国际能源署预测：到二0二六年人工智能等所消耗电力或达二0二二年的两倍

科技公司正在不断寻找新的方法，将人工智能带入我们生活的方方面面。人工智能已经接管了搜索引擎，谷歌和OpenAI近日宣布的新虚拟助理， 让这个世界与电影《她》在很多方面惊人地相似。

随着人工智能逐渐融入我们的世界，人们对这项技术不断增长的电力需求有很多疑问。

你可能已经看到一些新闻宣称，人工智能的用电量与一些小国家一样多，它将让我们重新启用化石燃料，而且给电网带来挑战。

那么，我们应该对人工智能的电力需求有多担心呢？这是一个很复杂的问题。

在某些任务中使用人工智能可能会消耗大量的能源。有一些强大的人工智能模型，它们生成图像所需的能量与给手机充电一样多。

在2023年12月的一篇报道中，有研究人员表示，用Stable Diffusion Xl这样的模型创建1000张图像，产生的二氧化碳相当于开着燃油汽车行驶六公里左右。

尽管生成图像的能耗很引人注目，但也有很多人工智能任务不需要那么多能量。例如，创建图像的能耗是生成文本的数千倍。

使用一个针对特定任务量身定制的较小模型，而不是一个庞大的、通用的生成模型， 效率可能会高出几十倍。无论如何，生成式人工智能模型需要能量，而我们正在大量使用它们。

根据国际能源署的预测，到2026年，数据中心、人工智能和加密货币消耗的电力可能会达到2022年的两倍。这些技术加起来约占2022年全球电力需求的2%。

请注意，这些数字不仅仅是针对人工智能的， 所以要确定人工智能的具体比例很难。当你看到数据中心对电力需求的预测时，请记住这一点。

国际能源署的预测存在广泛的不确定性，因为它取决于人工智能部署增加的速度和运算过程的效率等因素。到2026年，该行业可能至少需要约160太瓦时（1太瓦时=10亿千瓦时）的额外电力。

如果往大了预测， 这个数字可能高达590太瓦时。正如报告所说，人工智能、数据中心和加密货币加在一起可能会给全球电力需求增加“至少一个瑞典（的用电量），甚至是一个德国”。

国际能源署预计，在同一时期全球总的电力需求将增加约3500太瓦时，因此，尽管运算需求肯定是需求紧张的一部分，但远不是全部。

例如，与欧盟的数据中心相比，电动汽车和工业部门都将是更大的电力需求增长来源。

尽管如此，一些大型科技公司表示，人工智能可能会阻碍它们的气候目标。四年前，微软承诺在2030年左右将其温室气体排放量降至零（甚至更低）。

但该公司最近的可持续发展报告显示，其排放量仍在上升，一些高管指出人工智能是一个原因。

“2020年，我们推出了我们所谓的‘碳登月计划’。那是在人工智能爆炸之前。”微软总裁布拉德·史密斯告诉媒体。

不过，有趣的是，导致微软排放量上升的并不是人工智能的电力需求，至少在表面上是这样。

该公司已达成协议，并购买可再生能源信用，以便用可再生能源能够满足其所有功能（包括人工智能）的电力需求。

相反，基础设施的增长可能会加剧排放量的上升。据报道，微软计划在2023年7月至2024年6月期间斥资500亿美元扩建数据中心，以满足对人工智能产品的需求。

建造这些数据中心需要碳密集型材料，比如钢铁和水泥，还有芯片。

在对人工智能能源需求的恐慌中，需要考虑的一些重要背景是，尽管这项技术是新的，但这种担忧并不是。

1999年的估算表明，信息技术已经占美国电力需求的13%，个人电脑和互联网可能在十年内消耗掉一半的电网容量。

最终这并没有发生，即使在当时，计算实际上也占到了电力需求的3%左右。

我们将不得不等待， 看看关于人工智能能源需求的“ 世界末日般的” 预测是否会成真。

最终或许是，人工智能不断增长的电力需求在某些方面与电动汽车、热泵或工业的需求增长没有什么不同。真正重要的是我们如何满足这一需求。

如果我们建造更多的化石燃料工厂来满足日益增长的电力需求，这将对气候产生负面影响。

但是，如果我们利用不断增长的电力需求作为催化剂，更加努力地向可再生能源和其他低碳能源倾斜，并推动人工智能提高效率，用更少的能源做更多的事情，那么我们就可以继续缓慢地让电网更加清洁，即使人工智能继续扩大其在我们生活中的影响力。