揭示人工智能的能源成本。分析人工智能计算的能源需求以及减少其碳足迹所采用的策略。
如今，绝大多数行业都在挖掘人工智能的巨大潜力。显然，人工智能已成为医院应用、数字营销趋势预测、工业供应链管理和数据科学等各个领域的关键。与此同时，世界仍在学习这项技术的全部功能。
尽管人工智能确实是一个变革性的工具，但它的发展也存在一些局限性和缺点。一个重要的挑战是，为了满足不断增长的计算能力需求，电力使用量会增加。随着时间的推移，这个问题正在引发滚雪球效应，引发碳排放增加等环境问题。
随着人工智能的发展，研究人员和开发人员必须努力通过更多可持续能源、硬件设计的改进和节能算法等创新来降低人工智能的能耗。
在人工智能的早期阶段，模型设计简单，只需要极少的能量进行计算。随着人工智能不断发展壮大成为技术巨兽，其能源需求也随之不断演变。
摩尔定律解释称，微芯片上的晶体管数量每两年翻一番，而与此同时，计算机的成本却降低了一半。这大致解释了更强大且更耗能的人工智能工具和模型的情况。
人工智能能力的大幅扩展导致电力需求增加和数据中心激增。作为人工智能计算的骨干，这些中心拥有存储、管理和处理算法或系统海量数据的服务器。这只是处理人工智能不断增长的基础设施所需的大量能源消耗的一个例子。
人工智能有望带来突破性的解决方案。然而，其巨大的能源消耗已经产生了不可否认的巨大碳足迹。该行业必须继续谨慎行事，以免创新和环境影响的天平发生倾斜，从而加剧地球的生态问题。
由于许多相互连接的组件和流程，确定基于人工智能的工具的能耗有点棘手。
专为加速AI计算而设计的图形处理单元(GPU)和张量处理单元(TPU)在工作中效率极高，但需要大量电力。在具有数十亿个参数的大型模型（如BERT和GPT-4）中，系统需要在这些TPU和GPU上进行大量训练，这进一步增加了能源消耗。
此外，人工智能训练中使用的大量数据需要强大的存储解决方案，而这些解决方案也会消耗电力。在存储和数据处理单元之间传输数据的过程称为数据移动，这是另一个高能耗点。人工智能所需的硬件、存储、数据传输和模型训练需求相结合会产生巨额电费。
尽管人工智能消耗的能源量很大，但它消耗的能源量与其他行业一样多。例如，使用大型神经网络训练高级人工智能模型，消耗的电量可能与一座小城市相当。然而，估计显示，云计算和数据中心的能源消耗将在2030年上升到2967TWh，而航空业占全球排放量的很大一部分，消耗的能源更多。
人们普遍误以为，人工智能的数字化本质意味着低能耗。单个任务可能仅使用极少量能源，但人工智能训练和使用大规模模型会产生大量能源需求。随着人工智能在商业领域的应用越来越多，成都软件定制公司必须以细致入微的理解来对待它，以实现降低能源消耗的目标。
包括人工智能和机器学习在内的数字革命在技术进步的同时，也引发了能源消耗问题。这种不断上升的能源需求和运行此类技术的成本使得创新可持续人工智能方法变得更加紧迫。
人工智能对能源的需求不断增加，由于依赖不可再生资源，产生了巨大的碳足迹和环境问题。这导致温室气体排放增加，全球变暖加剧。
如果不加以控制，人工智能的持续、指数级增长可能会极大地增加全球总体碳排放和生态系统破坏、气候变化加速和海平面上升等长期影响。
除了生态影响之外，放眼世界大局，不受监管和不受控制的人工智能能源消耗对后代在健康星球上生活的能力构成了威胁。随着人工智能的发展，对于开发人员和那些使用这项技术的人来说，在惊人的技术进步和必要的生态保护之间取得平衡非常重要。
创建、训练和支持复杂的AI模型同样是一项昂贵的工作。电力需求的增加导致电费飙升，从而给公司带来财务负担。一些公司发现训练和维护AI工具以及专门的耗能硬件的成本过高。较小的公司或初创公司甚至可能发现这些不断上涨的成本过高，尤其是在与较大的组织竞争时。
如果人工智能相关的经济成本得不到控制，该行业可能会看到人工智能部署和发展的速度放缓。企业也可能仅仅因为这些成本而选择能源密集程度较低的模式，而不是突破性的创新。最终，人工智能昂贵的能源需求和经济性的十字路口可能会重塑人工智能的发展轨迹，无论是好是坏。
随着人工智能在能力和整体规模方面的增长，训练和运行这些标准和生成式人工智能模型所需的能源也呈指数级增长。这给该技术的无限潜力带来了严峻的挑战，尤其是在能源资源或资金有限的情况下。不幸的是，根据当前的能源趋势，这种对突破性模型的限制为未来人工智能的广阔性和复杂性设置了上限。
此外，电力基础设施较为受限的地区或区域面临的挑战更大。先进人工智能的能源密集型特性可能会进一步造成技术鸿沟，使全球某些地区落后于全球人工智能革命。由于电力限制而无法利用人工智能的优势，这凸显了创新节能解决方案的必要性，同时确保技术的发展不会掩盖其可及性。
人工智能的应用和使用案例使其成为当今市场上最受欢迎的技术之一。然而，人们的注意力必须在一定程度上转向该技术能源效率方面的解决方案和创新。
通过将研究重点转移到创建更高效的算法和硬件上，以最大限度地发挥人工智能的能力，同时最大限度地降低功耗，该行业为履行环境和经济责任提供了一条更有希望的道路。
人工智能不断增长的计算需求要求硬件不断发展，同时兼顾能源效率。谷歌和NVIDIA等公司已经利用专用芯片突破了技术界限。谷歌定制了张量处理单元(TPU)，以实现高性能、低功耗的机器学习操作，而NVIDIA则打造了节能的GPU，以实现更优化的深度学习模型。
许多初创公司和研究人员已经在开发下一代AI加速器，同时优先考虑能源效率和性能。例如，神经形态计算从人脑结构中汲取灵感，并在能耗和功率方面取得了令人鼓舞的成果。这些硬件方面的进步有助于ASI技术在未来实现令人难以置信的性能和效率。
要想充分利用人工智能的力量而又不产生巨大的能源成本，就需要通过各种技术进行巧妙的算法和软件优化。其中一种方法就是模型修剪。这种技术意味着团队“修剪”人工智能模型中不必要或多余的方面，以保留核心功能，同时降低能源需求。
量化是另一种有助于简化模型计算的数值精度的方法，以帮助它们在运行速度更快的同时消耗更少的电量，而不会牺牲准确性。通过知识蒸馏，团队可以训练较小的学生模型来复制更大、更复杂的教师模型的行为，以减少计算要求，同时实现类似的性能。
尽管人工智能的能源消耗现在和将来仍然是一个问题，但在可持续性方面仍有许多有希望的进步。许多公司认识到其运营对环境的影响，选择更环保的能源解决方案，如太阳能、风能和水力发电，通过可再生能源为数据中心供电。
谷歌和亚马逊等主要科技公司在致力于实现碳中和目标的同时继续采用可再生能源，甚至使用人工智能来帮助减少其业务其他领域的能源使用。
通过投资有助于减少或捕获其他碳排放的项目，公司还可以随着时间的推移中和其碳足迹。当今的科技巨头将公司发展与清洁能源技术和环境责任的进步相结合，正在帮助创造一个利用人工智能的力量不会损害地球福祉的世界。
人工智能是一项具有巨大变革潜力的技术，在全球范围内都具有巨大潜力。然而，这项技术的进步仍然与其同样巨大的能源足迹息息相关。人工智能在规模和复杂性方面的增长引发了经济和环境问题，包括使用该技术的人可能承受的经济压力以及大量计算需求产生的碳足迹。
值得庆幸的是，人工智能领域的公司已经认识到为人工智能创造更可持续未来的重要性。通过软件优化、可再生能源采用、碳补偿计划、算法和软件优化以及硬件创新，团队帮助优先考虑环境和技术进步。
人工智能的可持续发展意味着企业、政府和研究人员都必须优先考虑人工智能发展中的可持续性因素，以平衡其革命性能力，同时为未来创造全球创新和保护的遗产。
