随着人工智能越来越深入地融入我们的日常生活，像 ChatGPT 这样的 AI 模型的能源需求正在成为一项新的挑战。与 Google 等传统搜索引擎相比，AI 驱动的聊天机器人每次交互消耗的功率要多得多，在某些情况下是 7 到 10 倍。这就 AI 指数级增长的可持续性及其对长期经济扩张的影响提出了更棘手的问题。
AI 模型的能耗差异取决于这些系统的运行方式。标准的 Google 搜索会处理一个简单的问题，并从预先抓取的网页中返回索引结果。相比之下，AI 模型从具有数十亿个指标，需要更强大的计算能力和能量。根据一些估计，一次 ChatGPT 交互最多可以使用 2.9 瓦时 (Wh) 的电力，而每次 Google 搜索需要 0.3 瓦时 (Wh)。
这种增加的需求具有重大影响。仅去年一年，全球数据中心投资就超过 2500 亿美元。数据中心是支持 AI 和更广泛的数字化转型的“仓库基础设施”。今年，这一投资可能达到 1 万亿美元，此前预计到 2027 年将达到这一估计。这种激增是由 Stargate 等大型项目推动的，这些项目由甲骨文、软银、OpenAI 和 MGX(阿联酋投资巨头)领导，旨在在美国投资 5000 亿美元，以提升该国的科技领先地位。这些数据中心是 AI 经济的基石，确保我们所依赖的系统保持快速、高效和全天候可用。
但随着投资的增长，能源消耗也在增加。数据中心已经占全球电力消耗的 1% 左右，随着 AI 采用率增加数倍，这一数字可能会攀升。这不仅引起了对碳排放增加的担忧，还引发了对这些投资的可持续性的担忧，以应对能源成本和供应挑战带来的世界挑战。
为了解决这些不断增长的能源需求，核能发电已成为首选解决方案。美国主要科技公司正在大力投资核电，因为它是一种可靠且可扩展的解决方案，可以为不断扩展的 AI 基础设施提供动力。凭借其持续、零排放的电力能力，核能可以为支持 AI 的发展提供一条有前途的途径，而不会导致能源短缺或价格波动。Microsoft 和 Google 等公司已经宣布建立合作伙伴关系并投资于下一代核反应堆，认识到稳定、可持续的电源在维持其 AI 驱动型服务方面的重要性。
尽管存在这些挑战，但 AI 的经济潜力仍然巨大。AI 驱动的自动化和分析已经彻底改变了从金融到医疗保健的行业，提高了生产力并打开了新市场。到 2030 年，全球 AI 市场预计将达到 1.8 万亿美元，全球总规模将达到 16 万亿美元国内生产总值(AI Statistics 2024 年 12 月)进一步强调了需要强大的能源解决方案来支持 AI 增长。关键是要用节能技术和“更智能”的基础设施来平衡这种增长。
解决能源需求的一种解决方案是创新。Meta、Microsoft、Amazon、Apple 等公司已经在开发更高效的硬件、改进算法，并使用可再生能源为数据中心供电。此外，AI 模型设计的突破可以减少计算负载，使交互更快、能耗更低。
随着我们继续“全力以赴采用 One AI”，解决其能源足迹问题至关重要。AI 的未来不仅取决于其模型，还取决于支持它的系统的可行性。通过投资高效的基础设施、核能和更容易为燃料提供的数据中心，我们可以确保人工智能驱动的经济扩张不会放缓。未来的挑战是明确的：建立一个在不损害能源安全或经济稳定的情况下蓬勃发展的技术未来。
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