AI 大模型质量的关键在于数据、算力和顶尖人才，而高算力的背后，是靠着数万张芯片昼夜不停的运转支撑。

具体来说，AI 模型算力的工作过程大致可以分为训练、推理两个阶段，能源消耗也是如此。

其中，在AI训练阶段，首先需要收集和预处理大量的文本数据，用作输入数据；其次，在适当的模型架构中初始化模型参数，处理输入的数据，尝试生成输出；最后，通过输出与预想之间的差异反复调整参数，直到模型的性能不再显著提高为止。

从训练15亿参数的GPT-2，到训练1750亿参数的GPT-3，OpenAI模型背后的训练能耗十分惊人。公开信息称，OpenAI 每训练一次需要128.7度电，相当于 3000 辆特斯拉同时跑 32 公里。

据研究机构New Street Research估计，仅在AI方面，谷歌就需要大约40万台服务器，每天消耗62.4吉瓦时，每年消耗22.8太瓦时的能源。

而在推理阶段，AI 则会先加载已经训练好的模型参数，预处理需要推理的文本数据，再让模型根据学习到的语言规律生成输出。谷歌称，从2019年到 2021年，AI相关能源消耗60%都来自推理。

据Alex de Vries估算，ChatGPT每天大概要响应大约2亿个请求，耗电量超过50万度，按照一年电费就是2亿元人民币，比每个美国家庭的平均日用电量高1.7倍。

SemiAnalysis报告称，使用大模型进行问题搜索所消耗的能源是常规关键词搜索的10倍。以谷歌为例，标准谷歌搜索使用0.3Wh电力，而大模型每次互动的耗电量为3Wh。如果用户每次在谷歌搜索都使用AI工具，每年大约需要29.2太瓦时的电力，也就是每天约7900万度。这相当于给全球最大的摩天大楼，迪拜的哈利法塔，连续供电超过300年。

另据斯坦福人工智能研究所发布的《2023年 AI 指数报告》显示，每次 AI 搜索的耗电量大约为8.9瓦时。相比普通谷歌搜索，加入 AI 的单次耗电量几乎是一般搜索的30倍。而一个高达1760亿参数的模型，光是前期训练阶段就得用掉了43.3 万度电，相当于美国117个家庭一年的用电量。

值得注意的是，在Scaling Law（缩放规律）之中，随着参数规模不断跃升，大模型性能也不断提升，而对应的是，能耗也会越来越高。

因此，能源问题已经成为 AI 技术持续发展的关键“桎梏”。

AI不仅是“耗电狂魔”，更是“吞水巨兽”。

其中，在电力方面，除了上述信息外，据国际能源署(IEA)数据显示，2022年，全球数据中心消耗约460太瓦时的电量(相当于全球总需求的2%)，随着生成式AI飞速发展，这一数字到2026年可能膨胀至620至1050太瓦时。

Alex de Vries预计，到2027年，AI服务器所消耗的用电量将等同于荷兰全国的能源需求量。最坏的情况就是，仅谷歌一家公司的AI就可以消耗与爱尔兰等国家一样多的电力。

IBM高级副总裁达里奥·吉尔曾表示，“AI能耗”是非常重要的挑战。生成式 AI 的高性能服务器的持续运行，将导致数据中心一半以上的电力消耗都被AI占据。据悉，预计到2025年，AI 业务在全球数据中心用电量中的占比将从2%猛增到10%。

那么，水能呢？大模型背后需要数据中心、云基础设施的支持，那就需要大量的“液冷”进行散热。

得克萨斯大学的一份研究指出，作为ChatGPT背后的重要支持力量，微软的Microsoft Azure云数据中心光是训练GPT-3，15天就用掉将近70万升的水，相当于每天花销约50000L水。

同时，ChatGPT每回答50个问题就要消耗500毫升水。公开信息称，2022年微软用水量达到640万立方米，比2500个奥林匹克标准游泳池的水量还多。

美国加州大学河滨分校副教授任绍磊团队预计，到2027年，全球AI可能需要4.2-66亿立方米的清洁淡水量，这比4-6个丹麦、或二分之一的英国的一年取水总量还要多。

除了数据中心，内置的GPU芯片也是能源消耗的重点领域之一。今年3月，英伟达发布史上性能最强AI芯片——Blackwell GB200，宣称是A100/H100系列AI GPU的继任者，性能相比H100提升30倍，但能耗却降低了25倍。

上个月，黄仁勋的一句“AI的尽头是光伏和储能”更是在网络疯传。尽管有网友扒出原视频称，黄仁勋本人并未说过这句话，更没有提及“光伏和能源”，但 AI 能耗严重，却是摆在公众面前的事实。

国际能源机构（IEA）在一份报告中强调了这个问题，全球 AI 数据中心的耗电量将是 2022 年的十倍，并指出部分原因在于 ChatGPT 这样的大模型所需的电力，远高于谷歌等传统搜索引擎。

不过，值得注意的是，由于科技巨头们并未正式披露过 AI 使用中的电力消耗数据，因此，目前关于 AI 耗电量的数据多为估算，并不一定是非常准确的数据。美国信息技术与创新基金会（ITIF）曾指出，个别不准确的研究高估了AI能耗。AI训练是一次性事件，它的使用是长期过程。人们应关注 AI 能耗的长期影响，并非爆发式增长。

有专家认为，目前大模型训练成本中60%是电费，能源开支已经严重制约着大模型的迭代升级。

金沙江创投主管合伙人朱啸虎近日也表示，可控核聚变实现前，我们并没有足够的算力实现真正的AGI。帮人类降低90%的工作可能未来3到5年可以实现，但最后的10%可能需要大量的算力和能耗。

虽然黄仁勋也非常担忧能源供给，但他却给出了一个更乐观的看法：过去10年，AI 计算提高了100万倍，而它消耗的成本、空间或能源并未增长100万倍。

美国能源情报署发布的长期年度展望中估计，美国目前电力需求的年增长率不到1%。而按新能源公司NextEra Energy CEO约翰•凯彻姆（John Ketchum）的估计，在 AI 技术的影响下，这一电力需求年增长率将加快至1.8%左右。

波士顿咨询集团的报告则显示，2022年，数据中心用电量占美国总用电量（约130太瓦时）的 2.5%，预计到2030年将增加两倍，达到7.5%（约390太瓦时）。这相当于约4000万个美国家庭的用电量，即全美三分之一家庭的用电量。该集团还预计，生成式 AI 将至少占美国新增用电量的1%。

这意味着，即使数据中心、AI 新增用电量并不小，但还远不到毁天灭地的地步。

而在成本方面，国际可再生能源署报告指出，过去十年间，全球风电和光伏发电项目平均度电成本分别累计下降超过了60%和80%。上述业界人士也介绍说，“光伏的综合成本跟火电差不多，风电一半区域的综合成本比火电低了。”

因此，随着 AI 技术一路狂飙，我们又将如何应对即将到来的能源需求热潮？

钛媒体App根据一些行业专家的观点总结来看，目前解决 AI 能耗问题有两种方案：一是可以通过大模型或AI硬件优化降低能耗；二是寻找新的能源，比如核聚变、裂变资源等，以满足AI能耗需求。

其中，在硬件优化方面，对于能耗较高的万亿级 AI 大模型，可以通过算法和模型优化，压缩模型token大小及复杂度，以降低能源消耗规模；同时，企业也可以持续开发和更新能耗更低的 AI 硬件，如最新的英伟达B200，AI PC或AI Phone终端等；此外，通过优化数据中心的能效，提高电源使用效率，以降低能源消耗。

对此，中国企业资本联盟副理事长柏文喜表示，未来，还需要进行技术创新和设备升级，以进一步提高发电效率、提高电网输送能力和稳定性、优化电力资源配置、提高电力供应的灵活性、推广分布式能源系统并减少能源输送损耗，以此来应对算力发展带来的能源需求挑战。

中国数据中心工作组（CDCC）专家委员会副主任曲海峰认为，相关行业应该要重视提升数据中心用电能效，而不是抑制它的规模。数据中心并非要减少对能源的消耗，而是要提升能源消费的质量。

而在开发核聚变能源方面，由于可控核聚变由于原料资源丰富、释放能量大、安全清洁、环保等优势，能基本满足人类对于未来理想终极能源的各种要求。

核聚变的能量来源目前主要有三种：宇宙能源，即太阳发光发热；氢弹爆炸（不受控核聚变）；人造太阳（受控核聚变能源装置）。

据统计，当前世界共有50多个国家正在进行140余项核聚变装置的研发和建设，并取得一系列技术突破，IAEA预计到2050年世界第一座核聚变发电厂有望建成并投入运行。

这种核聚变发电，将大大缓解全球因 AI 大模型需求造成的能源短缺情况。

2023年4月，奥尔特曼就“未雨绸缪”，以个人名义向核聚变初创公司Helion Energy投资3.75亿美元（约合人民币27.04亿元），并担任公司董事长。同时，去年7月，奥特特曼还通过旗下公司AltC与其投资的核裂变初创公司Oklo合并，斩获了一个估值约为8.5亿美元（约合人民币61.29亿元）的IPO，ALCC最新市值超过400亿美元。

除了奥尔特曼这种重金投资核聚变公司，亚马逊、谷歌等科技巨头则直接大手笔采购清洁能源。

据彭博数据显示，仅在2023年，亚马逊就购买了8.8GW（吉瓦）的清洁能源电力，已经连续第 4 年成为全球最大的企业清洁能源买家。Meta（采购3GW）和谷歌（采购1GW）等科技公司则位列其后。

亚马逊称，其90%以上的数据中心电力都来源于清洁能源产生的电力，预计能在2025年实现100%使用绿色电力。

实际上，以美国为例。清洁能源、AI、数据中心、电动汽车、挖矿等多种产业的增长，让原本陷入停滞的美国电力需求再度“起飞”。但即使被誉为世界上“最大的机器”，美国电网也似乎无法应对这突如其来的变化。

有分析师指出，美国70%的电网接入和输配电设施已老化，某些地区电网传输线路不足。因此，美国电网需要大规模升级，如果不采取行动，到2030年美国将面临一道难以逾越的国内供应缺口。

相对于美国，中国则对能源需求表达乐观态度。“AI再耗电，中国的体量和能力足以支撑，现在不进行大规模开发，是因为没需求。”一位风电行业人士表示，中国可规划的容量足够大，AI要是有大量电力需求，我现在就能上项目当中去工作。

目前，中国风电、光伏产品已经出口到全球200多个国家和地区，累计出口额分别超过334亿美元和2453亿美元。

随着 AI 呈现爆发式增长，这场中美 AI 产业角逐，已经从大模型技术比拼，升级成为一场算力、能源、人力等多方位争夺战。

随着核聚变能源或将到2050年落地，人类期望终结 AI 能耗这一具有挑战性难题，进入无限发电时代。

（本文首发钛媒体App，作者｜林志佳。张盈对本文亦有贡献）