世界經(jīng)濟論壇官網(wǎng)近日報道指出，為讓人工智能（AI）發(fā)揮其變革潛力、提高生產(chǎn)力水平及社會(huì )福祉，人類(lèi)必須確保它可持續地發(fā)展。這一愿景面臨的核心難題在于，隨著(zhù)算力和性能的不斷提升，能耗也在快速增長(cháng)。

AI生態(tài)系統，從硬件、訓練協(xié)議到操作技術(shù)，都會(huì )耗費大量能源。鑒于此，科學(xué)家正在設法讓其更節能。措施包括改變AI的運行策略、研制更節能的算法和芯片等。

能源“吞金獸”

AI是能源密集型技術(shù)。它究竟有多耗能？數據給出了答案。

據法國《回聲報》網(wǎng)站報道，AI平臺“抱抱臉”研究員兼環(huán)境問(wèn)題主管薩沙·盧喬尼表示，Midjourney或Dall-E等AI算法生成一張圖片消耗的電力，相當于給一部智能手機充滿(mǎn)電。一塊英偉達H100型圖形處理單元一年消耗的電量，比一個(gè)中等規模的美國家庭一年所耗的電量還要多。

美國《哈佛雜志》網(wǎng)站提出，大語(yǔ)言模型在生成類(lèi)似人類(lèi)、連貫且符合上下文邏輯的文本方面做得更好。但這種改進(jìn)也有代價(jià)，訓練GPT-3消耗的能源相當于120個(gè)美國家庭一年消耗的能源。美國《紐約時(shí)報》的報道更是驚人，ChatGPT每天要響應大約2億個(gè)請求，這一過(guò)程中消耗超過(guò)50萬(wàn)度電。

世界經(jīng)濟論壇的數據顯示，運行AI任務(wù)所需的能源消耗，年增長(cháng)率介于26%至36%之間。這意味著(zhù)到2027年，AI行業(yè)消耗的能源堪比冰島或荷蘭等國家一年的能耗。

改變運行策略

讓AI更節能勢在必行。

首先是調整AI運行策略。世界經(jīng)濟論壇官網(wǎng)指出，AI運行一般分兩個(gè)主要階段：訓練階段和推理階段。在訓練階段，模型通過(guò)消化大量數據來(lái)學(xué)習和開(kāi)發(fā)；經(jīng)過(guò)訓練后，它們進(jìn)入推理階段，用于解決使用者提出的問(wèn)題。在這兩個(gè)階段限制能耗，可將AI運行總能耗降低12%到15%。

美國俄勒岡州立大學(xué)電氣工程與計算機科學(xué)學(xué)院托馬斯·迪特瑞克教授指出，另一個(gè)有效的策略是優(yōu)化調度以節省能源。例如，在夜間運行輕量級的任務(wù)，或在寒冷的月份運行更大的項目等，也可節省大量能源。此外，將AI處理轉移到數據中心也有助于減少其碳排放，因為數據中心的運行效率非常高，其中有些運行使用了綠色能源。

從長(cháng)遠看，促進(jìn)AI與新興量子技術(shù)的協(xié)同也是引導AI走向可持續發(fā)展的重要戰略。傳統計算能耗隨計算需求增加呈指數級增長(cháng)，而量子計算和能耗之間呈線(xiàn)性增長(cháng)。

此外，量子技術(shù)可使AI模型更緊湊、學(xué)習效率更高并可改善其整體功能。

新模型和新器件

AI公司之間競爭的一個(gè)驅動(dòng)力是相信越大越好，這也意味著(zhù)參數越來(lái)越多，能耗越來(lái)越大。例如，GPT-4擁有1.8萬(wàn)億個(gè)參數，而其“前身”GPT-3擁有1750億個(gè)參數。因此，為讓AI更節能，不少科學(xué)家正在嘗試找出不需要那么多參數的算法。

HawAI.tech公司使用了新型電子元器件和基于概率論的AI技術(shù)來(lái)節省能耗。在相同時(shí)段和能耗下，新器件運算速度是英偉達Jeston芯片的6.4倍。該公司聯(lián)合創(chuàng )始人兼首席執行官拉斐爾·弗里施表示，結合概率論和更優(yōu)化的電子元器件，他們的解決方案所用的數據和能源會(huì )更少。

此外，模擬人腦功能的神經(jīng)形態(tài)芯片也有望提升AI的效率。近日，英特爾公司發(fā)布了名為Hala Point的大型神經(jīng)擬態(tài)系統。其內置1152個(gè)基于Intel四制程的Loihi 2處理器，支持多達11.5億個(gè)神經(jīng)元和1280億個(gè)突觸，每秒可處理超過(guò)380萬(wàn)億個(gè)8位突觸和超過(guò)240萬(wàn)億個(gè)神經(jīng)元操作。它獨特的功能可實(shí)現未來(lái)AI應用的實(shí)時(shí)持續學(xué)習，如解決科學(xué)和工程問(wèn)題、物流、智能城市基礎設施管理、大語(yǔ)言模型和AI代理等。