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根据兰道尔原理，处理信息是有能量成本的。但这一部分只是AI耗电中的一小部分，更多的能量消耗来自焦耳定律。

当芯片在进行信息处理时，其中的晶体管会在开关状态中进行切换，而这就产生了电流。又由于电路中电阻的存在，这些能量不可避免地转化成热能。目前台积电等芯片巨头已经在积极推进2nm工艺节点，在每平方毫米的面积上，植入3亿颗晶体管。即使单个晶体管产生的热量微乎其微，但在这么大的体量下，热量还是不容忽视的。以英伟达最新的B200芯片为例，其内含超过2080亿个晶体管，可想而知热量一定相当可观。

要进行散热，早些年利用空调冷却系统来降温，但这因为太费电而逐渐淘汰，转为利用水。

根据美国加州大学河滨分校的一项研究发现，ChatGPT等大模型的用水量令人吃惊。仅仅是训练GPT-3，15天就用掉了70万升水，更别说GPT-4等参数更多的大模型了。而在后续的使用中，据估计，每交流10-50个问题，就需要500ml水来降温。根据谷歌2024年环境报告，2023年谷歌总用水量为64亿加仑，同比增长了14%，其中数据中心用水用水量61亿加仑，同比增加17%[5]。61亿加仑，换算过来大约2379万立方米，足足可以装满一个半西湖。

除了运营维护过程中耗水，在生产芯片阶段，也需要消耗大量的水资源。制造芯片需要在晶圆上烧刻电路，而这一过程中需要大量的超纯水进行冲洗。据悉，制造8英寸晶圆每小时耗水250立方米，12英寸晶圆耗水则达到500立方米，也就是说，平均生产一个2克重的计算机芯片，就需要32公斤的水资源。根据报道，台积电2nm晶圆代工厂每日用水量预计约为4.3万吨。

根据预测，到2027年，全球人工智能需求可能会产生42-66亿立方米的取水量，这相当于丹麦每年取水总量的4-6倍。

耗水问题也制约着人工智能的飞速发展。尽管业界已经采取了许多措施来应对这些挑战，包括提高水资源利用率、推广水资源循环利用技术、加强废水处理、利用再生水等。另一方面，利用天然冷水资源为数据中心降温，例如阿里云千岛湖数据中心、微软北方群岛数据中心等，但这依然面临着严峻的挑战。

图6. 数据中心机房

在解决AI能耗的问题上，业内已经使出了浑身解数。

第一个办法就是开源。

利用风能、光伏等可再生能源，以及核能，作为数据中心的运行能量。早在2021年，OpenAI CEO Sam Altman就投资了核聚变初创公司Helion Energy。2023年，亚马逊总购电量8.8GW，其中超60%的交易为购买光伏发电，其余为购买风电。亚马逊表示，其目前90%的电力都来自可再生能源，并在2025年将比例提升至100%。而开源这一办法与我国之前提出的“东数西算”工程相契合，引导数据中心向西部资源丰富地区聚集。

图7. 东数西算八大枢纽 | @ 国际科技创新中心

第二个办法就是节流。

节流一方面要从AI本身去降低能耗。剪枝（pruning）、量化（quantization）、蒸馏（distillation）等技术有望带来更好的算法，让 AI 模型更快、更节能。通过优化大模型架构，优化模型参数，从而降低训练及使用的能耗。例如，微软在4月发布的Phi-3小语言模型，其中Phi-3 small仅仅使用70亿个参数，在性能表现上就优于GPT3.5-T等大模型。在硬件层面，通过设计更加高效的芯片，例如AI模型训练专用芯片、专用推理芯片等，可以大大提升效率以及降低能耗。例如，英伟达最新集成了Blackwell芯片的GB200 NVL72，相较之前提出的Hopper，推理能力提升了30倍，训练能力提升4倍，能源使用效率提升25倍。

图8. GB200 NVL72 | @ NVIDIA

节流的另一方面就是降低冷却能耗和能量回收。华为芜湖数据中心利用直通风、液冷和云软件智能调节，将液冷机房年均PUE降至1.1，远高于行业水平，每100万台服务器每年可节省约10亿度电。除了利用自然冷却、液冷等技术降低数据中心能耗以外，利用余热回收技术进行跨季节储热，可以在供暖期间将储存的热量供给需求侧，如腾讯天津数据中心、阿里巴巴千岛湖数据中心、Facebook丹麦数据中心等。

除此以外，政策层面也需要一定程度的监管。截至2023年，美国AI相关的监管机构已经增加到了21个，并颁布了相关法规[5]。2024年3月，欧盟通过了世界上第一个全面的人工智能法律框架——《人工智能法案》。法案要求AI企业进行一定的信息披露，并致力于更高效、可持续的大模型开发。2023年4月11日，国家网信办发布了《生成式人工智能服务管理办法（征求意见稿）》，对生成式人工智能发展和规范应用提出了一系列要求。除此以外，北京及内蒙古等地都发布文件，限制数据中心冷却使用地下水、引导利用再生水等。

人工智能正在引领一场科技革命，带给世界深远影响和巨大潜力。而人工智能的飞速发展，我们也面临着前所未有的挑战。在人工智能重塑世界的同时，我们也应该关注能源领域的进展，也许聚变的科技点就在AI之后。

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