未来的AI行业,将从缺“硅”变成缺电 | 每天听见吴晓波
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口述 / 吴晓波(微信公众号:吴晓波频道)
企业界隔三岔五就会出现一些奇才,他们如神一样突然从天而降,站在那里改变了产业和科技的方向。十多年前我们讨论乔布斯、扎克伯格,三五年前讨论马斯克,这两年我们讨论黄仁勋和山姆·奥特曼。
宇宙的终点是铁岭,那么人工智能的终点是哪里呢?
之前很多人说人工智能的终点是算力,但是最近从马斯克到奥特曼到黄仁勋,都不约而同地提出了一个观点。他们认为人工智能的终点是光伏和储能,也就是能源。
为什么这么说呢?今天聊聊这个话题。
AI的终点是能源。在AI行业的成本结构里,电力成本是除了芯片成本以外最核心的成本。比如ChatGPT每天耗电50万千瓦时,用于处理约2亿个用户的请求,相当于1.7万个美国家庭的耗电量。
有评估显示,ChatGPT已经消耗了3.3万户家庭的能源,而生成式人工智能驱动的搜索消耗的能源,是传统网络搜索的四到五倍。
另外,大模型前期训练的用电量也非常大。有人做过一个类比,OpenAI每训练一次就相当于3000辆特斯拉同时跑32公里。
更令人担忧的是,随着生成式人工智能的普及,耗电量将进一步激增。到2027年,整个AI行业每年将消耗85到140太瓦时的电,相当于荷兰或者阿根廷当前的年度耗电量。
也正因此,马斯克在去年下半年的一次演讲中就说,未来人工智能的缺口将会从缺硅变成缺电。在今年达沃斯论坛上,山姆·奥特曼公开表示,未来的两种重要货币是算力和能源。
他觉得我们仍然没有意识到技术对能源的需求,如果在能源方面不能获得突破,就不可能实现技术目标。他进而提出我们需要核聚变或者更便宜的太阳能和储能,或者还没有人开始计划的其他大规模的能源技术。
另外,英伟达的黄仁勋在今年2月举办的世界政府峰会上提出,AI和算力所需能源巨大。他说在过去的十年里,我们做出的最伟大的贡献之一就是将计算和人工智能提高了100万倍,但是如果计算机的速度不能再快了,那么我们就需要14个不同的星球,3个不同的星系以及四个太阳来为这一切提供燃料。
无论是马斯克、奥特曼或者黄仁勋,他们的观点如果放在现代工业革命历史上来看,其实也就是常识。工业革命的开始就是从内燃机的发明以及燃料革命开始的。而近百年来,汽车的普及又跟石油能源的发展有很大的关联。
当前人工智能正处在爆发的前夜,大数据和算力肯定需要消耗更多的能源。
奥特曼和黄仁勋的观点正好是解决AI能源危机的两条路径。奥特曼呼吁能源突破,从能源供给角度出发,主张找到新的能源解决方案,比如核聚变技术。去年5月,微软就跟一家核聚变的初创公司签订了一份采购协议,计划在2028年建成全球首座核聚变发电站。
而黄仁勋的发言则提供了另外一种思路,我们可以在源头上通过优化计算方案,提升架构性能来减少能源的产生。
后摩尔时代的AI进步需要找到新的更可信的范式和方法,比如采用超维计算,也就是模仿人类大脑的运算方式利用高维数学空间来执行计算,以实现更高效、更智能的计算过程。
人类的科技进步就好像游戏中的打怪升级,当你过了一个关,一定有另外一个前所未见的陌生关卡在等着你。
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