人工智能的广泛应用，同时也引发一系列挑战和讨论。其中，人工智能大规模能源消耗与能源发展之间如何协同，成为一个不容忽视的重要议题。

根据科技公司谷歌7月2日发布的最新环境报告，由于投入了大量人工智能应用，过去五年，谷歌公司的碳排放量激增了近50%。

这份环境报告显示，2023年全年谷歌公司的二氧化碳排放量为1430万吨，同比增长了13%，相比2019年增长了48%。报告中，谷歌公司将这一排放量上升归因于“数据中心能耗增加和供应链排放增加”。

不过谷歌在报告中写道，其数据中心的能源效率是普通数据中心的1.8倍。并且，该公司补充称，它仍然致力于通过模型优化、高效的基础设施和减排来减轻人工智能对环境的影响。实际上，谷歌不是唯一一家因人工智能需求导致碳排放增加的科技公司，今年5月，微软公司承认，其碳排放量自2020年以来攀升了30%。

人工智能为什么那么耗电？

实际上，处理信息是有能量成本的。

今天我们所说的人工智能，主要指的是生成式人工智能，大部分是基于大语言模型的生成式人工智能。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了热能，最后通过水冷系统释放出来。

不过，使用人工智能功能本身也会消耗大量电能。例如，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显示芯片。每块A100显示芯片都拥有540亿个晶体管，功耗400瓦。仅仅是这些显示芯片，一次训练就用了2.4亿度电。

人工智能并非与能源发展相悖

那么，人工智能的发展与能源发展之间是否存在某种“矛盾”关系？并非如此。分析人士指出，一方面，能源为人工智能的发展提供燃料支撑；另一方面，人工智能也可以为能源发展带来革命性变革，促进能源结构转型和升级。

由于数据中心需要可靠、稳定的基本能源，太阳能和风能远远无法满足需求，核能正在成为一个新选择。今年5月，谷歌和微软公司就与美国一家核能公司签署协议，旨在加速先进清洁能源技术的发展，其中就包括“先进核能”。去年5月，微软公司曾与美国氦核能源公司签署了电力购买协议，承诺将从2028年开始向微软提供核能源。不过这项技术目前仍处于理论阶段。

分析人士认为，可再生能源将在满足人工智能对能源的需求方面发挥重要作用，但不会立刻见效。

“缩减计划”组织高级学者 阿曼达·史密斯：重要的是要理解，人工智能会增加排放，同时也可以为减少排放助力。人类应该审视我们在利用人工智能做什么，并提出问题，为什么要这样做。它造福人类了吗？它让我们的生活变得更好吗？使我们的社会变得更加公平了吗？

 

编辑：李孟玲 张晴烨（实习生）审核：温小强