整理丨諾亞
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人工智能是一個能耗大戶，隨著各公司競相使其變得更大、更智能、更復(fù)雜，其電力需求將進(jìn)一步增加。這給一個標(biāo)榜自身為強(qiáng)大環(huán)保工具的行業(yè)設(shè)置了一個棘手的問題：巨大的碳排放足跡。
然而，根據(jù)OpenAI負(fù)責(zé)人薩姆·阿爾特曼的觀點，要解決人工智能日益增長的能源需求，核聚變是關(guān)鍵途徑。但專家們指出，這一觀點尚需審慎對待，實際情況并不那么簡單。
阿爾特曼本人已向核聚變領(lǐng)域投資數(shù)億美元，并在近期采訪中表示，被廣泛視為清潔能源圣杯的這項未來主義技術(shù)最終將滿足下一代人工智能所需的巨量電力需求。
“如果沒有突破性進(jìn)展，我們無法達(dá)到這個目標(biāo)，我們需要核聚變。”阿爾特曼在一月份的采訪中說，并強(qiáng)調(diào)核聚變應(yīng)與其他可再生能源一同擴(kuò)大規(guī)模。到了三月份，當(dāng)播客主持人兼計算機(jī)科學(xué)家萊克斯·弗里德曼詢問如何解決人工智能的“能源難題”時，阿爾特曼再次指向了核聚變。
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2024年1月18日，OpenAI首席執(zhí)行官Sam Altman在瑞士達(dá)沃斯舉行的世界經(jīng)濟(jì)論壇會議上。圖片拍攝：Fabrice Coffrini（法新社）
核聚變——為太陽和其他恒星提供能量的過程——很可能還需要幾十年的時間才能在地球上掌握并實現(xiàn)商業(yè)化應(yīng)用。對于一些專家而言，阿爾特曼對未來的能源突破的關(guān)注，恰恰反映了人工智能行業(yè)在回答如何短期內(nèi)滿足人工智能飛速增長的能源需求這一問題上的普遍缺失。
阿姆斯特丹自由大學(xué)的數(shù)據(jù)科學(xué)家兼研究員亞歷克斯·德·弗里斯表示，這種觀點與在氣候行動上普遍存在的一種“一廂情愿”的傾向相吻合。“相比寄希望于可能發(fā)生的事情，更明智的做法是專注于我們現(xiàn)在擁有什么，以及我們現(xiàn)在能做什么。”
對于人工智能行業(yè)來說，核聚變的魅力顯而易見。核聚變是指將兩個或多個原子碰撞在一起形成密度更大的原子，這一過程中會釋放出大量的能量。
它不會向大氣中排放碳污染，也不會留下長期存在的核廢料，提供了一個清潔、安全、豐富的能源來源的美好愿景。
但是，“在地球上重現(xiàn)太陽中心的條件是一項巨大的挑戰(zhàn)”，英國曼徹斯特大學(xué)核聚變研究助理研究員阿尼卡·汗表示，這項技術(shù)可能要到本世紀(jì)下半葉才能準(zhǔn)備就緒。
“核聚變在應(yīng)對氣候危機(jī)方面已經(jīng)來不及了。”汗補(bǔ)充道，“在短期內(nèi)，我們需要利用現(xiàn)有的低碳技術(shù)，如裂變和可再生能源。”
裂變是目前廣泛用于產(chǎn)生核能的過程。
問題在于，在短期內(nèi)找到足夠的可再生能源來滿足人工智能日益增長的需求，而不是依賴加劇全球變暖的化石燃料。在全球范圍內(nèi)推動汽車至供暖系統(tǒng)等所有事物電氣化的進(jìn)程中，對清潔能源需求的增長使得這一挑戰(zhàn)尤為突出。
國際能源署最近的一項分析預(yù)計，未來兩年內(nèi)，數(shù)據(jù)中心、加密貨幣和人工智能的電力消耗可能會翻一番。據(jù)IEA統(tǒng)計，2022年，這一領(lǐng)域約占全球電力需求的2%。
該分析預(yù)測，人工智能的需求將呈指數(shù)級增長，預(yù)計在2023年至2026年間至少增長10倍。
除了制造芯片和其他硬件所需的能源外，人工智能還需要大量的計算能力來“訓(xùn)練”模型——即向模型輸入龐大的數(shù)據(jù)集——然后再次使用訓(xùn)練結(jié)果來生成對用戶查詢的響應(yīng)。
隨著技術(shù)的發(fā)展，各公司正在爭相將其整合到應(yīng)用程序和在線搜索中，從而增加了計算能力的需求。根據(jù)德·弗里斯最近關(guān)于人工智能能源足跡的報告，使用人工智能進(jìn)行在線搜索所需的能源至少比標(biāo)準(zhǔn)搜索多10倍。
德·弗里斯表示，這種情況體現(xiàn)出一種“在人工智能領(lǐng)域越大越好”的動態(tài)，促使公司追求龐大且耗能巨大的模型。“這就是人工智能面臨的關(guān)鍵問題，因為‘越大越好’從根本上與可持續(xù)性不兼容。”他補(bǔ)充道。
在美國，這一情況尤為嚴(yán)峻。地球之友組織氣候變化虛假信息項目主任邁克爾·丘（Michael Khoo）同時也是關(guān)于人工智能與氣候報告的共同作者，他表示，美國的能源需求在大約15年來首次急劇上升。“作為一個國家，我們的能源即將耗盡。”
部分原因在于數(shù)據(jù)中心電力消耗的激增。波士頓咨詢集團(tuán)的一項分析預(yù)計，到2030年，數(shù)據(jù)中心的電力消耗將增長三倍，相當(dāng)于約4000萬美國家庭所需的電量。
丘指出：“我們將不得不做出艱難的決策，決定能源應(yīng)該分配給誰，無論是數(shù)千戶家庭，還是為下一代人工智能提供動力的數(shù)據(jù)中心。”他還補(bǔ)充道：“不能僅僅讓最富有的人首先得到能源。”
對于許多人工智能公司而言，外界對其能源使用的擔(dān)憂忽視了兩個關(guān)鍵點：首要的一點是，人工智能本身能夠幫助應(yīng)對氣候危機(jī)。
微軟的一位發(fā)言人表示：“人工智能將成為推進(jìn)可持續(xù)解決方案的強(qiáng)大工具。”微軟與OpenAI之間建立了合作關(guān)系。目前，這項技術(shù)已經(jīng)被用于預(yù)測天氣、追蹤污染、繪制森林砍伐地圖以及監(jiān)測冰川融化現(xiàn)象。
最近由波士頓咨詢集團(tuán)受谷歌委托發(fā)表的一份報告聲稱，人工智能可能有助于減少高達(dá)全球升溫污染的10%。
人工智能或許還能在推進(jìn)核聚變技術(shù)方面發(fā)揮作用。今年2月，普林斯頓大學(xué)的科學(xué)家宣布他們找到了一種利用該技術(shù)預(yù)測核聚變反應(yīng)潛在不穩(wěn)定性的方法，這是通往商業(yè)化漫長道路上的一個進(jìn)步。
此外，人工智能公司還表示，它們正在努力提高效率。例如，谷歌稱其數(shù)據(jù)中心相比典型的商業(yè)數(shù)據(jù)中心要高效1.5倍。
微軟的一位發(fā)言人指出，公司在投資研究如何衡量人工智能的能源使用和碳排放影響的同時，還在致力于開發(fā)方法提高大型系統(tǒng)在訓(xùn)練和應(yīng)用階段的效率。
德弗里斯（de Vries）表示，人工智能的效率已經(jīng)有了“顯著”的提升。但他警告說，這并不意味著人工智能對電力的需求就一定會下降。事實上，他補(bǔ)充道，技術(shù)和自動化的歷史表明情況恰恰可能相反。他以加密貨幣為例指出，“效率提升從未減少過加密貨幣挖礦的能源消耗。”他表示，“當(dāng)我們使某些商品和服務(wù)變得更加高效時，我們反而會看到需求的增長。”
與此同時，丘指出，人們普遍認(rèn)為越來越復(fù)雜且能源需求更大的人工智能的發(fā)展是一種必然趨勢，各公司正處于一場“競賽”，競相研發(fā)下一代產(chǎn)品。這意味著模型越來越大，電力消耗也越來越高。
因此，Khoo說：“任何時候，當(dāng)有人說他們在解決氣候變化問題時，我們必須追問的是：你們現(xiàn)在具體是如何做到這一點的？你們是否讓每一天的能耗都變得更低？還是僅僅把環(huán)保作為一個幌子？”
參考鏈接：https://edition.cnn.com/2024/03/26/climate/ai-energy-nuclear-fusion-climate-intl/index.html
