世界经济论坛官网近日报道指出，为让人工智能（AI）发挥其变革潜力、提高生产力水平及社会福祉，人类必须确保它可持续地发展。这一愿景面临的核心难题在于，随着算力和性能的不断提升，能耗也在快速增长。
AI生态系统，从硬件、训练协议到操作技术，都会耗费大量能源。鉴于此，科学家正在设法让其更节能。措施包括改变AI的运行策略、研制更节能的算法和芯片等。
能源“吞金兽”
AI是能源密集型技术。它究竟有多耗能？数据给出了答案。
据法国《回声报》网站报道，AI平台“抱抱脸”研究员兼环境问题主管萨沙·卢乔尼表示，Midjourney或Dall-E等AI算法生成一张图片消耗的电力，相当于给一部智能手机充满电。一块英伟达H100型图形处理单元一年消耗的电量，比一个中等规模的美国家庭一年所耗的电量还要多。
美国《哈佛杂志》网站提出，大语言模型在生成类似人类、连贯且符合上下文逻辑的文本方面做得更好。但这种改进也有代价，训练GPT-3消耗的能源相当于120个美国家庭一年消耗的能源。美国《纽约时报》的报道更是惊人，ChatGPT每天要响应大约2亿个请求，这一过程中消耗超过50万度电。
世界经济论坛的数据显示，运行AI任务所需的能源消耗，年增长率介于26%至36%之间。这意味着到2027年，AI行业消耗的能源堪比冰岛或荷兰等国家一年的能耗。
改变运行策略
让AI更节能势在必行。
首先是调整AI运行策略。世界经济论坛官网指出，AI运行一般分两个主要阶段：训练阶段和推理阶段。在训练阶段，模型通过消化大量数据来学习和开发；经过训练后，它们进入推理阶段，用于解决使用者提出的问题。在这两个阶段限制能耗，可将AI运行总能耗降低12%到15%。
美国俄勒冈州立大学电气工程与计算机科学学院托马斯·迪特瑞克教授指出，另一个有效的策略是优化调度以节省能源。例如，在夜间运行轻量级的任务，或在寒冷的月份运行更大的项目等，也可节省大量能源。此外，将AI处理转移到数据中心也有助于减少其碳排放，因为数据中心的运行效率非常高，其中有些运行使用了绿色能源。
从长远看，促进AI与新兴量子技术的协同也是引导AI走向可持续发展的重要战略。传统计算能耗随计算需求增加呈指数级增长，而量子计算和能耗之间呈线性增长。
此外，量子技术可使AI模型更紧凑、学习效率更高并可改善其整体功能。
新模型和新器件
AI公司之间竞争的一个驱动力是相信越大越好，这也意味着参数越来越多，能耗越来越大。例如，GPT-4拥有1.8万亿个参数，而其“前身”GPT-3拥有1750亿个参数。因此，为让AI更节能，不少科学家正在尝试找出不需要那么多参数的算法。
HawAI.tech公司使用了新型电子元器件和基于概率论的AI技术来节省能耗。在相同时段和能耗下，新器件运算速度是英伟达Jeston芯片的6.4倍。该公司联合创始人兼首席执行官拉斐尔·弗里施表示，结合概率论和更优化的电子元器件，他们的解决方案所用的数据和能源会更少。
此外，模拟人脑功能的神经形态芯片也有望提升AI的效率。近日，英特尔公司发布了名为Hala Point的大型神经拟态系统。其内置1152个基于Intel四制程的Loihi 2处理器，支持多达11.5亿个神经元和1280亿个突触，每秒可处理超过380万亿个8位突触和超过240万亿个神经元操作。它独特的功能可实现未来AI应用的实时持续学习，如解决科学和工程问题、物流、智能城市基础设施管理、大语言模型和AI代理等。
世界经济论坛官网近日报道指出，为让人工智能（AI）发挥其变革潜力、提高生产力水平及社会福祉，人类必须确保它可持续地发展。这一愿景面临的核心难题在于，随着算力和性能的不断提升，能耗也在快速增长。
AI生态系统，从硬件、训练协议到操作技术，都会耗费大量能源。鉴于此，科学家正在设法让其更节能。措施包括改变AI的运行策略、研制更节能的算法和芯片等。
能源“吞金兽”
AI是能源密集型技术。它究竟有多耗能？数据给出了答案。
据法国《回声报》网站报道，AI平台“抱抱脸”研究员兼环境问题主管萨沙·卢乔尼表示，Midjourney或Dall-E等AI算法生成一张图片消耗的电力，相当于给一部智能手机充满电。一块英伟达H100型图形处理单元一年消耗的电量，比一个中等规模的美国家庭一年所耗的电量还要多。
美国《哈佛杂志》网站提出，大语言模型在生成类似人类、连贯且符合上下文逻辑的文本方面做得更好。但这种改进也有代价，训练GPT-3消耗的能源相当于120个美国家庭一年消耗的能源。美国《纽约时报》的报道更是惊人，ChatGPT每天要响应大约2亿个请求，这一过程中消耗超过50万度电。
世界经济论坛的数据显示，运行AI任务所需的能源消耗，年增长率介于26%至36%之间。这意味着到2027年，AI行业消耗的能源堪比冰岛或荷兰等国家一年的能耗。
改变运行策略
让AI更节能势在必行。
首先是调整AI运行策略。世界经济论坛官网指出，AI运行一般分两个主要阶段：训练阶段和推理阶段。在训练阶段，模型通过消化大量数据来学习和开发；经过训练后，它们进入推理阶段，用于解决使用者提出的问题。在这两个阶段限制能耗，可将AI运行总能耗降低12%到15%。
美国俄勒冈州立大学电气工程与计算机科学学院托马斯·迪特瑞克教授指出，另一个有效的策略是优化调度以节省能源。例如，在夜间运行轻量级的任务，或在寒冷的月份运行更大的项目等，也可节省大量能源。此外，将AI处理转移到数据中心也有助于减少其碳排放，因为数据中心的运行效率非常高，其中有些运行使用了绿色能源。
从长远看，促进AI与新兴量子技术的协同也是引导AI走向可持续发展的重要战略。传统计算能耗随计算需求增加呈指数级增长，而量子计算和能耗之间呈线性增长。
此外，量子技术可使AI模型更紧凑、学习效率更高并可改善其整体功能。
新模型和新器件
AI公司之间竞争的一个驱动力是相信越大越好，这也意味着参数越来越多，能耗越来越大。例如，GPT-4拥有1.8万亿个参数，而其“前身”GPT-3拥有1750亿个参数。因此，为让AI更节能，不少科学家正在尝试找出不需要那么多参数的算法。
HawAI.tech公司使用了新型电子元器件和基于概率论的AI技术来节省能耗。在相同时段和能耗下，新器件运算速度是英伟达Jeston芯片的6.4倍。该公司联合创始人兼首席执行官拉斐尔·弗里施表示，结合概率论和更优化的电子元器件，他们的解决方案所用的数据和能源会更少。
此外，模拟人脑功能的神经形态芯片也有望提升AI的效率。近日，英特尔公司发布了名为Hala Point的大型神经拟态系统。其内置1152个基于Intel四制程的Loihi 2处理器，支持多达11.5亿个神经元和1280亿个突触，每秒可处理超过380万亿个8位突触和超过240万亿个神经元操作。它独特的功能可实现未来AI应用的实时持续学习，如解决科学和工程问题、物流、智能城市基础设施管理、大语言模型和AI代理等。
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