生成式ai，听起来挺酷，但你知道吗？它可是地地道道的“吃电巨兽”：现在爆火的chatgpt，每日耗电量高达50万度！随着人工智能的发展，其用电量急速上升问题，正引发全球警惕，以后会发生“电荒”吗？能耗问题会不会成为ai发展的“绊脚石”？
日耗电50万度！gpt成“吃电狂魔”
由美国openai公司最新推出的视频生成工具sora，自发布以来，便成为人工智能界最火爆的“网红”。该公司上一个全网刷屏的产品——chatgpt，在推出仅两个月后，就达到1亿月活跃用户数。
不过，蓬勃发展的ai背后，是算力；而算力背后则是能耗。人工智能飞速发展的背后，其能源消耗问题日益凸显，成为全球关注的焦点。
据报道，全球数据中心的耗电量，已从十年前的100亿瓦增加到如今的1000亿瓦水平。chatgpt聊天机器人每天耗电超过50万度，用于处理约2亿个用户请求，相当于美国家庭每天用电量的1.7万多倍。据openai公司称，他们在chatgpt上，每天花费高达70万美元。
近日，特斯拉创始人马斯克公开表示，未来两年，人工智能行业将由“缺硅”变为“缺电”。据国际能源署称，全球数据中心目前约占用电量的1%至1.5%。到2025年，在全球数据中心用电量中，人工智能业务的占比，将从2%增至10%。
以谷歌为例，其用于人工智能训练的能量消耗，占总用电量的10%至15%，每年约23亿度电，相当于美国一个州首府所有家庭一年的用电量。即使在训练完成后，这些人工智能仍需大量计算能力运行，并耗费大量能源。
若谷歌在每次搜索中，都使用aigc（生成式人工智能技术），其年耗电量将增至约290亿度。
最新研究表明，到2027年，生成式人工智能所消耗的能源，可满足荷兰这样一个国家一年的需求，即约85-134太瓦时（twh）。
一次训练用电2.4亿度，ai为啥那么耗电？
仅仅是gpt-4的gpu，一次训练就会用去2.4亿度电。ai为什么那么耗电？它们用掉的电都跑到哪里去了？
我们现在所说的人工智能（ai），主要是指生成式人工智能。它们需要大规模的数据中心来训练和推理。
这些数据中心由大量服务器组成，服务器消耗的电能，绝大部分转化成热能，最后通过水冷系统释放出来。可以说，ai的物理硬件，是个巨大的“电热水器”。
据统计，全球数据中心的能耗，约占全球总电力消耗的1%左右，预计这一比例，还会随着数据量的增长而增加。
能量无法创造也无法消灭，它只能从一种形式转化成另一种形式。对计算机来说，最主要的能量转化方式，就是从电能转化成热能。
大语言模型也是如此。它对电能和冷却水的需求，正造成越来越严重的环境问题。波士顿咨询集团曾发布报告称，到2030年底，仅美国数据中心的用电量，就将是2022年的三倍。
在openai训练大语言模型gpt-4时，完成一次训练需要约三个月时间，使用大约25000块英伟达a100 gpu。仅仅是这些 gpu（图形处理器），一次训练就要用2.4亿度电。这些电能几乎全部转化成了热能，可以将大约200万立方米冰水——大概是1000个奥运会标准游泳池的水量——加热到沸腾。
全球人工智能的蓬勃发展，可能会导致这一数字大幅上升。与此同时，大量的碳排放和数百万加仑淡水的消耗也不容小觑。
回答50个问题，得“喝”500毫升水
生成式ai，除了“吃电，还得喝水”——用水量也是个惊人数字。因为要训练这些ai，就得有强大的算力中心，而算力中心要运转，就得有散热系统，这都得用到水。
全球科技巨头，都在建设新的数据中心，争的就是谁的算力更强，结果就是对水资源的需求越来越大。
研究显示，训练gpt-3所需的水量，能够填满一个核反应堆的冷却塔。chatgpt（在gpt-3推出之后）每与用户交流25到50个问题，就得“喝下”一瓶500毫升的水来降温。