最近推出的ChatGPT標志著計算史上的一個新時代，復雜的新型人工智能(AI)模型的迅速擴展，推動了計算機功能的界限。對于一些人來說，這為激動人心的新進展打開了大門，這些進展也預示著更美好的未來。對于另一些人來說，警鐘已經(jīng)敲響，從失業(yè)到惡意人工智能對人類生存的威脅，人們對一切都感到擔憂。進一步的擔憂集中在基于人工智能的經(jīng)濟的基礎設施上，例如新的能源密集型計算方法對環(huán)境的影響。雖然評估新興的人工智能計算模型是謹慎的，但分析必須檢查相關的權衡，以確定與人工智能計算革命相關的成本和收益。

計算機時代始于20世紀50年代推出的大型計算機，直到20世紀80年代，大型計算機一直是企業(yè)的主流。臺式電腦隨后推出了更小、更便宜、更易于使用的新一代個人電腦。這些新型計算機迅速流行起來，在商業(yè)和個人使用的新市場都占據(jù)了主導地位。21世紀初，互聯(lián)網(wǎng)和云計算為企業(yè)和個人提供了一種新的方式，通過在線存儲、在線應用等方式獲得額外的計算能力。當今的人工智能革命建立在加速計算的基礎上——隨著人工智能、機器學習和實時數(shù)據(jù)分析的快速發(fā)展，計算機技術的最新進展正在推動下一代計算能力的發(fā)展。

加速計算依賴于被稱為加速器的專用硬件來加速某些任務的執(zhí)行。圖形處理單元(GPU)等專用硬件與傳統(tǒng)中央處理單元(CPU)協(xié)同工作。GPU在圖形處理方面非常高效，在機器學習和其他應用中已經(jīng)變得至關重要。一系列GPU可以并行使用，大大提高計算能力。GPU與服務器、路由器和數(shù)據(jù)存儲一起安置在龐大的數(shù)據(jù)中心中，為傳統(tǒng)計算機所無法企及的計算能力打開了大門。

ChatGPT旋風式的引入向公眾展示了人工智能的新世界和加速計算的力量。然而，這只是人工智能能力的一個暗示，因為計算能力的提高幾乎對經(jīng)濟的每個行業(yè)都有影響。例如，為藥物發(fā)現(xiàn)開發(fā)的新模型可以減少識別新藥所需的成本和時間，還可以創(chuàng)造更個性化的治療方法。同樣，金融領域由人工智能驅動的變革正在改變銀行業(yè)、股票交易和保險業(yè)。人工智能可以提高天氣模型的準確性，以改善公共安全，并對農(nóng)作物產(chǎn)量做出更準確的預測。人工智能的力量也有助于解決重大的政策問題，例如，通過開發(fā)更精確的氣候模型。

然而，計算能力的進步并非沒有代價。其是能源密集型的，大型數(shù)據(jù)中心擁有必要的網(wǎng)絡基礎設施和計算能力。但數(shù)據(jù)中心對電網(wǎng)提出了新的要求，隨著人工智能被更廣泛地采用，這些要求將會增加。數(shù)據(jù)中心可以是容納GPU和訓練和運行人工智能模型所需的其他硬件的大型建筑。位于芝加哥的350 East Cermak數(shù)據(jù)中心占地超過100萬平方英尺，相當于23個足球場大小，而內(nèi)華達州的Citadel數(shù)據(jù)中心占地720萬平方英尺，有望成為世界上最大的數(shù)據(jù)中心。為這些關鍵數(shù)據(jù)中心供電并不是一個小問題。據(jù)估計，數(shù)據(jù)中心消耗了全國電力的3%。這已經(jīng)成為一些人的目標，因為其對環(huán)境的影響以及給電網(wǎng)管理帶來的挑戰(zhàn)。人工智能的快速采用可能會對電網(wǎng)提出更高的要求，使這些問題成為一個重要的政策問題。

這些問題促使人們呼吁暫停或減緩人工智能的發(fā)展。但考慮到全球對人工智能和加速計算的推動，這種選擇是不可行的。其他國家正在追求自己的人工智能模式，雖然美國繼續(xù)排名第一，但中國排名第二，并且在自己的人工智能領域取得了重大進展。與此同時，開源人工智能建模正在取得長足的進步，為數(shù)據(jù)中心和人工智能創(chuàng)造了額外的需求。如果美國要保持全球領先地位，并且計算能力市場要具有競爭力，那么對數(shù)據(jù)中心的需求將繼續(xù)增長，政策制定者必須確保以最有效的方式滿足電力需求。

此外，與運行大型人工智能模型的數(shù)據(jù)中心相比，更分散的計算活動本身就更環(huán)保，但這一點并不明顯。要達到相同的輸出水平和質(zhì)量，需要在更長的時間內(nèi)進行更多基于CPU的計算。能夠極大改善社會福利的更快的藥物發(fā)現(xiàn)，和更好的氣候模型將被推遲，甚至不可行，從而產(chǎn)生明顯的社會危害。事實上，通過新的人工智能驅動計算，可以改善或挽救大量生命，而減緩或限制人工智能的使用將對社會產(chǎn)生重大影響。

人工智能提高了生產(chǎn)力，從而促進了經(jīng)濟增長。因此，在檢驗其優(yōu)點時，正確的計算是在沒有其的情況下實現(xiàn)相同水平的增長和產(chǎn)出的成本：在更加分布式的基于CPU的世界中，提供相同的效益需要多少成本，以及需要多長時間?這是必須評估的相關權衡，并且必須承認暫停人工智能的成本。

下一步

隨著人工智能越來越融入經(jīng)濟活動，解決電網(wǎng)的需求是政策制定者必須解決的挑戰(zhàn)。同樣，人工智能可以對管理電網(wǎng)產(chǎn)生積極影響，并創(chuàng)建一個更智能、更高效的電網(wǎng)。即使沒有人工智能和數(shù)據(jù)中心不斷增長的需求，網(wǎng)格管理也一直是一個挑戰(zhàn)。但研究人員表示，重要的是要關注如何利用人工智能來改善電網(wǎng)管理和降低能耗。

接下來有幾個重要的步驟：

首先，確定人工智能如何通過為人工智能驅動的能源存儲系統(tǒng)創(chuàng)造更好的機會、更好地管理電網(wǎng)上的可再生負荷，以及在發(fā)電廠更清潔地發(fā)電，來增強電網(wǎng)管理。其次，利用人工智能消除工廠和其他建筑的能源浪費以及改善交通管理，從而減少制造業(yè)和交通運輸?shù)汝P鍵部門的能源消耗。最后，優(yōu)化人工智能，降低深度學習模型的能耗。一項研究表明，經(jīng)過優(yōu)化的模型可以將訓練人工智能模型所需的能量減少75%。

加速計算和人工智能的興起為未來帶來了巨大的希望，在經(jīng)濟增長和社會福利方面帶來了巨大的社會效益。實現(xiàn)這些成果需要一個謹慎的政策框架，可以解決為人工智能模型提供計算能力的數(shù)據(jù)中心的能源需求問題。政策制定者需要幫助實現(xiàn)人工智能的潛在效益，并找到解決這一重要經(jīng)濟部門不斷增長的能源需求的方法，而不是暫停。