文/陈根
3月11日，《纽约客》发布的一篇文章引起了广泛关注。根据文章报道，ChatGPT每天大约要处理2亿个用户请求，每天消耗电力50万千瓦时，相当于美国家庭每天平均用电量（29千瓦时）的1.7万多倍。
也就是说，ChatGPT一天的耗电量，大概等于1.7万个家庭一天的耗电量，ChatGPT一年，光是电费，就要花2亿元。
《纽约客》还在文章中提到，根据荷兰国家银行数据科学家Alex de Vries的估算，预计到2027年，整个人工智能行业每年将消耗85至134太瓦时的电力（1太瓦时=10亿千瓦时）。这个电量相当于肯尼亚、危地马拉和克罗地亚三国的年总发电量。《纽约客》的消息一出，直接冲上了微博热搜。
事实上，在这之前，关于AI耗电的讨论就已经有很多了，不管是研究报告还是调查数据，都显示人工智能已经成为了耗电大户，并且，随着人工智能的发展，耗电量还会越来越大。
人工智能为啥这么耗电？这其实和人工智能的工作原理有关。人工智能工作原理的核心，就是计算。而本质上，计算就是把数据从无序变成有序的过程，这个过程则需要一定能量的输入。特别是为了处理海量的数据和复杂的计算任务，人工智能系统需要强大的计算能力和存储设备，而这些设备在运行过程中会产生大量的热量和能耗。
并且，随着人工智能技术的不断发展，对芯片的需求也在急剧增加，进一步推动了电力需求的增长。
可以很明确的说，人工智能如果想进一步发展和突破，或者说人工智能如果要真正地进入人类社会中应用，必须要解决耗能问题。
如果依然是遵照传统路径，继续购买计算机，人工智能将会成为电力需求的无底洞。对于AI耗能的问题，奥特曼也曾警告说，下一波生成型人工智能系统消耗的电力将远远超出预期，能源系统将难以应对。马斯克也多次表达了对未来能源基础设施，尤其是电力和变压器短缺将成为AI技术突破运行的瓶颈，而这种电力短缺最早可能在2025年就会出现。
而解决耗能问题的关键，就在于发展新的能源技术，比如可控核聚变，或者更便宜的太阳能及存储等等。说到底，科技带来的能源资源消耗问题，依然只能从技术层面来根本性地解决。
