藏在AI背后的“吃电狂魔”(2)

谷歌试图在搜索中结合AI功能，但它的能耗十分惊人。去年2月，谷歌母公司Alphabet董事长John Hennessy表示，在搜索中应用人工智能的成本将是普通搜索的10倍。

前述斯坦福人工智能研究所发布的《2023年人工智能指数报告》认为，每次AI搜索的耗电量大约为8.9瓦时，对比谷歌单次搜索0.3瓦时的耗电量，加入AI的单次耗电量几乎是一般搜索耗电量的30倍。

和Open AI合作密切的微软，也计划把AI大力“塞进”它的几个主要产品线，如Office软件、Windows操作系统、Bing搜索引擎、Azure云服务等。

为了提供更充足的算力，以支撑AI大模型的训练和使用，作为底座的基础设施——数据中心的建造已遭科技企业们纳入下一步规划。

2023年，谷歌斥资超25亿美元，分别在俄亥俄州、爱荷华州、亚利桑那州梅萨建造数据中心。看好AI发展的亚马逊计划在未来15年中投入1500亿美元兴建数据中心。

当膨胀的电量需求无法遭一一满足，美国部分城市的电力拉响了告急的警报。

美国拥有全球最多的数据中心。截至2022年，美国有超2300个数据中心，占全球数据中心的1/3。

其中，包括亚马逊、微软、谷歌等在内的云计算巨头在美国本土的数据中心布局尤为庞大。据Synergy Research Group统计，在超大规模运营商当中，亚马逊、微软和谷歌合计占据所有主要数据中心的一半以上。微软在美国拥有24个可用区，一个可用区配备3个或以上数据中心。

据国际能源署（IEA）预测，未来几年，美国数据中心用电量将快速增长。IEA警告，2022年，美国数据中心的用电量已占美国总电力的4%以上，到2026年，其用电量占比将提升至6%，此后几年还将持续扩大。

但是，与快速增长的人工智能电力需求相悖的是，美国的发电量并没有出现明显增长的迹象。

据美国能源信息署，2023年，美国全口径净发电量为41781.71亿千瓦时，比上一年下降1.2%。实际上，近十年来，美国的全年净发电量一直在40000亿千瓦时的边缘徘徊。

1950-2023年美国净发电量变化（单位：十亿千瓦时）  图源：Statista

造成美国缺电的元凶之一是其脆弱的电网输送设施。美国的变压器、输电线路等电网基础设施建于上世纪60年代至80年代，电路老化问题明显。白宫在2022年的一份文件中指出，许多变压器和输电线路正接近或已超过其设计寿命，全国70%的输电线路已经使用了25年以上。

在老化的电网基础设施之下，美国从其他地区输电和接入可清洁能源扩充电网储备能量的想法均无法实现。美国能源部（DOE）发布的一份报告指出，在德克萨斯州、阿拉斯加州等多个地区，美国建成的输电系统已面临满负荷的情况。

为了加强美国各州电网的弹性和可靠性，去年，美国能源部宣布，将对44个州的58个项目投资34.6亿美元。

电力危机已近在眼前。在不久的将来，它还可能成为制约AI发展的关键因素。

2024年2月，在达沃斯世界经济论坛上，OpenAI首席执行官萨姆·阿尔特曼提到了AI带来的电力危机。在他看来，人工智能消耗的电力将远远超出人们的预期。“我们尚未充分认识到AI的能源需求。如果没有重大突破，我们就无法实现（通往AGI）这一目标。”

在博世互联网论坛上，特斯拉CEO马斯克同样强调了人工智能面临的发展困境。“接下来短缺的将是电力。”他判断，电力缺口最早可能会在2025年发生。“明年你会看到，我们没有足够的电力来运行所有的芯片。”

钳制与出路

不堪重负的电网已经开始限制科技企业的业务拓展。

在社交媒体X上，开源社区OpenPipe创始人Kyle Corbitt分享了他和微软工程师的对话，他们提到了Open AI在训练GPT-6期间，GPU在不同州之间面临的传输困境。

“我们不可能在一个州投放超过10万个H100芯片，同时还不破坏电网。”一张H100的最大功耗为700瓦，根据微软工程师的测算，以年利用率61%来算，10万张H100的耗电量将高达42兆瓦时。

为了满足飙升的电力需求，首先遭牺牲的是减少碳排放的目标。