圖片來源：攝圖網(wǎng)

當(dāng)前，隨著人工智能技術(shù)深入發(fā)展，大模型、AI芯片和AI算力等成為行業(yè)焦點(diǎn)。然而，人工智能所面臨的能源需求是一大挑戰(zhàn)。訓(xùn)練大規(guī)模的模型和運(yùn)行復(fù)雜的算法需要大量的計(jì)算資源和能源支持，研發(fā)高效的AI芯片和優(yōu)化算法，以降低能源消耗和提高計(jì)算效率，成為人工智能領(lǐng)域亟待解決的問題。

7月4日，2024世界人工智能大會(huì)暨人工智能全球治理高級(jí)別會(huì)議(WAIC2024)在上海世博中心開幕。會(huì)上，中國工程院院士、阿里云創(chuàng)始人王堅(jiān)回答算力和電力是否是AI發(fā)展瓶頸，表示電力方面，美國人工智能發(fā)展的瓶頸是電力，這對(duì)中國來說不是問題，是最不用擔(dān)心的。

據(jù)美國最大的風(fēng)能和太陽能發(fā)電場開發(fā)商N(yùn)extEra Energy首席執(zhí)行官約翰•凱徹姆(John Ketchum)表示，美國電力需求多年來一直相對(duì)平穩(wěn)，隨著人工智能的蓬勃發(fā)展，美國電力需求的增長率將大幅飆升，這一電力需求年增長率將加快至1.8%左右，未來五年的美國電力需求增速預(yù)期將快速提高81%，以跟上人工智能、電氣化、云計(jì)算能力和芯片工廠的發(fā)展。

特斯拉CEO埃隆馬斯克也曾指出，生成式人工智能的快速發(fā)展將導(dǎo)致電力和變壓器短缺成為技術(shù)發(fā)展的瓶頸。他預(yù)測(cè)，這種電力短缺最早可能在2025年就會(huì)出現(xiàn)。

而王堅(jiān)指出，能源問題目前還不是人工智能行業(yè)需要擔(dān)心的，相對(duì)于人類已有的電力來說，現(xiàn)在是算力還不夠。王堅(jiān)舉例說，1980年代，全世界都擔(dān)心石油馬上沒有了，沒想到現(xiàn)在石油反而變得更便宜。隨著時(shí)間發(fā)展，新的能源和新的算力形式都會(huì)產(chǎn)生，我們不需要用現(xiàn)在的狀態(tài)去解決十年后的問題。

王堅(jiān)還談到，在空間維度上，中國目前一年的發(fā)電量，比美國、日本和俄羅斯的總和還要多，因此中國是現(xiàn)階段全世界最不需要擔(dān)心能源問題的國家。

從AI發(fā)展瓶頸問題回看我國人工智能行業(yè)發(fā)展情況：

——人工智能行業(yè)發(fā)展加速

受益于算法、數(shù)據(jù)和算力三方的共同發(fā)展，人工智能應(yīng)用逐漸成熟，既催生了新的市場，也為傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展注入了活力。據(jù)測(cè)算，2024年我國人工智能市場規(guī)模將突破6000億元，預(yù)計(jì)2029年將突破萬億大關(guān)。人工智能將助力傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)降低成本并提高效能，從而實(shí)現(xiàn)行業(yè)的智能化升級(jí)。

——AI大模型是一種新的智能計(jì)算范式

超大規(guī)模智能模型，簡稱大模型，是近年興起的一種新的人工智能計(jì)算范式。和傳統(tǒng)AI模型相比，大模型的訓(xùn)練使用了更多的數(shù)據(jù)，具有更好的泛化性，可以應(yīng)用到更廣泛的下游任務(wù)中。按照應(yīng)用場景劃分，AI大模型主要包括語言大模型、視覺大模型和多模態(tài)大模型等。業(yè)界典型的自然語言大模型有GPT-3、源、悟道和文心等。視覺大模型也已廣泛應(yīng)用于自動(dòng)駕駛、智能安防、醫(yī)學(xué)影像等領(lǐng)域?；诙嗄B(tài)大模型的以文生圖技術(shù)也迅速發(fā)展，AI內(nèi)容生成(AI Generated Content，AIGC)已成為下一個(gè)AI發(fā)展的重點(diǎn)領(lǐng)域。

——中國10億參數(shù)規(guī)模以上大模型數(shù)量已超100個(gè)

生成式人工智能的快速發(fā)展對(duì)算力提出了更高、更迫切的需求，全國一體化算力體系建設(shè)的必要性愈益突出。截至2024年3月，中國10億參數(shù)規(guī)模以上大模型數(shù)量已超100個(gè)，行業(yè)大模型深度賦能電子信息、醫(yī)療、交通等領(lǐng)域，形成上百種應(yīng)用模式，賦能千行百業(yè)。

——中國生成式AI市場規(guī)模

2023年以來，由ChatGPT掀起的人工智能熱潮席卷全球，帶動(dòng)AI產(chǎn)業(yè)取得了空前發(fā)展。其中，生成式AI(也稱AIGC)這一分支備受投資者和科技巨頭青睞，各類AIGC大模型紛紛面世，收獲了數(shù)億級(jí)以上的用戶量，其影響力、應(yīng)用范圍和迭代速度尤為令人矚目。因此，2023年被業(yè)界內(nèi)外譽(yù)為生成式AI元年。據(jù)工信部測(cè)算數(shù)據(jù)，2023年我國生成式AI的市場規(guī)模約為14.4萬億元;同時(shí)，預(yù)計(jì)到2035年將突破30萬億元，在全球總市場規(guī)模中占比超過35%，成為全球AI產(chǎn)業(yè)鏈的重要一環(huán)。

根據(jù)美銀美林股票策略師Thomas(T.J.)Thornton最新研報(bào)預(yù)計(jì)，到2030年，全球數(shù)據(jù)中心的電力需求可能達(dá)到126~152GW，在此期間新增大約250太瓦時(shí)(TWh)的電力需求，相當(dāng)于2030年美國總電力需求的8%。

國際能源署近期發(fā)布的報(bào)告中預(yù)測(cè)，未來三年，全球?qū)?shù)據(jù)中心、加密貨幣和人工智能的電力需求將增加一倍以上，相當(dāng)于一個(gè)德國的全部電力需求。到2026年，全球總體電力需求預(yù)計(jì)將增長3.4%。據(jù)國際能源署的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)中心和輸電網(wǎng)絡(luò)的能源消耗已各占全球總量的1.5%。它們每年的碳排放總量與巴西相當(dāng)。

中國數(shù)據(jù)中心工作組(CDCC)專家委員會(huì)副主任曲海峰表示，相關(guān)行業(yè)應(yīng)該要重視提升數(shù)據(jù)中心用電能效，而不是抑制它的規(guī)模。數(shù)據(jù)中心并非要減少對(duì)能源的消耗，而是要提升能源消費(fèi)的質(zhì)量。未來，還需要進(jìn)行技術(shù)創(chuàng)新和設(shè)備升級(jí)，以進(jìn)一步提高發(fā)電效率、提高電網(wǎng)輸送能力和穩(wěn)定性、優(yōu)化電力資源配置、提高電力供應(yīng)的靈活性、推廣分布式能源系統(tǒng)并減少能源輸送損耗，以此來應(yīng)對(duì)算力發(fā)展帶來的能源需求挑戰(zhàn)。

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標(biāo)簽： 人工智能 模型 電力 隨筆