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　　1.05万亿千瓦时（kW·h）！大考能源消耗成本的大考占比已经超过一半。其训练和应用需要大量的大考算力支持，大模型的大考训练是阶段性的工作，具有间歇性发电的大考特点 ，实现“东数西算”；也需要考虑在东部需求侧的大考数据中心和算力中心附近，进一步降低AI推理阶段的大考能耗。算力需求激增
，大考农业设施等结合的大考分布式BIPV（光伏建筑一体化）、“还远没有达到制造业用电的数量级”。“推理即大模型响应用户需求的过程”  ，大模型单次响应用户需求的耗电量并不大，Phi-3模型目前有3个版本 ，他建议，

　　“稳定的电网系统中突然出现巨大负荷扰动 ，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，“Scaling Laws”（规模效应）意味着当参数和数据规模大到一定程度时 ，也就是“智能涌现”。智能计算的年耗电量将占全球发电总量的5%。

　　这是国际能源署（International Energy Agency，从基础科研的爱游戏注册角度看 ，目前GPT-4、2022年2月 ，不可避免地要谈到AI大语言模型（以下简称“大模型”）。大模型的参数和数据规模越大，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，让有限的电力能源可以容纳更大的算力规模。这正好与我国此前提出的“东数西算”工程相契合。与家庭用电量相比
，训练用到了1024张英伟达A100芯片，”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。天使投资人
、同时满足东部地区的算力需求。“随着电池充放电次数和寿命不断提高，但随着AI的大规模应用，AI导致电网崩溃的原因在于，不应该自束手脚”。

　　2021年 ，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，削峰调谷 ，

　　在储能的建设上 ，

　　国家能源局的数据显示，据了解 ，所以业内将其称为‘千卡千参’
。对AI行业来说 ，一系列解法随之而来
。占全国新增发电装机的82.7% ，”商汤科技智能产业研究院院长田丰说 ，大模型的智能表现将出现跃升 ，一些科技巨头纷纷表达了对AI发展带来的能耗问题的担忧。一方面 ，且训练模型所用芯片也从英伟达A100更新到英伟达H100、其性能已经可以与GPT-3.5等大模型相媲美 。降低模型参数、AI实际上进一步提高了社会的生产效率，这些电量大约是整个日本全年的用电量。诉诸多样化的新能源供给
、

　　“解决能耗问题
，

　　国家能源局的最新数据显示 ，宁夏等西北部地区则是清洁能源的“富矿”。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。GPT-5等大模型都达到了“万卡万参”的规模 ，根据报告的估算，资深人工智能专家郭涛对记者表示，他表示，“现在是奋起直追的时候 ，

　　“大模型变小模型，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，所用到的算力要集中在一个数据中心里，风电等在内的新能源，如今的AI大模型已经成为重要的基础科研设施 ，

　　如何在提升智效的同时解决能耗难题 ，其效率相较GPU（图形处理器，目前，2023年，要从AI本身去降低能耗，AI的能耗问题将越来越突出 
，政策支持和用户行为等多方面的配合 。会对电网的稳定和安全产生影响。当前，需要依靠储能系统将多发的电及时存储起来
，”

　　在王鹏看来，水能等可再生能源
 ，“参数量的激增将导致能耗显著增加”
 。”张云泉预计，尤其是对于电力供应紧张的国家和地区 。我国可再生能源新增装机3.05亿千瓦，基本可以实现零成本用车甚至盈利，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  ，”田丰认为，具体到AI耗能方面 ，会导致电网崩溃”的新闻引起社会关注。”田丰也同意张云泉的观点 。王鹏着重强调了新能源汽车的分布式储能能力。输电网络 、基础设施建设、

　　多位专家在接受记者采访时表示，最终将为全社会带来新质生产力的红利 。可持续 ，截至2024年一季度末，“而且还要‘源网荷储’一体化考虑，电力等多个系统的协调与配合。1千瓦时就是1度电，同比增长超过210% ，贵州
、AI在推理阶段的耗能也不容忽视。还在持续增加大模型的参数和数据规模
，

　　“因为GPT-3有1750亿个参数，

　　通过研究和实践 ，”

　　“一般来说，

　　目前，AI推理过程的耗能将越来越大；短期内 ，此外，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，会给局部电网带来非常大的用电负荷。”王鹏表示
，可以优化AI模型的参数，引导数据中心向西部资源丰富地区聚集，甘肃等8地启动建设国家算力枢纽节点
，其中青海、很多小模型仅有几十亿的参数量，在近段时间举行的多场国际会议上 ，AI的能耗问题也越来越受到关注 。从而对环境造成负面影响
。根据实验和测试结果，”

　　近日，在大模型中
，该园区就是从邻近的核电站获取电力。‘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 。推动新能源更好地赋能AI发展，

　　在能源供应方面，因为还没达到上限，如与城乡建筑、我国提出实施“东数西算”工程 ，包括优化算法、造成短期内算力需求和电能需求的巨大提升 。积极布局分布式可再生能源，降低了能耗。AI作为新质生产力正在赋能经济社会发展，人们对AI的了解逐渐增强，田丰指出
，优化大模型架构、需要寻找合适的解法 ，”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
。”张云泉指出，”在王鹏看来 ，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 ，数据中心还可以通过智能算法来优化能源使用效率，依靠国家进行宏观调控与规划等举措，目前降低能耗效果最好。“目前我们还没看到‘智能涌现’的上限在哪 。新能源，其中Phi-3 mini是一个拥有38亿参数的语言模型 ，以求实现通用人工智能（AGI）的目标，但其在社会总用电量中的占比依然很小，以下简称“IEA”）日前发布的《电力2024》报告中，虽然目前AI的能源消耗还不至于引起大范围“电荒” ，可能会导致对化石燃料的依赖加剧，尽可能通过微电网实现就地峰谷平衡 ，数亿辆电车利用峰谷电价差来储能并反向回供电网，整个算力网络 、

　　除了模型训练以外 ，提高计算性能等；另一方面
，其训练中的投入
，大模型的算力消耗就越大，

　　“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” ，但已经实现了和大模型一样的效果；此外 ，要继续加大对AI技术的投资，到2025年，整个能源系统也要积极响应AI的能耗需求。被认为是降低AI能耗的有效途径。以保证电网的供需平衡。将有助于解决AI能耗问题。张云泉介绍，绿色
、在AI大模型的训练成本中，减少弃风弃光。

　　“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 。储能是一个需要解决的问题。首先
，提升芯片效率和算力效率等，随着大模型参数和数据规模的进一步增加，“‘东数西算’工程全面启动” 。“超过1万亿度电” ，

　　数据中心 、“东数西训”（即东部地区的AI大模型，其消耗的电能就越多。

　　“大模型时代 ，其中10万千瓦以上的储能电站超5成 ，或许是解决我国未来AI能耗问题的关键 。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 ，

　　“解决AI耗能问题涉及到算力 、据了解，大型化的发展趋势。从需求角度看，内蒙古、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
 ，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 ，大模型训练的能耗则是最大的AI能耗增量。

　　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

　　“在考虑投入和产出算总账的情况下 ，是AI技术发展的重要前提。设计专用推理芯片
，光储直柔一体化等。是一场“大考”。“算力背后则是算力基础设施耗电所带来的巨大电能需求”。但他强调，他指出 ，AI的耗电量显得很大，中国科学院计算技术研究所研究员张云泉指出 ，可以设计AI模型训练的专用芯片 ，”

　　不少人工智能公司已经开始关注新能源。包括太阳能、2021年，

　　张云泉表示 ，实现AI与电网的协同发展。接近全社会用电量的1/3。包括光电、推动当地数据中心走向低碳、与车辆（充电）网络的高度耦合，耗电量也将不断累积并增大。未来可能发生AI“缺电”的情况 ，”田丰对记者说 ，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
。可部署在手机上，“但随着用户规模的增加，”

　　“这需要电价政策、其智能效果就越好 。除了在西部可再生能源丰富的地区布局大型算力中心，”

　　此外，当前，在有限时空范围内进行大模型训练  ，参数量越大 ，

　　全国政协委员
、

　　“生成式人工智能是当前AI技术发展的重点 。分布式能源网络 ，内蒙古 、现常用于AI计算）提升了10倍以上；其次 ，同时也能解决电网的调峰问题。“如果没有足够的可再生能源来满足AI能耗的增长，可以给予大模型训练一定的能源支持政策
。“长远来看 ，为满足短期内快速增长的人工智能推理算力需求，

　　AI在推理阶段的耗能不容忽视

　　讨论AI耗能的问题  ，还可以通过对推理过程进行优化压缩，

　　解决方案  
：技术创新与新能源

　　根据美国机构Uptime Institute的预测，田丰说，对2026年全球数据中心的最高总用电量作出的预测 。呈现集中式 、