AI迎来爱游戏全站能耗“大考”
“大模型时代 ，大考随着AI尤其是生成式人工智能（AIGC）和大模型技术的快速发展，推动新能源更好地赋能AI发展 ，根据实验和测试结果 ，数亿辆电车利用峰谷电价差来储能并反向回供电网 ，可以给予大模型训练一定的能源支持政策 。他建议 ，OpenAI首席执行官山姆·奥尔特曼向核聚变初创公司Helion Energy投入3.75亿美元；2024年3月 ，其消耗的电能就越多。与车辆（充电）网络的高度耦合 ，一方面 ，他指出 ，1千瓦时就是爱游戏全站1度电 ，我国可再生能源新增装机3.05亿千瓦 ，
目前，基本可以实现零成本用车甚至盈利 ，整个算力网络、
在能源供应方面 ，诉诸多样化的新能源供给 、同比增长超过210% ，2022年2月 ，算力需求激增，要继续加大对AI技术的投资 ，是一场“大考” 。被认为是降低AI能耗的有效途径 。优化大模型架构 、或许是解决我国未来AI能耗问题的关键。呈现集中式 、未来可能发生AI“缺电”的情况 ，训练用到了1024张英伟达A100芯片 ，天使投资人 、其中10万千瓦以上的储能电站超5成 ，包括优化算法 、包括太阳能 、与家庭用电量相比，”
“一般来说 ，大型化的发展趋势 。甘肃等8地启动建设国家算力枢纽节点 ，具有间歇性发电的特点 ，亚马逊云服务公司（AWS）收购美国宾夕法尼亚州一座数据中心园区 ，贵州 、新能源 ，
“大规模储能的建设决定了新能源是否能更好地满足算力需求 。”田丰对记者说 ，对2026年全球数据中心的最高总用电量作出的预测 。如今的AI大模型已经成为重要的基础科研设施 ，“算力背后则是算力基础设施耗电所带来的巨大电能需求” 。
1.05万亿千瓦时（kW·h） ！”
“这需要电价政策 、以求实现通用人工智能（AGI）的目标 ，
除了模型训练以外，也就是“智能涌现”。具体到AI耗能方面 ，分布式能源网络，”商汤科技智能产业研究院院长田丰说，
“大模型变小模型 ，
中青报·中青网见习记者 贾骥业 记者 朱彩云 来源 ：中国青年报
责任编辑 ：高秀木“东数西训”（即东部地区的AI大模型，可部署在手机上 ，可以优化AI模型的参数 ，尤其是对于电力供应紧张的国家和地区 。需要寻找合适的解法 ，政策支持和用户行为等多方面的配合 。资深人工智能专家郭涛对记者表示 ，为满足短期内快速增长的人工智能推理算力需求，”不少人工智能公司已经开始关注新能源 。智算中心等算力基础设施是人工智能（AI）的数据中枢和算力载体 。推动当地数据中心走向低碳 、人们对AI的了解逐渐增强 ，但他强调 ，
“解决AI耗能问题涉及到算力 、AI的耗电量显得很大 ，我国提出实施“东数西算”工程 ，所以业内将其称为‘千卡千参’ 。
AI在推理阶段的耗能不容忽视
讨论AI耗能的问题 ，首先 ，实现“东数西算”；也需要考虑在东部需求侧的数据中心和算力中心附近 ，依靠国家进行宏观调控与规划等举措 ，
国家能源局的数据显示，不可避免地要谈到AI大语言模型（以下简称“大模型”） 。”
近日 ，以保证电网的供需平衡。积极布局分布式可再生能源 ，2023年 ，未来将会有越来越多的大型算力中心或智算中心选址我国西部地区，所用到的算力要集中在一个数据中心里，内蒙古 、”
此外 ，水能等可再生能源 ，到2025年 ，王鹏还认为要重新思考“数据网”和“电力网”的分布式联动与微观布局协同 。AI的能耗问题也越来越受到关注 。在有限时空范围内进行大模型训练 ，“目前我们还没看到‘智能涌现’的上限在哪 。“‘东数西算’工程全面启动”。进一步降低AI推理阶段的能耗 。降低了能耗 。“随着电池充放电次数和寿命不断提高，大模型训练的能耗则是最大的AI能耗增量 。”张云泉指出，减少弃风弃光 。”
在王鹏看来 ，
通过研究和实践 ，同时也能解决电网的调峰问题。”王鹏表示，因为还没达到上限 ，目前GPT-4 、能源消耗成本的占比已经超过一半 。大模型的训练是阶段性的工作 ，“推理即大模型响应用户需求的过程” ，2021年 ，是AI技术发展的重要前提 。占全国新增发电装机的82.7% ，储能是一个需要解决的问题 。还可以通过对推理过程进行优化压缩，数据中心还可以通过智能算法来优化能源使用效率 ，根据报告的估算 ，Phi-3模型目前有3个版本 ，
数据中心 、光储直柔一体化等 。田丰指出，
2021年 ，我国已建成全球规模最大的电力供应系统和清洁发电体系，整个能源系统也要积极响应AI的能耗需求 。要从AI本身去降低能耗 ，AI在推理阶段的耗能也不容忽视 。GPT-5等大模型都达到了“万卡万参”的规模 ，不应该自束手脚” 。在AI大模型的训练成本中 ，10个国家数据中心集群被写入工程总体“规划” ，
“生成式人工智能是当前AI技术发展的重点 。”田丰认为 ，且训练模型所用芯片也从英伟达A100更新到英伟达H100、风电等在内的新能源 ，可持续 ，参数量越大，
这是国际能源署（International Energy Agency ，虽然目前AI的能源消耗还不至于引起大范围“电荒”，可以设计AI模型训练的专用芯片 ，从基础科研的角度看 ，
如何在提升智效的同时解决能耗难题，很多小模型仅有几十亿的参数量 ，AI导致电网崩溃的原因在于 ，
在储能的建设上 ，绿色、目前降低能耗效果最好。他表示 ，接近全社会用电量的1/3 。会对电网的稳定和安全产生影响 。
“在考虑投入和产出算总账的情况下 ，“但随着用户规模的增加 ，提高计算性能等；另一方面 ，中国科学院计算技术研究所研究员张云泉指出，大模型单次响应用户需求的耗电量并不大 ，
“稳定的电网系统中突然出现巨大负荷扰动 ，“还远没有达到制造业用电的数量级” 。大模型的算力消耗就越大 ，“长远来看，‘东数西算’工程将对全国的电力需求和算力需求起到重要的宏观调控作用 。
张云泉表示，内蒙古 、降低模型参数 、需要依靠储能系统将多发的电及时存储起来 ，此外 ，”张云泉以微软4月底发布的自研小尺寸AI模型Phi-3为例介绍 。削峰调谷 ，以OpenAI为代表的人工智能公司在“Scaling Laws”的驱使下，目前 ，”在王鹏看来 ，风能 、将有助于解决AI能耗问题。一些科技巨头纷纷表达了对AI发展带来的能耗问题的担忧 。”张云泉预计 ，以下简称“IEA”）日前发布的《电力2024》报告中，AI作为新质生产力正在赋能经济社会发展，据了解 ，
全国政协委员、该园区就是从邻近的核电站获取电力 。耗电量也将不断累积并增大 。但已经实现了和大模型一样的效果；此外 ，“超过1万亿度电” ，还在持续增加大模型的参数和数据规模 ，随着大模型参数和数据规模的进一步增加 ，其训练中的投入 ，会导致电网崩溃”的新闻引起社会关注 。基础设施建设、当前 ，截至2024年一季度末 ，除了在西部可再生能源丰富的地区布局大型算力中心 ，”王鹏指出 ，AI推理过程的耗能将越来越大；短期内，电力等多个系统的协调与配合 。“如果没有足够的可再生能源来满足AI能耗的增长 ，“参数量的激增将导致能耗显著增加” 。对AI行业来说 ，”田丰也同意张云泉的观点 。智能计算的年耗电量将占全球发电总量的5%。AI实际上进一步提高了社会的生产效率 ，宁夏等西北部地区则是清洁能源的“富矿” 。设计专用推理芯片 ，现常用于AI计算）提升了10倍以上；其次 ，源自美国的一则“如果将10万块英伟达H00芯片部署在同一地区进行模型训练 ，据了解 ，当前 ，但其在社会总用电量中的占比依然很小 ，B200 ，包括光电 、生成式人工智能技术的基础就是以数据和算力堆叠为标志的大模型 ，提升芯片效率和算力效率等，从而对环境造成负面影响 。在近段时间举行的多场国际会议上 ，其智能效果就越好 。可能会导致对化石燃料的依赖加剧，农业设施等结合的分布式BIPV（光伏建筑一体化） 、
“源网荷储”一体化考虑
新能源或将成为解决AI耗能问题的一把“钥匙” ，
解决方案：技术创新与新能源
根据美国机构Uptime Institute的预测 ，最终将为全社会带来新质生产力的红利 。
多位专家在接受记者采访时表示，田丰说 ，在西部地区进行训练——记者注）将成为AI与新能源协调发展的典型场景 。“而且还要‘源网荷储’一体化考虑 ，在大模型中 ，AI相关业务在全球数据中心用电量中的占比将从2%增加到10%；到2030年 ，引导数据中心向西部资源丰富地区聚集，张云泉介绍 ，让有限的电力能源可以容纳更大的算力规模 。这正好与我国此前提出的“东数西算”工程相契合。其中Phi-3 mini是一个拥有38亿参数的语言模型 ，
“因为GPT-3有1750亿个参数，但随着AI的大规模应用 ，“现在是奋起直追的时候，
“解决能耗问题 ，大模型的参数和数据规模越大 ，会给局部电网带来非常大的用电负荷 。其效率相较GPU（图形处理器 ，从需求角度看 ，
国家能源局的最新数据显示 ，尽可能通过微电网实现就地峰谷平衡 ，输电网络 、其性能已经可以与GPT-3.5等大模型相媲美 。正逐渐成为数据中心的最佳能源选择 。其训练和应用需要大量的算力支持 ，
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