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正在大力開(kāi)發(fā)人工智能的微軟，也在最新的環(huán)境報(bào)告中透露，2022年公司用水量同比前一年激增34%，達(dá)到640萬(wàn)立方米，比2500個(gè)奧林匹克標(biāo)準(zhǔn)游泳池的水量還多。

生成式AI,除了“吃電，還得喝水”——用水量也是個(gè)驚人數(shù)字。因?yàn)橐?xùn)練這些AI,就得有強(qiáng)大的算力中心，而算力中心要運(yùn)轉(zhuǎn)，就得有散熱系統(tǒng)，這都得用到水。

耗水問(wèn)題已成為制約數(shù)據(jù)中心快速發(fā)展的因素之一。為節(jié)約寶貴的自來(lái)水資源，很多企業(yè)嘗試用各種方法為數(shù)據(jù)中心散熱，例如，微軟曾嘗試部署海下數(shù)據(jù)中心，F(xiàn)acebook數(shù)據(jù)中心選址北極圈附近，阿里云千島湖數(shù)據(jù)中心使用深層湖水制冷。

大語(yǔ)言模型也是如此。它對(duì)電能和冷卻水的需求，正造成越來(lái)越嚴(yán)重的環(huán)境問(wèn)題。波士頓咨詢集團(tuán)曾發(fā)布報(bào)告稱，到2030年底，僅美國(guó)數(shù)據(jù)中心的用電量，就將是2022年的三倍。

研究顯示，訓(xùn)練GPT-3所需的水量，能夠填滿一個(gè)核反應(yīng)堆的冷卻塔。ChatGPT(在GPT-3推出之后)每與用戶交流25到50個(gè)問(wèn)題，就得“喝下”一瓶500毫升的水來(lái)降溫。

不過(guò)，上述方法總是會(huì)帶來(lái)新的問(wèn)題，目前國(guó)內(nèi)數(shù)據(jù)中心的用水，主要還是用自來(lái)水，近幾年政府更鼓勵(lì)數(shù)據(jù)中心企業(yè)使用中水(循環(huán)再利用的水)。

能量無(wú)法創(chuàng)造也無(wú)法消滅，它只能從一種形式轉(zhuǎn)化成另一種形式。對(duì)計(jì)算機(jī)來(lái)說(shuō)，最主要的能量轉(zhuǎn)化方式，就是從電能轉(zhuǎn)化成熱能。

在OpenAI訓(xùn)練大語(yǔ)言模型GPT-4時(shí)，完成一次訓(xùn)練需要約三個(gè)月時(shí)間，使用大約25000塊英偉達(dá)A100　GPU。僅僅是這些GPU(圖形處理器)，一次訓(xùn)練就要用2.4億度電。這些電能幾乎全部轉(zhuǎn)化成了熱能，可以將大約200萬(wàn)立方米冰水——大概是1000個(gè)奧運(yùn)會(huì)標(biāo)準(zhǔn)游泳池的水量——加熱到沸騰。

據(jù)報(bào)道，全球數(shù)據(jù)中心的耗電量，已從十年前的100億瓦增加到如今的1000億瓦水平。ChatGPT聊天機(jī)器人每天耗電超過(guò)50萬(wàn)度，用于處理約2億個(gè)用戶請(qǐng)求，相當(dāng)于美國(guó)家庭每天用電量的1.7萬(wàn)多倍。據(jù)OpenAI公司稱，他們?cè)贑hatGPT上，每天花費(fèi)高達(dá)70萬(wàn)美元。

在2023年的達(dá)沃斯世界經(jīng)濟(jì)論壇上，OpenAI的CEO山姆·阿爾特曼認(rèn)為，核聚變可能是能源的發(fā)展方向，但要開(kāi)發(fā)出真正可用的核聚變技術(shù)，可能還需要一些時(shí)間。

亚星游戏官网由美國(guó)OpenAI公司最新推出的視頻生成工具Sora,自發(fā)布以來(lái)，便成為人工智能界最火爆的“網(wǎng)紅”。該公司上一個(gè)全網(wǎng)刷屏的產(chǎn)品——ChatGPT,在推出僅兩個(gè)月后，就達(dá)到1億月活躍用戶數(shù)。

谷歌發(fā)布的2023年環(huán)境報(bào)告顯示，公司前一年的用水量同比增加20%，達(dá)到56億加侖，其中絕大部分用于為數(shù)據(jù)中心散熱。除了谷歌，另一個(gè)巨頭Meta在美國(guó)亞利桑那州建了數(shù)據(jù)中心，僅2022年用水量就超過(guò)260萬(wàn)立方米。

這些數(shù)據(jù)中心由大量服務(wù)器組成，服務(wù)器消耗的電能，絕大部分轉(zhuǎn)化成熱能，最后通過(guò)水冷系統(tǒng)釋放出來(lái)?？梢哉f(shuō)，AI的物理硬件，是個(gè)巨大的“電熱水器”。

不過(guò)，蓬勃發(fā)展的AI背后，是算力；而算力背后則是能耗。人工智能飛速發(fā)展的背后，其能源消耗問(wèn)題日益凸顯，成為全球關(guān)注的焦點(diǎn)。

節(jié)流方面，可以通過(guò)優(yōu)化數(shù)據(jù)中心的設(shè)計(jì)和管理，提高電源使用效率。國(guó)內(nèi)大廠也紛紛給出解決方案。比如騰訊，組建了專門的綠色能源團(tuán)隊(duì)，應(yīng)用自然冷卻、液冷、余熱回收等新興節(jié)能技術(shù)，降低數(shù)據(jù)中心能耗。華為、京東、亞馬遜等也紛紛入局智慧能源領(lǐng)域。

以谷歌為例，每年用于人工智能訓(xùn)練的電量為23億度，相當(dāng)于美國(guó)一個(gè)州首府所有家庭一年的用電量。即使在訓(xùn)練完成后，這些人工智能仍需大量計(jì)算能力運(yùn)行，并耗費(fèi)大量能源。

最新研究表明，到2027年，生成式人工智能所消耗的能源，可滿足荷蘭這樣一個(gè)國(guó)家一年的需求，即約85-134太瓦時(shí)(TWh)。

據(jù)國(guó)際能源署稱，全球數(shù)據(jù)中心目前約占用電量的1%至1.5%。到2025年，在全球數(shù)據(jù)中心用電量中，人工智能業(yè)務(wù)的占比，將從2%增至10%。

科學(xué)家預(yù)計(jì)，到2027年，全球人工智能可能需要4.2億—66億立方米的清潔淡水，這比4-6個(gè)丹麥或一半英國(guó)的年取水總量還要多。

比如，硅片工藝需要“超純水”清洗，生產(chǎn)一個(gè)2克重的芯片，大約需要32公斤水。制造8寸晶圓，每小時(shí)耗水約250噸，制造12英寸晶圓，每小時(shí)耗水可達(dá)500噸。

如何讓散失的熱能不至于白白浪費(fèi)？最容易實(shí)現(xiàn)的，是熱回收技術(shù)。即將數(shù)據(jù)中心回收的熱量，用于提供民用熱水，冬季則提供民用采暖。現(xiàn)在有些企業(yè)已著手于回收廢熱再利用，比如阿里巴巴千島湖數(shù)據(jù)中心等。

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