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据《华尔街日报》7月1日报道，亚马逊云服务正与美国最大的核电厂运营商Constellation Energy接近达成一项直接供电协议。而早在今年3月，亚马逊以6.5亿美元收购了位于宾夕法尼亚州的Talen Energy旗下的Cumulus数据中心园区，其由相邻的2.5GW Susquehanna核电站直接供电。

图1. Cumulus数据中心园区

近年来生成式AI掀起热潮，自ChatGPT横空出世，国内外的各种大模型和产品以令人眼花缭乱的速度更新迭代。在ChatGPT不断发展的同时，微软紧随其后，将云服务全线铺开，并将Copilot深度集成到Windows生态中。Google也推出了Bard，并在之后推出了原生多模态大模型Gemini。国内市场，2023年3月，百度正式发布预训练生成式大语言模型“文心一言”。此后，讯飞“星火”、阿里云“通义千问”、腾讯“混元”、华为“盘古”等大模型陆续发布。用户不仅可以与人工智能进行实时对话，还可以让AI协助自己进行资料检索、概括总结等工作，甚至帮自己写代码以及修改论文。

很快地，大模型扩展到了文本应用以外的领域。以Stable Diffusion、Midjourney|、Adobe Firefly等为代表，文生图领域同样突飞猛进。文本生成视频领域同样在快速进化，Sora、Pika、Luma、快手可灵AI等竞争激烈，近几日全面开放的Runway3，更是已经可以生成10s的视频。

随着人工智能的飞速发展，其耗电量也在急剧上升，甚至大量科技公司都在与核电站所有者进行洽谈，那么能源会成为限制其发展的绊脚石吗？

思考是消耗热量的，仅占人体2%重量的大脑却消耗了人体约20%的能量。类似地，人工智能也是很耗能的。根据国际能源署估计，在2022年，数据中心、加密货币、人工智能（AI）消耗了大约460 TWh的电力，几乎占全球总电力需求的2%，而这一数据，预计到2026年将超过1000 TWh[1]。

早在2022年，Hugging Face的研究者们就量化了各个大模型的耗电量和碳排放数据。其自家的BLOOM，拥有1760亿参数的大模型，前期训练时长约118天，就花掉了43.3万度电。而参数量与之相当的GPT-3，更是耗电128.7万度，与121个美国家庭一整年的平均耗电量相当[2]。GPT-3训练用到了1024张A100芯片，被称为“千卡千参”，而目前的GPT-4、GPT-5等大模型都达到了“万卡万参”的规模，同时所用芯片也从A100更新到了H100、B200，参数量的激增导致能耗显著增加。有人估算，GPT-4的一次训练中仅GPU就耗电2.4亿度。

图2. Technology advancement | @ TSMC

图3. GB200-Superchip | @ NVIDIA

另一方面，大模型的训练过程甚至会导致局部电网的崩溃。Kyle Corbitt在今年3月曾发表消息称，训练GPT-6的微软工程师们正在搭建Infiniband网络，把不同地区的GPU连接起来，如果将这10万块H100芯片部署在同一地区，电网则会崩溃。

图4. tweets内容 | @ X @corbtt

但人工智能的高能耗不仅仅体现在前期训练过程中，更是在后期使用过程中的累积。

前期的训练过程就是反复调整模型参数，直到模型的性能不再显著提高为止，这一阶段是有限度的。而推理阶段则大大不同，我们每向大模型问一次问题，都是一次推理请求。

图5. ChatGPT | @ OpenAI

我们每一次在搜索栏键入内容。或者点开新视频等操作，终端设备都会与某个数据中心发生信息交换，而这一些操作都需要消耗能量。Alphabet董事长John Hennessy在2023年2月指出，一次标准的Google搜索平均耗电0.3 Wh，而如果采用大模型的话，平均每次搜索的能耗将提高近10倍，即3 Wh每次。此外，根据SemiAnalysis机构的预测，谷歌要实现搜索全面人工智能化，需要512821个英伟达A100 HGX服务器，共4102568块GPU。以每个服务器6.5 kW的功率来计算，这些服务器每天的耗电量就将高达80 GWh，年耗电量29.2 TWh。根据谷歌报道，从2019年至2021年，其60%的AI相关能耗都来自推理[3]。

长远来看，AI推理过程的耗能将越来越大；短期内，AI训练的能耗是能耗的主要增量。