從 20 美元到 80 美元。 為了避免這種情況，微軟決定為其熱門產品發佈人工智慧插件，這可能會增加產品的成本。 由於維護成本高昂，Google和微軟在人工智慧服務貨幣化方面也面臨困難。 微軟和谷歌等公司要求額外支付 30 美元來維護人工智慧模型。 Zoom 的創建者也試圖透過開發自己的演算法並借用其他演算法來完成複雜的任務來節省資金。 Adobe 和其他公司會根據資費計劃限制神經網路的使用。 公司希望人工智慧模型的成本會隨著時間的推移而下降，但在此之前，他們需要花費數億美元。
從長遠來看，硬體效率、模型架構和演算法的改進可能會減少與人工智慧相關的電力消耗。 這可能是由於 傑文斯悖論，效率的提高會導致需求的增加，從而導致資源使用的淨增加。 此外，將 GPU 重新用於人工智慧相關任務，例如以太坊的“挖礦 2.0”，可以將每年 16.1 太瓦時的電力消耗轉移到人工智慧上。
與人工智慧相關的電力消耗尚不確定，但它可以促進谷歌搜尋等應用程式的發展。 然而，資源限制可能會限製成長。 提高人工智慧效率的努力可能會引發反彈效應，增加對人工智慧的需求。 開發者應專注於優化人工智慧並考慮其必要性，監管機構應考慮環境揭露要求。
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關於作者
Damir 是團隊領導、產品經理和編輯 Metaverse Post，涵蓋 AI/ML、AGI、LLM、Metaverse 等主題 Web3- 相關領域。 他的文章每月吸引超過一百萬用戶的大量讀者。 他似乎是一位在 SEO 和數字營銷方面擁有 10 年經驗的專家。 達米爾曾在 Mashable、Wired、 Cointelegraph、《紐約客》、Inside.com、Entrepreneur、BeInCrypto 和其他出版物。 他作為數字游牧者往返於阿聯酋、土耳其、俄羅斯和獨聯體國家之間。 達米爾獲得了物理學學士學位，他認為這賦予了他在不斷變化的互聯網格局中取得成功所需的批判性思維技能。
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