人工智能不可阻挡的能源需求：迫在眉睫的危机

人工智能正处于行业转型的风口浪尖，但有一个紧迫的问题：它的能源需求。随着人工智能变得更加先进和广泛，它的胃口也随之增长。

当我们奔向人工智能驱动的未来时，面对严酷的现实至关重要：如果没有严格的监管，我们将面临前所未有的能源危机。想象一个人工智能没有界限的世界，它以惊人的速度消耗能源。在这种情况下，我们本已脆弱的能源基础设施将承受巨大压力。

其后果是频繁停电和电费飙升。如果不解决人工智能的碳足迹，可能会成为一场环境灾难。此外，能够不受限制地利用人工智能的公司和国家将在竞争中击败那些无法利用人工智能的公司和国家，从而导致前所未有的经济不平等。

在本文中，我将深入探讨人工智能不断增长的能源需求、它带来的挑战以及潜在的解决方案。

人工智能作为新兴经济力量

今天，我们正在进入一个时代，经济的脉搏将不再由纯粹的人类劳动力力量来衡量，而是由其核心的人工智能数量来衡量。随着企业希望通过人工智能提高员工效率并实现各种任务和角色的自动化，人工智能有可能重塑生产力格局。

根据普华永道预计到 2030 年，人工智能对全球经济的贡献可能达到惊人的 15.7 万亿美元。大约 45% 的经济收益将来自产品改进。人工智能将通过商品多样化、增强个性化和可承受性来促进消费者需求。

已经确定了 300 多个人工智能应用，从商业扩展到各个科学领域。例如，在物理学中，神经网络目前被用来开发新的模型和理论。人工智能擅长发现数据中隐藏的模式和相关性。美国能源部已经认可的它有加速核物理实验发现的潜力。在生物技术、人工智能领域加速新分子的发现。随着算法的不断进步，其应用范围进一步扩大。

合成数据的黎明

在深入研究人工智能的新功能之前，区分其两个运行阶段非常重要。人工智能工作负载传统上包括训练和推理阶段。在训练期间，模型通过迭代过程调整其内部参数来从输入数据中学习。此阶段计算量大且耗时，需要多次迭代来优化模型的性能。它通常还需要人工帮助。

相比之下，推理阶段发生在模型训练之后，涉及使用模型根据新的、未见过的数据做出预测或决策。推理通常比训练更快且计算要求更低，因为模型应用其学到的知识来生成预测，而无需进一步调整参数。

自主学习过程理论上可以无限期地持续下去。根据加特纳公司预计到 2030 年，人工智能模型中的合成数据将超过真实数据。因此，人工智能很快就能够不断自我训练、利用模型进行预测、积累更多数据并进一步完善算法。人工智能运行的时间越长，其结果就越精确，算法可以覆盖的应用也就越多。

这种从人类到人工智能的关键转变强调了一个关键因素的重要性：能源。

AI对权力的胃口

目前，全球能源消耗受到人类限制的影响。举例来说，我们不需要全天都需要能量，因为我们必须睡觉和休息。此外，AI 遵守停机、维护和更新时间表。然而，随着人工智能最终克服其局限性、学会自我训练并开始全天候运行，其能源需求可能会猛增。

2018年，OpenAI的一项研究透露自 2012 年以来，用于人工智能训练的计算能力每 3 到 4 个月就会翻一番。难怪人工智能任务，尤其是深度学习，需要对大量数据集进行复杂的数学运算。最先进的人工智能模型的规模也扩大了，参数达到数十亿或数万亿，从而加剧了能源消耗。

大规模人工智能应用程序通常在数据中心运行，其中包含大量服务器和冷却系统。它们消耗大量能量用于温度控制和服务器运行。这些数据中心已经占全球电力消耗的很大一部分， 估计的超过百分之一并且还在增长。平均而言，超大规模设施消耗每年 20 至 50 兆瓦，相当于为 37,000 户家庭供电。

另一项能源密集型任务是从大气中提取二氧化碳（CO2）以应对气候变化。训练单个人工智能模型可以发射超过 626,000 磅二氧化碳当量。这大约是普通汽车生命周期碳排放量的 5 倍。由于二氧化碳在空气中的浓度较低且具有物理特性，捕获二氧化碳需要大量的能量输入。在我们努力实现净零排放和应对气候危机时，解决这些能源需求势在必行。

可再生能源解决方案的兴起

那么，我们当前的基础设施是否准备好满足人工智能不断增长的需求？遗憾的是，答案是否定的。我们的电网远远落后于必要的适应速度。这就需要迫切寻找创新的解决方案，而太阳能无疑是解决这一能源难题的有希望的答案。

太阳能利用了太阳的巨大能源潜力，这是一种可再生且几乎取之不尽用之不竭的资源。随着我们迈向人工智能驱动的未来，阳光充足的地区对太阳能基础设施的需求将激增。在全球范围内，风能和太阳能项目将贡献到 2030 年，将占世界电力的三分之一以上。

太阳能电池板制造商已准备好在这一新格局中蓬勃发展。由于材料科学和工程的进步，太阳能电池板的效率不断提高。专注于先进电池技术的储能公司也将在稳定电网方面发挥关键作用。仅在美国，全球对能源存储和电网的投资超越2022 年将达到 3370 亿美元。

寻求清洁高效能源的另一个竞争者是聚变能源，氦能源研究公司就是一个例子。然而，为了使聚变能成为实用的能源，我们仍然必须生产氘和氦3等燃料。这个过程存在独特的障碍。氘是可用的，但聚变反应需要极高的温度，而氦-3在地球上稀缺，需要月球开采。此外，聚变发电必须解决经济、监管、安全、可扩展性和环境问题。

虽然聚变能具有巨大的潜力，但它仍处于实验阶段，可能需要几十年的时间才能普及。与这些复杂性相比，太阳能是一种潜在的简单解决方案。它提供了一条清晰且可扩展的可持续发展之路，需要对太阳能基础设施进行战略投资。太阳能的简单性在于它的普遍性，因为阳光几乎无处不在，无需大量采矿或开采。

随着全球经济转向人工智能和清洁能源技术，未来几年对阳光充足的土地、太阳能电池板制造商和储能公司的需求将激增。然而，这种有机增长可能不足以防止能源崩溃。

监管人工智能需求：一颗定时炸弹

为了确保人工智能时代的可持续未来，我们必须采取大胆措施来规范人工智能的能源需求。考虑一下欧盟排放交易系统，该系统迫使制造商、电力公司和航空公司为其排放的每吨二氧化碳付费。 2023年2月欧盟碳市场碳许可证价格到达创每吨二氧化碳 100 欧元的历史新高。成本越高，企业投资低碳技术和转向清洁能源的动力就越强。

同样，我们应该探索对人工智能能源消耗量大的企业征收额外税收的想法。严重依赖人工智能的企业可能需要投资可再生能源，作为抵消其环境足迹的手段。正如碳排放引发经济处罚一样，人工智能的能源消耗可能与太阳能基础设施或其他替代能源计划的强制性投资有关。

尽管公司可能对这一前景并不感到兴奋，但我们的社会必须优先考虑长期可持续性而不是短期利润。解决这一问题的积极措施可以为更绿色、更可持续的未来做出重大贡献，同时支持人工智能驱动的行业的增长。