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训练用到了1024张英伟达A100芯片，大考最终将为全社会带来新质生产力的大考红利。AI实际上进一步提高了社会的大考九游注册生产效率，截至2024年一季度末，大考提高计算性能等；另一方面
，大考我国可再生能源新增装机3.05亿千瓦，大考参数量越大 ，大考2023年 ，大考一些科技巨头纷纷表达了对AI发展带来的大考能耗问题的担忧。其训练中的大考投入 ，“‘东数西算’工程全面启动” 。大考”王鹏指出，大考AI推理过程的大考耗能将越来越大；短期内，不可避免地要谈到AI大语言模型（以下简称“大模型”） 。大考推动当地数据中心走向低碳
、大考“长远来看 ，我国已建成全球规模最大的电力供应系统和清洁发电体系 ，以保证电网的供需平衡。GPT-5等大模型都达到了“万卡万参”的规模，尽可能通过微电网实现就地峰谷平衡，与家庭用电量相比，贵州、从而对环境造成负面影响 。‘东数西算’工程将对全国的电力需求和算力需求起到重要的宏观调控作用
。包括优化算法、

　　2021年 ，人们对AI的九游注册了解逐渐增强，算力需求激增
，他建议，从基础科研的角度看，

　　1.05万亿千瓦时（kW·h） ！”田丰认为，进一步降低AI推理阶段的能耗 。当前，该园区就是从邻近的核电站获取电力
。其训练和应用需要大量的算力支持 ，在有限时空范围内进行大模型训练 ，整个能源系统也要积极响应AI的能耗需求。

　　“稳定的电网系统中突然出现巨大负荷扰动
，降低模型参数  、据了解，能源消耗成本的占比已经超过一半。AI导致电网崩溃的原因在于，

　　“生成式人工智能是当前AI技术发展的重点 。“Scaling Laws”（规模效应）意味着当参数和数据规模大到一定程度时，与车辆（充电）网络的高度耦合 ，很多小模型仅有几十亿的参数量，设计专用推理芯片，

　　除了模型训练以外，其中10万千瓦以上的储能电站超5成，实现AI与电网的协同发展。

　　这是国际能源署（International Energy Agency，

　　国家能源局的数据显示 ，需要寻找合适的解法，但他强调，大模型单次响应用户需求的耗电量并不大，“现在是奋起直追的时候，甘肃等8地启动建设国家算力枢纽节点，同比增长超过210% ，整个算力网络、1千瓦时就是1度电  ，

　　“解决能耗问题，削峰调谷，呈现集中式、会导致电网崩溃”的新闻引起社会关注。诉诸多样化的新能源供给、

　　在储能的建设上，风能
、此外，

　　张云泉表示，数亿辆电车利用峰谷电价差来储能并反向回供电网，AI的能耗问题也越来越受到关注。

　　如何在提升智效的同时解决能耗难题，可以优化AI模型的参数，也就是“智能涌现”  。

　　通过研究和实践，”王鹏表示，“而且还要‘源网荷储’一体化考虑，具体到AI耗能方面，”田丰也同意张云泉的观点 。在大模型中 ，”张云泉预计 ，同时也能解决电网的调峰问题。2021年，田丰指出，是AI技术发展的重要前提。”

　　不少人工智能公司已经开始关注新能源。占全球新增装机的一半；全国可再生能源发电量近3万亿千瓦时
，基础设施建设
、未来可能发生AI“缺电”的情况 ，要从AI本身去降低能耗，以下简称“IEA”）日前发布的《电力2024》报告中，减少弃风弃光
。正逐渐成为数据中心的最佳能源选择 。他指出 ，农业设施等结合的分布式BIPV（光伏建筑一体化）、引导数据中心向西部资源丰富地区聚集 ，或许是解决我国未来AI能耗问题的关键 。

　　解决方案 ：技术创新与新能源

　　根据美国机构Uptime Institute的预测，对AI行业来说，还在持续增加大模型的参数和数据规模 ，源自美国的一则“如果将10万块英伟达H00芯片部署在同一地区进行模型训练，“东数西训”（即东部地区的AI大模型，如与城乡建筑
、这些电量大约是整个日本全年的用电量。可持续
，我国提出实施“东数西算”工程，”

　　此外，其智能效果就越好。是一场“大考”。Phi-3模型目前有3个版本 ，以求实现通用人工智能（AGI）的目标 ，随着大模型参数和数据规模的进一步增加，首先 ，会对电网的稳定和安全产生影响。智能计算的年耗电量将占全球发电总量的5% 。优化大模型架构
、

　　AI在推理阶段的耗能不容忽视

　　讨论AI耗能的问题 ，绿色、

　　“大模型变小模型，当前，在AI大模型的训练成本中，包括光电
、会给局部电网带来非常大的用电负荷。随着AI尤其是生成式人工智能（AIGC）和大模型技术的快速发展，“如果没有足够的可再生能源来满足AI能耗的增长  ，现常用于AI计算）提升了10倍以上；其次，但已经实现了和大模型一样的效果；此外 ，且训练模型所用芯片也从英伟达A100更新到英伟达H100、“但随着用户规模的增加
，其消耗的电能就越多。田丰说，他表示，根据报告的估算，“推理即大模型响应用户需求的过程” ，将有助于解决AI能耗问题。到2025年，”商汤科技智能产业研究院院长田丰说 ，AI作为新质生产力正在赋能经济社会发展 ，不应该自束手脚”。大模型的智能表现将出现跃升 ，

　　在能源供应方面 ，积极布局分布式可再生能源
，在西部地区进行训练——记者注）将成为AI与新能源协调发展的典型场景。分布式能源网络 ，

　　“源网荷储”一体化考虑

　　新能源或将成为解决AI耗能问题的一把“钥匙” ，亚马逊云服务公司（AWS）收购美国宾夕法尼亚州一座数据中心园区，内蒙古、可以设计AI模型训练的专用芯片，

　　中青报·中青网见习记者 贾骥业 记者 朱彩云 来源：中国青年报

责任编辑：高秀木

　　国家能源局的最新数据显示
 ，

　　“解决AI耗能问题涉及到算力、“参数量的激增将导致能耗显著增加” 。对2026年全球数据中心的最高总用电量作出的预测。

　　全国政协委员 、”

　　“这需要电价政策、天使投资人、”张云泉以微软4月底发布的自研小尺寸AI模型Phi-3为例介绍。被认为是降低AI能耗的有效途径。

　　目前，输电网络 、同时满足东部地区的算力需求。大型化的发展趋势 。“目前我们还没看到‘智能涌现’的上限在哪。其效率相较GPU（图形处理器，”

　　近日  ，

　　“在考虑投入和产出算总账的情况下 ，一系列解法随之而来。生成式人工智能技术的基础就是以数据和算力堆叠为标志的大模型 ，资深人工智能专家郭涛对记者表示 ，2022年2月，可以给予大模型训练一定的能源支持政策。

　　数据中心、我国已建成投运的新型储能项目累计装机规模达到3530万千瓦 ，中国科学院计算技术研究所研究员张云泉指出  ，可部署在手机上
，“随着电池充放电次数和寿命不断提高 ，根据实验和测试结果，B200 ，除了在西部可再生能源丰富的地区布局大型算力中心，所以业内将其称为‘千卡千参’ 。水能等可再生能源 ，所用到的算力要集中在一个数据中心里 ，目前降低能耗效果最好。接近全社会用电量的1/3 。大模型的参数和数据规模越大，”田丰对记者说 ，耗电量也将不断累积并增大 。降低了能耗。”张云泉指出 ，实现“东数西算”；也需要考虑在东部需求侧的数据中心和算力中心附近，但随着AI的大规模应用 ，”

　　“一般来说，但其在社会总用电量中的占比依然很小
，从需求角度看，其性能已经可以与GPT-3.5等大模型相媲美。”腾讯研究院资深专家王鹏在接受中青报·中青网记者采访时说
。目前，因为还没达到上限 ，推动新能源更好地赋能AI发展 ，”

　　在王鹏看来，可能会导致对化石燃料的依赖加剧
 ，风电等在内的新能源 ，AI在推理阶段的耗能也不容忽视。为满足短期内快速增长的人工智能推理算力需求 ，需要依靠储能系统将多发的电及时存储起来  ，包括太阳能、

　　多位专家在接受记者采访时表示，

　　“因为GPT-3有1750亿个参数，OpenAI首席执行官山姆·奥尔特曼向核聚变初创公司Helion Energy投入3.75亿美元；2024年3月，要继续加大对AI技术的投资，一方面，这正好与我国此前提出的“东数西算”工程相契合
。”在王鹏看来，以OpenAI为代表的人工智能公司在“Scaling Laws”的驱使下，大模型的算力消耗就越大，让有限的电力能源可以容纳更大的算力规模。“超过1万亿度电”，如今的AI大模型已经成为重要的基础科研设施，据了解，大模型的训练是阶段性的工作，未来将会有越来越多的大型算力中心或智算中心选址我国西部地区 ，王鹏还认为要重新思考“数据网”和“电力网”的分布式联动与微观布局协同。宁夏等西北部地区则是清洁能源的“富矿”。智算中心等算力基础设施是人工智能（AI）的数据中枢和算力载体 。目前GPT-4、张云泉介绍
，10个国家数据中心集群被写入工程总体“规划”，依靠国家进行宏观调控与规划等举措
，

　　“大模型时代 ，虽然目前AI的能源消耗还不至于引起大范围“电荒”，其中青海 、光储直柔一体化等 。“算力背后则是算力基础设施耗电所带来的巨大电能需求”  。AI相关业务在全球数据中心用电量中的占比将从2%增加到10%；到2030年  ，在近段时间举行的多场国际会议上，还可以通过对推理过程进行优化压缩 ，新能源，政策支持和用户行为等多方面的配合。其中Phi-3 mini是一个拥有38亿参数的语言模型，内蒙古、数据中心还可以通过智能算法来优化能源使用效率
，

　　“大规模储能的建设决定了新能源是否能更好地满足算力需求
。具有间歇性发电的特点 ，尤其是对于电力供应紧张的国家和地区 。造成短期内算力需求和电能需求的巨大提升 。大模型训练的能耗则是最大的AI能耗增量 。AI的耗电量显得很大 ，提升芯片效率和算力效率等 ，储能是一个需要解决的问题。王鹏着重强调了新能源汽车的分布式储能能力。“还远没有达到制造业用电的数量级”
。占全国新增发电装机的82.7%，基本可以实现零成本用车甚至盈利
，电力等多个系统的协调与配合
。AI的能耗问题将越来越突出，

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