在好意思国弗吉尼亚州的卡尔佩珀县，牛的数目险些是东谈主口数目的3倍，空气中有余着干草和粪肥的气息。这里的大农场大无数仍由家庭有野心，遍及的丛林与郊野表象交相照映。关联词人妖 小说，这片宁静的乡村郑重验着21世纪的剧变。

　　以前几年，为营救生成式东谈主工智能（AI）的发展，该县批准了7个大型数据中心的成就名堂。这些数据中心将为AI模子老练和天下海量查询提供营救，但也濒临弘大的动力失掉问题。每个数据中心的用电量堪比数万户家庭用电量，不仅推高了住户用电老本，还对电网酿成很大压力。

　　生成式AI比传统AI耗能更多，促使科技公司参加巨资扩建数据中心。然则，这些公司在AI能耗方面婉曲透明度，使得运筹帷幄东谈主员难以准确评估其影响。英国《当然》杂志报谈称，不少运筹帷幄东谈主员试图通过各式步伐来探索AI的实践动力需求。

　　基于市集履行估算

　　荷兰阿姆斯特丹摆脱大学运筹帷幄员、Digiconomist公司首创东谈主亚历克斯·德弗里斯，应用基于供应链或市集的估算步伐运筹帷幄了英伟达一款职业器的功耗，并据此推算出其一年的能耗。然后，他凭据特定任务所需此类职业器总额来进行臆测。

　　德弗里斯估算了谷歌搜索使用生成式AI所需的动力。如若将相似ChatGPT的AI整合到谷歌搜索中，将需要40万至50万台英伟达A100职业器，这些职业器每年耗电量将达230亿至290亿千瓦时。瞻望谷歌每天处理多达90亿次搜索，通过AI职业器进行的每次搜索央求需要7至9瓦时的动力。据谷歌2009年的一篇博客著述中的数据，这比平凡搜索的能耗卓绝23倍至30倍。

　　这种估算步伐固然直不雅，却忽略了算力老本着落趋势。以前5年AI老练老本已着落了80%，芯片能效每年提高35%。

　　好意思国动力分析公司SemiAnalysis示意，评估生成式AI能耗的最好步伐仍然是监测职业器的发货量偏激电力需求。

　　从下到上进行实测

　　更精准的从下到上测量法正在兴起。这种测试步伐的理念是，用户提交一个提醒，举例生成图像的央求或文本聊天央求，运转截止后，它会估算出用户所使用的硬件失掉了些许动力。

　　运筹帷幄东谈主员发现，不同的任务需要不同的电力。平均而言，凭据文本提醒生成图像失掉约0.5瓦时的电力，而生成文本则略少。比拟之下，当代智高东谈主机充满电可能需要22瓦时。

　　但这种步伐也存在先天局限。比如，谷歌的张量处理单位等突出芯片的能耗数据仍被锁在“黑箱”之中。

　　预测存在省略情味

　　国外动力署臆测，2022年，数据中心的用电量为240太瓦时至340太瓦时，占天下需求的1%—1.3%。但跟着生成式AI的普及，这一数字可能进一步飞腾。关联词，比拟于天下电力需求瞻望到2050年增长80%以上的趋势，数据中心的能耗占比仍相对较小。

　　不外，《当然》杂志指出，AI对动力的影响在场所和区域层面将最为严重。以好意思国弗吉尼亚州为例，数据中心已占该州电力失掉的4.4%，瞻望到2028年可能翻倍致使翻3倍，达到总用电量的7%至12%。该州的电力基础门径正濒临弘大压力，部分数据中心名堂因供电不及而被动延期。

　　那么，AI的电力需求会着落吗？这一问题当今似乎还难以回话。

　　清静运筹帷幄员乔纳森·库米指出，很多预测基于通俗假定，且科技公司可能夸大需求。因此，AI能耗预测的难点在于其省略情味。

　　此外，AI本领卓绝也可能激发“杰文斯悖论”，即效果的提高并无须然导致资源失掉的减少，反而可能因为老本裁减和应用范围扩大，刺激需求增长，最终导致资源失掉总量增多。

　　改日的惩办决议需要跨越本领、策略和伦理的多维立异。粗略卡尔佩珀县的牧民们能给出启示：就像他们世代罢黜的轮牧轨制，让地盘疗养滋生。数字漂后也需要建立“动力轮牧”机制人妖 小说，即在算力膨胀与电网承载力之间找到动态均衡，而这亦然亟待惩办的天下性问题。