能源是AI不断发展的关键基础 人工智能节能新需求也是环境科技的创新点

最近，“ChatGPT一天耗电50万度”上了各大社交媒体的热搜榜。据外媒报道，OpenAI的热门聊天机器人ChatGPT每天要消耗超过50万度的电力，是美国普通家庭日均用电量的1.7万多倍。OpenAI首席执行官萨姆·奥尔特曼在达沃斯世界经济论坛年会上表示，下一波生成型人工智能系统消耗的电力将远远超出预期，能源系统将难以应对。英伟达CEO黄仁勋也公开表示，“AI的尽头是光伏和储能”。特斯拉CEO马斯克也预测，到2025年就将没有足够的电力来运行所有的芯片。也有媒体报道，人工智能（以下简称AI）不仅耗电而且耗水，每次向ChatGPT给出5-50个提示或问题，它就会消耗500毫升的水用于冷却计算设备和为数据中心供电的发电厂。根据微软的环境报告，从2021年到2022年，其全球用水量激增了34%，用水量达到近17亿加仑，相当于2500多个奥运泳池。于是有网友评论：会不会在将来的某一天，AI也成了要治理的“两高”行业？

 

我们在享受AI带来的便捷服务的同时，也不能忽视AI对电力的高度需求。AI在许多应用领域都需要大量的电力来运行和维护。计算资源方面，高性能计算集群、云计算服务器、图形处理单元等计算资源都需要大量的电力来运行和维护。数据方面，数据处理和存储、大量的数据训练计算和推理、复杂的算法和模型及其优化与更新等都需要更多的计算资源和时间，从而导致了更大的能源消耗。数据中心、服务器和存储设备等设施也需要耗费大量的电力，同时设备散热和冷却需求也需要大量的电力和水资源。

 

随着技术的发展和优化以及全社会对能源和环境的关注，AI也在探索节能的方法。例如动态电源管理，改进模型效率以及实施AI模型的自适应机制，选择更节能的硬件，提高冷却效率等。使用可再生能源和整合智能电网技术也能够在高峰时段减轻电网的负载，显著缩小AI服务器的能源足迹。同时，废热回收和再利用技术也能够捕获AI能源消耗产生的热量用于供暖。例如，Meta公司在丹麦的数据中心从2020年起就将服务器产生的多余热量并入地区供暖网络中，能够为大约1.1万户家庭供热。如果将数据中心整合到联合供热和动力系统中，更有利于所用能源效用的最大化。

 

从环境科技的角度来看，AI节能的新需求，也是环境科技驱动新质生产力的创新点，而且是环境科技很难得地从0到1的原始创新。环境科技可以通过创新理念、方法论和增强效率等方法，将环境科学原理与尖端技术进行整合，服务于AI的全过程节能。例如，环境数据能够指导AI数据中心在气候较冷或可再生能源资源丰富的地区选址，降低冷却成本并减轻对化石燃料的依赖；高效的能源存储可以帮助AI数据中心更有效地利用可再生能源；环境相关的材料科学和冷却技术创新能够直接作用于改善AI能源消耗；碳足迹分析工具有助于量化AI操作的碳足迹，指导AI数据中心更科学合理地节能减排。同时，AI本身也能够用来优化包括其自身运作在内的各领域的能源使用。机器学习算法可以预测最节能的操作模式并优化能源消耗模式；生命周期评估方法论能够评估AI系统从制造、运营到处置整个生命周期的环境影响，最小化AI的环境足迹。

 

能源是AI不断发展的关键基础。AI持续创新与市场升温，也带动了对更高效能源解决方案的需求；AI与能源革命、储能技术的深度融合，也会成为未来科技创新战略关注的重要领域。目前，我国已经成长为世界最大的能源生产国，在清洁能源方面也取得了可观的科技创新成果。当前全社会都在主动拥抱AI新技术，环境科技也要根据AI的新需求积极探索、勇于创新，更全面高效地支持AI和它带来的工业与产业革命。

 

（张懿璇，作者单位：中国环境科学研究院）