本文来自微信公众号：量子位（ID：QbitAI），原标题《ChatGPT每年电费2亿？！日耗电量≈1.7万个家庭，网友：挺值！》，作者：明敏、丰色，题图来自：视觉中国
ChatGPT居然这么费电？
最新的等式出现了：ChatGPT日耗电量≈1.7万家庭日耗电量。
什么概念？一年光电费就要花2亿元。
美国普通家庭平均单日用电29千瓦时，而ChatGPT的单日用电量超过了50万千瓦时。（美国商业用电一度约为0.147美元也就是1.06元，相当于一天53万元）
消息一出就直接冲上热搜第一了。
除了OpenAI，谷歌也“不容小觑”：在谷歌搜索中应用生成式AI技术，谷歌每年的耗电量将高达290亿千瓦时，也就是每天约7900万度。
而在未来，AI这一“吃电巨兽”的食量还会更惊人。
数据统计：到2027年，人工智能数据中心的用电量将和荷兰、瑞典等小国用电量相当。
有网友看完表示：这是利好光伏和风电？
所以AI最后拼的是谁发电多、谁发电成本低？
一、AI要耗多少电？
如上数据来自一篇论文The growing energy footprint of artificial intelligence。作者是荷兰数字经济学家Alex de Vries，他通过英伟达、OpenAI、谷歌等公开数据进行估算。
结果就得出了很多意想不到的结论。
首先，现在大模型训练时期的耗电量和推理阶段相比，已经不值一提了。
SemiAnalysis数据显示，OpenAI需要3617台英伟达HGX A100、共28936个GPU来支持ChatGPT推理。
ChatGPT每天需要响应1.95亿次请求，预计每天需要消耗564兆瓦时电力，每个请求大约2.9瓦时。
而GPT-3整个训练阶段的耗电量预估为1287兆瓦时，是ChatGPT大约4天的消耗量。
谷歌报告也表示，2019年~2021年，与人工智能相关的能源消耗中有60%来自推理部分。
因此论文提出未来研究AI用电量时，更应该从全周期角度考量。
但这也与模型再训练频率、模型性能与功耗之间的平衡有关系。比如BLOOM在推理阶段的耗电量就显著降低。
其次，搜索引擎如果用上AI，耗电量还会更高。
谷歌方面曾在去年2月表示，AI响应请求的成本可能是普通搜索的10倍。
数据显示，使用一次谷歌搜索消耗的电量是0.3瓦时。这和上面分析给出的数据相呼应。
如果要将大模型能力植入到谷歌搜索中，预计需要512821个HGX A100，按照每台设备功耗为6.5千瓦来计算，每天将需要80吉瓦时的电力消耗，一年需要29.2太瓦时。
目前谷歌每天需要处理高达90亿次搜索，换算一下，平均每个请求要消耗6.9~8.9瓦时，已经是普通搜索的20倍+。
同样的现象在英伟达的财报数据中也可以看到。
去年第二季度，英伟达收入创纪录，其中数据中心部门较上季度相比增长了141%，这表示AI方面的需求扩增。
今年，英伟达AI服务器出货量可能达到150万台，总功耗可能达到9.75-15.3吉瓦。这一数量级的服务器，每年的用电量将达到85.4~134太瓦时。
不过AI用电量会一路飙升吗？
研究认为也不一定。
哪怕像谷歌这样在全球拥有数十亿用户的厂商，也会慎重考虑AI与搜索引擎的融合。硬件、软件和电力成本压力下，厂商脚步或许没那么快。
硬件生产本身还受到掣肘，AI热潮使得台积电CoWoS先进封装产能吃紧，但新建工厂真正可能开始批量生产要等到2027年，这或许也会影响英伟达的出货量。
模型本身的算法和架构也会让AI功耗在一定程度上降低。
最终研究认为，关于AI用电量的问题，过于悲观或乐观都不可取。
短期内，在各种资源因素影响下，AI用电量增速会被抑制；但硬件和软件的能效提高，显然也无法抵消长期的电力需求增长。
总之，作者认为在AI开发方面，还是不要铺张浪费的好。监管机构也需要考虑要求厂商披露相关数据，提高整个AI供应链的透明度，从而更好了解这一新兴技术的环境成本。
实际上，此前关于AI消耗资源的话题已经多次引发讨论。
有研究指出，到2027年，数据中心人工智能的用电量将与荷兰或瑞典等小国的用电量相当。
加州大学河滨分校研究表明，问ChatGPT5~50个问题，就可消耗500毫升水。
因为AI超算数据中心需要大量水来散热，微软也承认用水是训练模型的一大成本，从2021年到2022年，其全球用水量飙升了34%，相比研究AIGC前急剧增加。
二、网友：也要看产出
除了微博，#ChatGPT日耗电超50万度#的消息也在知乎冲上热榜第三。
尽管这一数据看起来惊人，但不少网友都表示：我们还是需要比较一下投入产出。
知乎网友@段小草就浅算了一下：
一天50万度电，1.7万个美国家庭。但美国有1.2亿个家庭，也就是只需万分之一的家庭用电，就能支撑一个服务全球TOP 1的AI产品、服务几亿用户，这还是在浪费能源破坏环境吗？
言外之意，如下所说（来自知乎网友@桔了个仔）：ChatGPT创造的价值其实远超它的能耗。
和某些技术（咳咳，懂得都懂）的耗电量相比，它可能更不值一提了。
所以，有人（知乎网友@玩吾伤智）直接就表示，这则消息应该这么理解：震惊， 只需要1.7万普通家庭的电量即可满足ChatGPT的一日用电需求。（手动狗头）
有意思的是，上面的答主@段小草还提到了一篇论文，题为The Carbon Emissions of Writing and lllustrating Are Lower for Al than for Humans，讲的是AI在画画和写作上的碳排放量一个比人类少310到2900倍，一个比人类少130到1500倍。
这样看来，AI甚至算得上“节能减排的先锋”。（手动狗头）
呐，我们还是早点洗洗睡、关注GPT-5什么时候发吧。
三、奥特曼：我们需要可控核聚变
话又说回来，尽管比起收益，ChatGPT一日1.7万个家庭的能耗还不值一提，但AI能耗确实也是一个值得关注的问题。
而这点，奥特曼早就在“担忧”了。
在今年1月的一场达沃斯会议中，他就表示：人工智能的未来取决于清洁能源的突破。
具体而言，他认为：
随着技术越来越成熟，AI将消耗越来越大量的电力，如果能源技术无法突破，就无法实现这一目标（即让AI技术释放全部潜力）。
而现在，公众还不是很了解这个需求究竟有多大，奥特曼本人表示也远超他的预期。
至于如何提升能源产量，他也直言：需要可控核聚变，或者更便宜的太阳能及存储等等。
说起可控核聚变，奥特曼其实早就押注了一家相关公司，名叫Helion。他给这家公司投资了3.75亿美元，这是他以个人名义投资的最大一笔。
除此之外，奥特曼的“爸爸”微软也押注了这家公司。
据了解，Helion成立于2013年，目前约150+员工。他们预计将在2028年上线50兆瓦规模的可控核聚变发电项目，微软将率先采购。
报告：https://www.cell.com/joule/abstract/S2542-4351(23)00365-3
参考链接：
[1]https://weibo.com/1642634100/O4lb78n3U?refer_flag=1001030103_
[2]https://www.businessinsider.com/chatgpt-uses-17-thousand-times-more-electricity-than-us-household-2024-3
[3]https://www.newyorker.com/news/daily-comment/the-obscene-energy-demands-of-ai
[4]https://www.theverge.com/2024/1/19/24044070/sam-altman-says-the-future-of-ai-depends-on-breakthroughs-in-clean-energy
[5]https://www.zhihu.com/question/647926823
本文来自微信公众号：量子位（ID：QbitAI），作者：明敏、丰色
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