之前世超写过一篇AI有多耗水的稿子，说是Google数据中心去年一年就花掉了一个半西湖的水量。除了耗水，可能很多人还忽略了一点，那就是AI在耗电这块也是一绝。前两天阿里刚结束的云栖大会上，中国工程院院士、阿里云创始人王坚就打了这么一个比方——过去一百年里，全球电动机消耗掉的电量就占到了总发电量的一半，而现在的大模型就相当于新时代的电机。
而这个新时代的“电机”，也是相当耗电。
现在，为了喂饱它这只电老虎，有些公司甚至准备搬出了“核动力”。
其实在业内，关于AI和能源之间的话题也是没有断过。
Huggingface的科学家就专门测试过各个大模型的耗电量和碳排放，世超翻了翻这篇论文，也是直观地感受到了大模型耗电的疯狂。
先是Huggingface自家的BLOOM大模型，有1760亿参数，光是前期训练它，就得花掉43.3万度电，我换算了下，相当于国内117个家庭一年用掉的电量。
和它参数量相当的GPT-3，耗电量就更不受控制，同样是前期训练，就要用掉128.7万度电，足足是前者的三倍。
甚至有人做过这样一个类比，OpenAI每训练一次，就相当于3000辆特斯拉同时跑32公里……
这还只是AI前期训练用的电，在后期使用过程中累积的耗电量才是大头。
一般来说，训练就是不断调整参数、重复训练，最后得到一个使用体验最好的模型，整个过程是有限度的。
后期的推理过程就不一样了，比如我们用ChatGPT，每问一次问题都相当于是一次推理请求。
现在ChatGPT的月活用户早已经破亿，它每天推理的频次的飙升可想而知。
更具体一点，拿自动驾驶来说，前期训练花费的能耗成本就只有两三成，剩下的七八成都是后期的推理消耗的。
《晚点LatePost》之前也拿ChatGPT做了这么一个测算，按日均最高访问量2.7亿次来计算，假设每个人每次访问会问五个问题，一整个月下来光是推理消耗的电量就是1872万度。
总的来讲，AI这几年来消耗的电力正在以指数级别增长，然而现在全球发电已经差不多已经趋于平缓。
照这个态势发展下去，估计再过几十年，光是AI的耗电量，就足以导致全球用电荒了……
来自AMD，红色表示AI能耗，绿色表示现有能源
而之所以这么耗电，一方面和近几年来AI圈子内部搞起的军备竞赛不无关系。
国外在OpenAI之后，Google、Meta自家大模型的研发迭代也没停过。
国内卷得就更厉害，百度的文心一言、阿里的通义千问、腾讯的混元等等等等，参数一个赛一个高，这还只是大厂们的赛道，一些大模型初创企业更是海了去了。
另一方面，AI用掉这么多电，和它背后数据中心不无关系。
在数据中心，用电最多的地方就是AI服务器，因为要有大规模的计算，普通的服务器根本就不够用，还得用专属的AI服务器。
然鹅AI服务器，光是功率就比普通服务器高出了六七倍，普通服务器一般只需要两个800W~1200W的电源，AI服务器，则要4颗1800W的高功率电源。
emmm这不耗电都说不过去……
AI的耗电，当然卷大模型的厂商比我们清楚得多，毕竟在他们那里可是真金白银的电费哗哗往外流……
所以在解决AI能耗的问题上，业内也是使出了浑身解数。
第一个办法是想办法提高AI芯片性能，性能上去了，耗电自然而然也就下去了。
另外一个办法就简单粗暴了，既然耗电多导致电费高，那找个更便宜的能源不就行了。
就比如国内目前就在搞“东数西算”的工程，在西部清洁能源丰富的地区建立数据中心，用来处理东部的数据。
并且东部地区数据中心密集，工商业的平均电价大概在0.676元/度，而西部地区平均电价在0.541元/度，钱不就这么省下来了么。
有些公司则又看准了核能赛道。
像OpenAI和微软都先后投资了核能发电，不过不是传统的核裂变发电方式，而是还在实验室阶段的核聚变。
早在2015年，OpenAICEO奥特曼就对核聚变发电感兴趣了，向一家核聚变初创企业Helion投资了950万美金，2021年，又给它豪掷了3.75亿美元。
紧接着在今年5月份，在核聚变发电站还没着落的时候，微软就和Helion签订了购电协议，说要在2030年前实现负碳目标。
世超倒真有点好奇，这个Helion到底有什么魔力，在八字还没一撇的时候，让OpenAI和微软先后都在它身上下这么大的注。
不过这事吧，从它给微软的的承诺中就能窥探出一二。Helion在那份购电协议中表示，2028年前上线的核聚变装置，在一年内会把发电功率提升到50兆瓦以上。
什么概念？相当于撑起40000户家庭的供电。
更重要的是，买核聚变发出来的电，还贼拉便宜，折合成人民币相当于7分钱一度电，这诱惑谁挡得住啊。
微软也没把所有鸡蛋放在一个篮子里，在下注核聚变发电的同时，他还看好了近几年发展起来的小型核反应堆（SMR）。
不久前，微软发了个招聘通知，说要找个“核技术首席项目经理”，来管SMR这块的工作。
和传统核电的大型反应堆比，理论上SMR这玩意儿体积更小，甚至可以在工厂里批量生产。
发电功率也是传统反应堆的三倍，并且SMR也不用担心损坏时释放放射性元素，因为它能在第一时间自动关闭系统。
同时SMR也更省钱，平均每1000度电下来就能省将近100美元……
当然，这些东西目前还是八字没那一撇，AI耗电猛的现状，短时间内也很难会得到改变。
各种核聚变项目，世超也不好说它们到底能不能成。
但AI的发展，说不定会给核能来一记大助攻。
如果这个世界是一局电子游戏的话，说不定可控核聚变的科技树，正好就在AI之后呢。
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