AI的能源效率问题不能外包 - 彭博社

Parmy Olson

摄影师：Dhiraj Singh/Bloomberg玛丽娜·勒庞的国民集会党正在赢得跨越政治光谱的选民。

摄影师：Sam Tarling/Getty Images Europe人工智能炒作使得英伟达公司成为全球最大公司，但这对世界气候造成了代价。容纳其强大芯片的数据中心正在大量消耗能源并排放二氧化碳，最新数据显示了问题的严重程度。根据高盛集团最近的一份报告，到2030年，数据中心将占美国电力的8%，而2022年为3%。大量消耗能源，数据中心的能源需求将增长160%。

目前，人工智能更多地加剧了气候紧急情况，而不是解决它，正如一些人工智能公司所吹捧的。1能源需求如此之大，以至于公用事业公司正在延长他们的煤电厂计划，而微软公司正在建设燃气和核电设施以保持其服务器运行。

Bloomberg观点巴黎奥运会的性别平等夸夸其谈勒庞在法国实现绝对多数的路线奢侈品的“羊皮狼”与卡地亚的决策者亲密接触FedEx暗示货运交易激励投资者将所有这些加入对生成式AI工具的不满。为了不仅遏制潮流，而且实现他们建立AI“为人类”的目标，像OpenAI、微软和Alphabet Inc.的谷歌这样的科技公司必须扩大解决权力问题的团队。这是完全可能的。一些进展的迹象表明，关键可能是重新设计他们的算法。

ChatGPT和Anthropic的Claude等生成式AI模型令人印象深刻，但它们的神经网络架构需要大量能源，它们难以优化的“黑匣子”决策过程使它们难以理解。当前的AI状态就像试图用巨大的耗油引擎来驱动一辆小汽车：它完成了任务，但代价巨大。2

好消息是，这些“引擎”在更大的投资下可以变得更小。例如，微软的研究人员开发了一种所谓的“1比特”架构，可以使大型语言模型比当前领先系统节能约10倍。这种方法通过将值简化为0或1来简化模型的计算，大幅减少能耗而不牺牲太多性能。副产品技术并不是最有能力的，但是剑桥（英国）初创公司Zetlin Ltd.的创始人史蒂文·马什表示，这是一个可以立即降低AI成本和环境影响的“逆向”方法的良好示例。

马什表示他正在取得进展。他的团队最近在一块英伟达图形处理单元（GPU）上对基于神经网络的AI模型进行了训练，系统发热到了需要在房间里放风扇五天。当他们用他们的专有非神经网络技术运行相同的模型时，只使用了60%的功率。马什表示，目前的方法就像是“在自行车上安装了火箭发动机”。

英伟达也在朝着解决能源问题迈出了有希望的步伐。几年前，他们开发了一种新的芯片格式来处理AI计算使用更小的数字，使其更快速且更节能。“仅仅对硅片进行那么一点微调就节省了大量能源，”马什说。如果设计AI系统的公司更好地利用那个微调，他们最终可以节省能源。

AI公司正处于一场军备竞赛中也没有帮助。根据数据提供商PitchBook的数据，OpenAI和Anthropic分别筹集了113亿美元和84亿美元。其中大部分资金并没有用于招聘（它们每个都只有几百人的员工）。相反，这些资金被投入到可以训练和运行他们的模型的服务器中，即使他们的投资导致收益递减。（有证据表明最新的文本和视觉阅读系统在准确性和功能方面显示出较小的进展。）

这些公司，以及谷歌、微软和亚马逊公司，应该投入更多资金来重新设计它们的算法，以节省能源和成本。总体而言，这已经做过了。根据高盛集团的说法，数据中心设法在2015年至2019年间保持其功耗不变，即使工作量增加了三倍，因为运营商找到了使其更加高效的方法。

OpenAI首席执行官Sam Altman 大谈核聚变 作为解决问题的答案，他个人投资了3.75亿美元到一个名为Helion Energy的企业。但他可能正在围绕一项可能几十年后才会商业化的能源技术制造炒作。

与其把责任外包给尚不存在的未来能源来源或超智能人工智能，科技公司应该更加专注于使他们的模型现在更加节能。毕竟，摆脱已建立且低效的系统 正是这场革命最初启动的方式。

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熟悉《阿斯特里克斯》系列漫画的人都会记得每一次冒险开始时展开的地图：一个微不足道的不屈不挠的高卢村庄，只能通过放大镜看到，顽强地抵抗着看似不可阻挡的罗马入侵。

类似的情况正在今天的法国政治格局中发生。正如下面6月9日欧洲选举结果的地图所示，唯一未被玛琳·勒庞的极右翼国民集会征服的部分是巴黎和另外几个大城市。在距离快速议会选举第一轮仅剩几天之际，当评估她和她的集团可能最终获得多大多数时，请记住这幅地图。民意调查显示，目前她和她的集团以约35%的支持率领先。