亚马逊在当今世界无处不在，不仅是因为它是最大、最成熟的在线市场之一，也是最大的数据中心提供商之一。

然而，不太为人所知的是，亚马逊竟然拥有并运营着核电站。

其云计算子公司AWS今年3月份就这么做了，当时AWS从宾夕法尼亚州的Talen Energy购买了一个价值6.5亿美元的核电数据中心。

从表面上看，这笔交易表明了亚马逊雄心勃勃的扩张计划。但深入挖掘就会发现，该公司购买核电设施反映出亚马逊和其他科技巨头正在努力解决的一个更广泛的问题：人工智能对能源的无限需求。

就亚马逊而言，购买核电数据中心，可以将其快速扩张的人工智能数据中心放置在能源中心附近，以满足人工智能产生的能源需求。

随着人工智能逐渐渗透到消费者的日常生活，为从互联网搜索到智能设备和汽车等一切事物提供动力，对能源的需求与日俱增。

谷歌、苹果和特斯拉等公司不断通过新产品和服务增强AI能力。每项AI任务都需要巨大的计算能力，这意味着数据中心会消耗大量电力。

据估计，到2027年，全球与人工智能相关的电力消耗可能增长64%，达到每年134太瓦时，相当于荷兰或瑞典等国家的用电量。

这就引出了一个关键问题：大型科技公司如何解决其未来人工智能创新所需的能源需求？

根据皮尤研究中心的调查，超过一半的美国人每天至少与人工智能互动一次。

著名研究员和数据科学家Sasha Luccioni经常讨论人工智能的能源消耗，她是为人工智能应用构建工具的公司Hugging Face的人工智能和气候负责人。

Luccioni解释说，虽然训练AI模型需要耗费大量能源（例如，训练GPT-3模型耗费了大约1,300兆瓦时的电力），但通常只进行一次。然而，由于查询量巨大，推理阶段（模型生成响应）可能需要更多能源。

例如，当用户向ChatGPT等A 模型提问时，需要向数据中心发送请求，然后强大的处理器会生成响应。这个过程虽然很快，但消耗的能量大约是普通谷歌搜索的10倍。

“这些模型被使用了很多次，所以很快就会消耗大量能源，”Luccioni说道。她指出，根据模型的大小，5000万到2亿次查询消耗的能量与训练模型本身消耗的能量一样多。

“ChatGPT每天吸引1000万用户，”Luccioni说道：“因此，在20天内，通过部署模型进行训练所消耗的能量就达到了‘巨大’的程度。”

这种能源的最大消费者是大型科技公司，被称为超大规模企业，它们有能力利用自己的云服务迅速扩大人工智能的规模。2024年微软、Alphabet、Meta、亚马逊等巨头预计将在人工智能上花费1890亿美元。

随着人工智能驱动的能源消耗不断增长，给本已负担过重的电网带来了额外的压力。高盛预计到2030年，全球数据中心的电力需求将增长160%，并可能占美国总电力需求的8%，高于2022年的3%。

由于基础设施老化和美国汽车和制造业的电气化，美国能源部估计，70%的美国输电线路已接近其50至80年的典型生命周期的末期，这增加了停电和受到网络攻击的风险。

此外，可再生能源也难以跟上步伐。

Luccioni指出，即使可再生能源发电量不断扩大，电网运营商也在扩大燃煤电厂的使用，以满足不断增长的能源需求。

微软和谷歌在其可持续发展报告中承认，人工智能阻碍了他们实现气候目标的能力。例如，由于AI相关的数据中心建设，微软的碳排放量自2020年以来增长了29%。

尽管可再生能源无法满足人工智能的所有能源需求，但它仍然是大型科技公司战略的重要组成部分。

2024年5月，微软签署了史上最大企业购电协议，与房地产和资产管理巨头Brookfield合作，通过风能、太阳能和其他无碳能源发电技术，在全球范围内提供超过10.5千兆瓦的可再生能源发电能力。此外，该公司还投入巨资进行碳去除工作，以抵消行业创纪录的碳排放排放量820万吨。

亚马逊还在可再生能源方面进行了大量投资，连续第四年将自己定位为全球最大的可再生能源企业购买者。目前，该公司的投资组合包括足够的风能和太阳能，每年可为720万美国家庭供电。

除了采购更清洁的能源，大型科技公司也在投资提高效率。Luccioni表示，像谷歌这样的公司现在正在开发人工智能专用芯片，例如张量处理单元 (TPU)，这些芯片针对人工智能任务进行了优化，而不是使用为游戏技术创建的图形处理单元 (GPU)。

英伟达声称其最新Blackwell GPU与早期版本相比，可以减少AI模型的能耗。

专家表示，为了更准确地衡量能源需求并降低未来成本，透明度是关键。

“我们需要更多的监管，特别是在透明度方面，”Luccioni表示，她正在研究一项人工智能能源星级评定项目，该项目旨在通过对能源消耗进行基准测试来帮助开发商和用户选择更节能的型号。

当谈到科技公司的优先事项时，总是要关注资金。公用事业公司和科技巨头预计将在未来几年花费1万亿美元推动人工智能的发展。

但根据Luccioni的说法，人工智能可能不仅仅是问题所在，它也可能是解决能源危机的解决方案的一部分。

“人工智能肯定可以成为解决方案的一部分，”Luccioni说：“例如，知道什么时候……水电站大坝可能需要维修，以及老化的基础设施（如电缆）何时需要修复。实际上，在传输和存储过程中会损失大量能源。因此，人工智能可用于实时预测或修复。”

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