AI是吃電怪獸！ChatGPT訓練1次 耗電量可看185年Netflix

隨著人工智慧（AI）的迅猛發展，能源消耗成為科技大廠擔憂的主要瓶頸。AI技術的進步，雖然推動了科技革新和商業增長，但其高耗電的特性也引發了廣泛關注。沒有足夠的能源支持，AI的發展可能會受到制約。

AI的能源需求究竟有多高？

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根據《美國新聞網站Vox》的分析，國際能源總署（IEA）在其1月發布的報告中首次納入了資料中心、加密貨幣和AI領域的能源消耗數據。IEA預測，截至2022年，這三個領域的電力需求總和占全球能源需求的近2%。然而，到2026年，這一需求量將翻倍，相當於整個日本一年用電量的水平。

特別是在生成式AI的訓練中，能源需求尤為巨大。例如，訓練一個像OpenAI的GPT-3這樣的大型語言模型，所需的電力約為130萬度，相當於130個美國家庭一年的電力消耗。這樣的數字讓人感覺驚人：訓練GPT-3一次的用電量，相當於讓一個人看185年的Netflix。

進一步來看，每次請求ChatGPT的解答，所需的電量是進行一次Google搜尋的9.7倍。如果ChatGPT的請求量達到平均每天90億次，每年將增加約10億度電，相當於歐盟150萬人一年的電力需求。

AI耗電只是冰山一角

儘管AI的高耗電量引人關注，但相比之下，加密貨幣挖礦和資料中心的能源消耗更為龐大。資料中心的能效問題也值得關注。根據Uptime Institute的報告，2020年全球大型資料中心的平均能效比為1.59，意味著每消耗一度電的IT設備，還需消耗0.59度電來支持配套設施，其中大部分用於冷卻系統。冷卻系統的能耗可占資料中心總能耗的40%。

隨著AI技術和加密貨幣的發展，科技巨頭擴大了資料中心的規模。IEA的統計顯示，美國在2022年擁有2700個資料中心，消耗了全國4%的電力。預計到2026年，這一比例將增至6%，電力供應將面臨更大挑戰。

▼預計到2026年，電力供應將因AI技術面臨更大挑戰。（示意圖／Pexels）
根據富國銀行的報告指出，隨著AI、半導體和電池製造擴張以及車輛電氣化，預計到2030年，美國的總電力需求將增長20%。由於大量新的核電容量尚未上線，短期內電力供應仍將主要依賴天然氣。高盛集團的分析顯示，天然氣將滿足AI和資料中心電力需求增長的60%，剩下的40%才來自再生能源或其他來源。

氣候變遷也使得能源供應變得更加脆弱。IEA報告指出，2023年全球水力發電占比跌至30年來新低，而天然氣在冬季極端天氣下的穩定性也存在問題。這些因素形成了一個惡性循環，使得在短期內支應AI發展的電力需求變得更加困難。

面對這些挑戰，科技公司正在採取行動。Meta首席執行官馬克·祖克柏（Mark Zuckerberg）表示，雖然GPU供應瓶頸已經有所緩解，但電力供應仍將限制AI的成長。特斯拉首席執行官馬斯克（Elon Musk）預測，2025年底前，新的AI模型可能會超越人類智慧，但前提是電力供應能夠滿足需求。

OpenAI首席執行官阿特曼（Sam Altman）相信，核融合技術可能是解決AI高耗能問題的關鍵，並已對核融合技術投入了數億美元。微軟也簽署了價值100億美元的綠色能源協議，推動全球再生能源建設。

儘管投資者對AI領域的投資熱情高漲，但高盛的分析師認為，公用事業、再生能源發電和工業領域的下游投資機會被低估。要實現AI的可持續發展，這些領域的投資和技術進步將至關重要。

（封面圖／取自Pixabay）