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1.媒体来源:
iThome
2.记者署名:
文/陈晓莉 | 2023-10-12发表
3.完整新闻标题:
科学家预估AI到2027年的用电量堪比荷兰
4.完整新闻内文:
科学家们开始注重AI的环保问题，《Cell》的姐妹期刊《Joule》本周出版了一篇名为《
持续成长的人工智能能源足迹》（The growing energy footprint of artificial
intelligence）论文，指出人工智能（AI）推论可能会消耗大量的电力，作者Alex De
Vries更向《BBC》表示，到了2027年，AI的用电量可能等同于荷兰一年的电力使用。
这是继加州大学河滨分校电机与电脑工程系副教授Shaolei Ren今年初发表的AI“容易口
渴”的论文之后，另一篇与AI环保议题相关、并吸引媒体目光的研究。当时Ren于《
Making AI Less “Thirsty”: Uncovering and Addressing the Secret Water
Footprint of AI Models》中指出，在微软最先进的美国资料中心训练GPT-3时，将直接
消耗70万公升的干净淡水，相当于生产370辆BMW或320辆特斯拉，若是在微软的亚洲资料
中心训练，用水量将是3倍，若是于其它不那么先进的资料中心训练AI模型，用水量则会
更高。
而在推论上，ChatGPT仅是回答20~50个简单的问题就需要500ml的水，当ChatGPT拥有数十
亿用户，再加上改用规模更庞大的GPT-4，AI的用水量更是难以估计。
其实目前并没有针对AI用水或用电量的公开数据，不管是Ren或是来自Vries的最新研究都
是基于多种估计。
Vries为荷兰阿姆斯特丹自由大学商业与经济学院的博士候选人，同时他也是数位经济平
台Digiconomist及比特币耗电量指数Bitcoin Energy Consumption Index的创办人。这次
他于报告中指出，外界一向认为训练一个AI模型是AI最耗电的阶段，但Vries引用了
SemiAnalysis及Google的报告指出，推论所消耗的电力更多。
其中，Google的报告显示，自2019年到2021年，与AI相关的能源消耗中有60%来自推论。
至于半导体研究机构SemiAnalysis则说OpenAI的ChatGPT服务需要由3,617台Nvidia HGX
A100的服务器来支撑，Vries计算其每日耗电量，认为它高于训练GPT-3时所需要的电力。
另一方面，SemiAnalysis也估计，若要于Google搜寻中实现类似ChatGPT的搜寻能力，将
会需要512,821台的Nvidia HGX A100，且Alphabet董事长John Hennessy亦曾向《路透社
》（Reuters）透露，与大型语言模型互动的成本可能是标准关键字搜寻的10倍。
这使得Vries以Google在2021年的18.3 TWh耗电量来计算，当时AI占了Google整体耗电量
的10%~15%，在Google全面实施AI搜寻之后，其AI耗电量最高可能达到27.4 TWh，接近爱
尔兰一整年所使用的电力（29.3 TWh）。
就整个市场来看，随着Nvidia合作伙伴台积电（TSMC）所投资的新CoWoS包装厂预计于
2027年量产，Vries也估计届时Nvidia所交付的AI服务器数量与其用电量将达85~134 TWh
，相当于荷兰一年的电力使用。
总之，Vries认为AI产业应该要考虑相关的环境冲击，包括提高硬件效率，采用创新的模
型架构及算法，还建议开发人员不仅应专注于优化AI，也必须考虑使用AI的必要性，亦
督促监管机构导入具体的环境披露要求，以让此一新兴技术的环境成本更加透明化。
除了环境之外，SemiAnalysis今年初即曾发表一篇文章，分析了大型语言模型的实际成本
，指出ChatGPT每周的推论成本都超过训练成本，倘若Google在搜寻中部署了类似ChatGPT
的大型语言模型，原本拥有的300亿美元利润就会在一夜之间蒸发，转移到其它业者手上
或是用来改善TPU效能。
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6.备注:
听说有个总统候选人说要AI产业化，不知道他知不知道目前台湾的用电量跟用水量？
以及推动AI产业需要准备的用电量跟用水量是多少？