ChatGPT居然這么費電？

最新的等式出現(xiàn)了：

ChatGPT日耗電量≈1.7萬家庭日耗電量。

什么概念？一年光電費就要花2億！

美國普通家庭平均單日用電29千瓦時，而ChatGPT的單日用電量超過了50萬千瓦時。

（美國商業(yè)用電一度約為0.147美元也就是1.06元，相當于一天53萬元）

消息一出就直接沖上熱搜第一了。

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除了OpenAI，谷歌也“不容小覷”：

在谷歌搜索中應用生成式AI技術，谷歌每年的耗電量將高達290億千瓦時，也就是每天約7900萬度（？）。

而在未來，AI這一“吃電巨獸”的食量還會更驚人。

數(shù)據(jù)統(tǒng)計：

到2027年，人工智能數(shù)據(jù)中心的用電量將和荷蘭、瑞典等小國用電量相當。

有網友看完表示：

這是利好光伏和風電？

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所以AI最后拼的是誰發(fā)電多、誰發(fā)電成本低？

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AI要耗多少電？

如上數(shù)據(jù)來自一篇論文《The growing energy footprint of artificial intelligence》。

作者是荷蘭數(shù)字經濟學家Alex de Vries，他通過英偉達、OpenAI、谷歌等公開數(shù)據(jù)進行估算。

結果就得出了很多意想不到的結論。

首先，現(xiàn)在大模型訓練時期的耗電量和推理階段相比，已經不值一提了。

SemiAnalysis數(shù)據(jù)顯示，OpenAI需要3617臺英偉達HGX A100、共28936個GPU來支持ChatGPT推理。

ChatGPT每天需要響應1.95億次請求，預計每天需要消耗564兆瓦時電力，每個請求大約2.9瓦時。

而GPT-3整個訓練階段的耗電量預估為1287兆瓦時，是ChatGPT大約4天的消耗量。

谷歌報告也表示，2019-2021年，與人工智能相關的能源消耗中有60%來自推理部分。

因此論文提出未來研究AI用電量時，更應該從全周期角度考量。

但這也與模型再訓練頻率、模型性能與功耗之間的平衡有關系。比如BLOOM在推理階段的耗電量就顯著降低。

其次，搜索引擎如果用上AI，耗電量還會更高。

谷歌方面曾在去年2月表示，AI響應請求的成本可能是普通搜索的10倍。

數(shù)據(jù)顯示，使用一次谷歌搜索消耗的電量是0.3瓦時。這和上面分析給出的數(shù)據(jù)相呼應。

如果要將大模型能力植入到谷歌搜索中，預計需要512821個HGX A100，按照每臺設備功耗為6.5千瓦來計算，每天將需要80吉瓦時的電力消耗，一年需要29.2太瓦時。

目前谷歌每天需要處理高達90億次搜索，換算一下，平均每個請求要消耗6.9-8.9瓦時，已經是普通搜索的20倍+。

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同樣的現(xiàn)象在英偉達的財報數(shù)據(jù)中也可以看到。

去年第二季度，英偉達收入創(chuàng)紀錄，其中數(shù)據(jù)中心部門較上季度相比增長了141%，這表示AI方面的需求擴增。

今年，英偉達AI服務器出貨量可能達到150萬臺，總功耗可能達到9.75-15.3吉瓦。這一數(shù)量級的服務器，每年的用電量將達到85.4-134太瓦時。

不過AI用電量會一路飆升嗎？

研究認為也不一定。

哪怕像谷歌這樣在全球擁有數(shù)十億用戶的廠商，也會慎重考慮AI與搜索引擎的融合。硬件、軟件和電力成本壓力下，廠商腳步或許沒那么快。

硬件生產本身還受到掣肘，AI熱潮使得臺積電CoWoS先進封裝產能吃緊，但新建工廠真正可能開始批量生產要等到2027年，這或許也會影響英偉達的出貨量。

以及模型本身的算法和架構也會讓AI功耗在一定程度上降低。

最終研究認為，關于AI用電量的問題，過于悲觀或樂觀都不可取。

短期內，在各種資源因素影響下，AI用電量增速會被抑制；但硬件和軟件的能效提高，顯然也無法抵消長期的電力需求增長。

總之，作者認為在AI開發(fā)方面，還是不要鋪張浪費的好。監(jiān)管機構也需要考慮要求廠商披露相關數(shù)據(jù)，提高整個AI供應鏈的透明度，從而更好了解這一新興技術的環(huán)境成本。

實際上，此前關于AI消耗資源的話題已經多次引發(fā)討論。

有研究指出，到2027年，數(shù)據(jù)中心人工智能的用電量將與荷蘭或瑞典等小國的用電量相當。

加州大學河濱分校研究表明，問ChatGPT5-50個問題，就可消耗500毫升水。

因為AI超算數(shù)據(jù)中心需要大量水來散熱，微軟也承認用水是訓練模型的一大成本，從2021年到2022年，其全球用水量飆升了34%，相比研究AIGC前急劇增加。

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網友：也要看產出

除了微博，#ChatGPT日耗電超50萬度#的消息也在知乎沖上熱榜第三。

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盡管這一數(shù)據(jù)看起來驚人，但不少網友都表示：

我們還是需要比較一下投入產出。

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知乎網友@段小草就淺算了一下：

一天50萬度電，1.7萬個美國家庭。但美國有1.2億個家庭，也就是只需萬分之一的家庭用電，就能支撐一個服務全球TOP 1的AI產品、服務幾億用戶，這還是在浪費能源破壞環(huán)境嗎？

言外之意，如下所說（來自知乎網友@桔了個仔）：

ChatGPT創(chuàng)造的價值其實遠超它的能耗。

和某些技術（咳咳，懂得都懂）的耗電量相比，它可能更不值一提了。

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所以，有人（知乎網友@玩吾傷智）直接就表示，這則消息應該這么理解：

震驚， 只需要1.7萬普通家庭的電量即可滿足ChatGPT的一日用電需求。（手動狗頭）

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咳咳，有意思的是，上面的答主@段小草還提到了一篇論文，題為《The Carbon Emissions of Writing and lllustrating Are Lower for Al than for Humans》，講的是AI在畫畫和寫作上的碳排放量一個比人類少310到2900倍，一個比人類少130到1500倍。

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這樣看來，AI甚至算得上“節(jié)能減排的先鋒”。（手動狗頭）

吶，我們還是早點洗洗睡、關注GPT-5什么時候發(fā)吧。

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奧特曼：我們需要可控核聚變

話又說回來，盡管比起收益，ChatGPT一日1.7萬個家庭的能耗還不值一提，但AI能耗確實也是一個值得關注的問題。

而這點，奧特曼早就在“擔憂”了。

在今年1月的一場達沃斯會議中，他就表示：

人工智能的未來取決于清潔能源的突破。

△ 圖源Digwatch

具體而言，他認為：

隨著技術越來越成熟，AI將消耗越來越大量的電力，如果能源技術無法突破，就無法實現(xiàn)這一目標（即讓AI技術釋放全部潛力）。

而現(xiàn)在，公眾還不是很了解這個需求究竟有多大，奧特曼本人表示也遠超他的預期。

至于如何提升能源產量，他也直言：

需要可控核聚變，或者更便宜的太陽能及存儲等等。

——說起可控核聚變，奧特曼其實早就押注了一家相關公司，名叫Helion。

他在它身上投資了3.75億美元，這是他以個人名義投資的最大一筆。

除此之外，奧特曼的“爸爸”微軟也押注了這家公司。

據(jù)了解，Helion成立于2013年，目前約150+員工。他們預計將在2028年上線50兆瓦規(guī)模的可控核聚變發(fā)電項目，微軟將率先采購。

原報告： https://www.cell.com/joule/abstract/S2542-4351(23)00365-3
參考鏈接：
[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