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ChatGPT每年電費2億?!日耗電量≈1.7萬個家庭,網(wǎng)友:挺值!

人工智能
如果要將大模型能力植入到谷歌搜索中,預(yù)計需要512821個HGX A100,按照每臺設(shè)備功耗為6.5千瓦來計算,每天將需要80吉瓦時的電力消耗,一年需要29.2太瓦時。

ChatGPT居然這么費電?

最新的等式出現(xiàn)了:

ChatGPT日耗電量≈1.7萬家庭日耗電量。

什么概念?一年光電費就要花2億!

美國普通家庭平均單日用電29千瓦時,而ChatGPT的單日用電量超過了50萬千瓦時。

(美國商業(yè)用電一度約為0.147美元也就是1.06元,相當(dāng)于一天53萬元)

消息一出就直接沖上熱搜第一了。

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除了OpenAI,谷歌也“不容小覷”:

在谷歌搜索中應(yīng)用生成式AI技術(shù),谷歌每年的耗電量將高達290億千瓦時,也就是每天約7900萬度(?)。

而在未來,AI這一“吃電巨獸”的食量還會更驚人。

數(shù)據(jù)統(tǒng)計:

到2027年,人工智能數(shù)據(jù)中心的用電量將和荷蘭、瑞典等小國用電量相當(dāng)。

有網(wǎng)友看完表示:

這是利好光伏和風(fēng)電?

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所以AI最后拼的是誰發(fā)電多、誰發(fā)電成本低?

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AI要耗多少電?

如上數(shù)據(jù)來自一篇論文《The growing energy footprint of artificial intelligence》。

作者是荷蘭數(shù)字經(jīng)濟學(xué)家Alex de Vries,他通過英偉達、OpenAI、谷歌等公開數(shù)據(jù)進行估算。

結(jié)果就得出了很多意想不到的結(jié)論。

首先,現(xiàn)在大模型訓(xùn)練時期的耗電量和推理階段相比,已經(jīng)不值一提了。

SemiAnalysis數(shù)據(jù)顯示,OpenAI需要3617臺英偉達HGX A100、共28936個GPU來支持ChatGPT推理。

ChatGPT每天需要響應(yīng)1.95億次請求,預(yù)計每天需要消耗564兆瓦時電力,每個請求大約2.9瓦時。

而GPT-3整個訓(xùn)練階段的耗電量預(yù)估為1287兆瓦時,是ChatGPT大約4天的消耗量。

谷歌報告也表示,2019-2021年,與人工智能相關(guān)的能源消耗中有60%來自推理部分。

因此論文提出未來研究AI用電量時,更應(yīng)該從全周期角度考量。

但這也與模型再訓(xùn)練頻率、模型性能與功耗之間的平衡有關(guān)系。比如BLOOM在推理階段的耗電量就顯著降低。

其次,搜索引擎如果用上AI,耗電量還會更高。

谷歌方面曾在去年2月表示,AI響應(yīng)請求的成本可能是普通搜索的10倍。

數(shù)據(jù)顯示,使用一次谷歌搜索消耗的電量是0.3瓦時。這和上面分析給出的數(shù)據(jù)相呼應(yīng)。

如果要將大模型能力植入到谷歌搜索中,預(yù)計需要512821個HGX A100,按照每臺設(shè)備功耗為6.5千瓦來計算,每天將需要80吉瓦時的電力消耗,一年需要29.2太瓦時。

目前谷歌每天需要處理高達90億次搜索,換算一下,平均每個請求要消耗6.9-8.9瓦時,已經(jīng)是普通搜索的20倍+。

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同樣的現(xiàn)象在英偉達的財報數(shù)據(jù)中也可以看到。

去年第二季度,英偉達收入創(chuàng)紀(jì)錄,其中數(shù)據(jù)中心部門較上季度相比增長了141%,這表示AI方面的需求擴增。

今年,英偉達AI服務(wù)器出貨量可能達到150萬臺,總功耗可能達到9.75-15.3吉瓦。這一數(shù)量級的服務(wù)器,每年的用電量將達到85.4-134太瓦時。

不過AI用電量會一路飆升嗎?

研究認為也不一定。

哪怕像谷歌這樣在全球擁有數(shù)十億用戶的廠商,也會慎重考慮AI與搜索引擎的融合。硬件、軟件和電力成本壓力下,廠商腳步或許沒那么快。

硬件生產(chǎn)本身還受到掣肘,AI熱潮使得臺積電CoWoS先進封裝產(chǎn)能吃緊,但新建工廠真正可能開始批量生產(chǎn)要等到2027年,這或許也會影響英偉達的出貨量。

以及模型本身的算法和架構(gòu)也會讓AI功耗在一定程度上降低。

最終研究認為,關(guān)于AI用電量的問題,過于悲觀或樂觀都不可取。

短期內(nèi),在各種資源因素影響下,AI用電量增速會被抑制;但硬件和軟件的能效提高,顯然也無法抵消長期的電力需求增長。

總之,作者認為在AI開發(fā)方面,還是不要鋪張浪費的好。監(jiān)管機構(gòu)也需要考慮要求廠商披露相關(guān)數(shù)據(jù),提高整個AI供應(yīng)鏈的透明度,從而更好了解這一新興技術(shù)的環(huán)境成本。

實際上,此前關(guān)于AI消耗資源的話題已經(jīng)多次引發(fā)討論。

有研究指出,到2027年,數(shù)據(jù)中心人工智能的用電量將與荷蘭或瑞典等小國的用電量相當(dāng)。

加州大學(xué)河濱分校研究表明,問ChatGPT5-50個問題,就可消耗500毫升水。

因為AI超算數(shù)據(jù)中心需要大量水來散熱,微軟也承認用水是訓(xùn)練模型的一大成本,從2021年到2022年,其全球用水量飆升了34%,相比研究AIGC前急劇增加。

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網(wǎng)友:也要看產(chǎn)出

除了微博,#ChatGPT日耗電超50萬度#的消息也在知乎沖上熱榜第三。

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盡管這一數(shù)據(jù)看起來驚人,但不少網(wǎng)友都表示:

我們還是需要比較一下投入產(chǎn)出。

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知乎網(wǎng)友@段小草就淺算了一下:

一天50萬度電,1.7萬個美國家庭。但美國有1.2億個家庭,也就是只需萬分之一的家庭用電,就能支撐一個服務(wù)全球TOP 1的AI產(chǎn)品、服務(wù)幾億用戶,這還是在浪費能源破壞環(huán)境嗎?

言外之意,如下所說(來自知乎網(wǎng)友@桔了個仔):

ChatGPT創(chuàng)造的價值其實遠超它的能耗。

和某些技術(shù)(咳咳,懂得都懂)的耗電量相比,它可能更不值一提了。

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所以,有人(知乎網(wǎng)友@玩吾傷智)直接就表示,這則消息應(yīng)該這么理解:

震驚, 只需要1.7萬普通家庭的電量即可滿足ChatGPT的一日用電需求。(手動狗頭)

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咳咳,有意思的是,上面的答主@段小草還提到了一篇論文,題為《The Carbon Emissions of Writing and lllustrating Are Lower for Al than for Humans》,講的是AI在畫畫和寫作上的碳排放量一個比人類少310到2900倍,一個比人類少130到1500倍。

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這樣看來,AI甚至算得上“節(jié)能減排的先鋒”。(手動狗頭)

吶,我們還是早點洗洗睡、關(guān)注GPT-5什么時候發(fā)吧。

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奧特曼:我們需要可控核聚變

話又說回來,盡管比起收益,ChatGPT一日1.7萬個家庭的能耗還不值一提,但AI能耗確實也是一個值得關(guān)注的問題。

而這點,奧特曼早就在“擔(dān)憂”了。

在今年1月的一場達沃斯會議中,他就表示:

人工智能的未來取決于清潔能源的突破。

圖片
△ 圖源Digwatch

具體而言,他認為:

隨著技術(shù)越來越成熟,AI將消耗越來越大量的電力,如果能源技術(shù)無法突破,就無法實現(xiàn)這一目標(biāo)(即讓AI技術(shù)釋放全部潛力)。

而現(xiàn)在,公眾還不是很了解這個需求究竟有多大,奧特曼本人表示也遠超他的預(yù)期。

至于如何提升能源產(chǎn)量,他也直言:

需要可控核聚變,或者更便宜的太陽能及存儲等等。

——說起可控核聚變,奧特曼其實早就押注了一家相關(guān)公司,名叫Helion。

他在它身上投資了3.75億美元,這是他以個人名義投資的最大一筆。

除此之外,奧特曼的“爸爸”微軟也押注了這家公司。

據(jù)了解,Helion成立于2013年,目前約150+員工。他們預(yù)計將在2028年上線50兆瓦規(guī)模的可控核聚變發(fā)電項目,微軟將率先采購。

原報告: https://www.cell.com/joule/abstract/S2542-4351(23)00365-3
參考鏈接:
[1]https://weibo.com/1642634100/O4lb78n3U?refer_flag=1001030103_ 
[2]https://www.businessinsider.com/chatgpt-uses-17-thousand-times-more-electricity-than-us-household-2024-3 
[3]https://www.newyorker.com/news/daily-comment/the-obscene-energy-demands-of-ai 
[4]https://www.theverge.com/2024/1/19/24044070/sam-altman-says-the-future-of-ai-depends-on-breakthroughs-in-clean-energy 
[5]https://www.zhihu.com/question/647926823

責(zé)任編輯:武曉燕 來源: 量子位
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