在过去的十年中，人工智能（AI）技能取得了飞速的发展，它已经渗透到我们生活的方方面面，从智好手机的语音助手到自动驾驶汽车，再到医疗诊断和股市交易。
然而，随着AI技能的不断进步和运用的日益广泛，它对环球电力资源的需求也在不断增加。

AI系统，特殊是大型机器学习模型，须要大量的打算资源来演习和运行。
这些打算资源常日由数据中央供应，而数据中央是巨大的电力花费者。
例如，演习一个前辈的AI模型可能须要数百个GPU（图形处理单元）连续运行数周韶光。
这种高强度的打算不仅产生了巨大的电力需求，而且还带来了相应的散热问题，进一步增加了对电力的需求。

随着越来越多的企业和研究机构投入到AI技能的研究和开拓中，环球的数据中央数量和规模都在迅速增长。
据统计，数据中央的电力花费已经占到环球电力花费的约2%，并且这一比例还在不断上升。
在某些地区，数据中央的电力需求乃至已经成为电网的主要包袱。

电力花费与未来发展趋势

人工智能（AI）的电力花费正迅速增长，引起了广泛关注。

让我们磋商一下AI的电力需求、未来发展趋势以及可能的影响。

AI的电力需求

现状：

荷兰阿姆斯特丹自由大学的数据科学家Alex de Vries的研究指出，到2027年，AI数据中央的电力需求可能达到每年850至1340万亿千瓦时，相称于阿根廷、荷兰或瑞典的年度用电量，乃至霸占环球总电力需求的0.5%。
美国研究公司Forrester Research预测，到2024年，约85%的企业将开始通过开源模型（如GPT-J和BERT）来扩展其人工智能实力，而不仅仅依赖主流且专有的AI选择.

未来趋势：

开源模型：企业将通过开源模型提升人工智能能力，使其更具灵巧性和可定制性。

管理规则：大约40%的企业将积极投资于人工智能管理规则，以应对即将出台的干系法律法规。

影子利用：企业须要把稳员工对人工智能工具的影子利用问题，由于超过一半的员工可能会利用未经内部批准的工具.

AI的发展策略：

未来的AI发展策略应侧重于管理和掌握影子利用的风险，并考虑如何利用AI创造代价。

2024年将是“故意义的人工智能时期”，人们更关注其实用性而非炒作.

AI的能源需求与寻衅

虽然人工智能技能的发展为我们带来了许多便利和创新，但它也带来了巨大的能源寻衅。
以下是一些关于AI能源需求的主要方面：

演习模型的能耗：演习一个繁芜的深度学习模型须要大量的打算资源。
这些资源包括高性能的图形处理单元（GPU）和大规模的数据集。
演习过程常日须要数小时乃至数天，这对数据中央的电力需求产生了巨大压力。
推理和支配：除了演习，AI模型的推理和支配也须要电力。
在实际运用中，AI模型须要不断地进行推理，以响运用户的要求。
这对付云做事供应商和企业来说是一个持续的寻衅。
数据中央的能源花费：数据中央是AI打算的紧张场所。
它们托管了大量的做事器、存储设备和网络设备，这些设备须要大量的电力来运行和掩护。
数据中央的能源花费已经成为一个环球性的问题，须要探求更加高效的办理方案。
能源效率和绿色打算：为了应对AI的能源需求，研究职员和工程师正在努力提高数据中央的能源效率。
这包括利用更高效的硬件、优化算法和采取可再生能源。
绿色打算已经成为一个热门话题，旨在减少打算对环境的影响。
分布式AI打算：将AI打算分布到边缘设备和物联网设备上，可以减轻数据中央的包袱。
这须要更加节能的硬件和更智能的算法，以便在边缘设备上进行实时推理。

AI的能源需求是一个繁芜的问题，须要环球范围内的互助来找到可持续的办理方案。
我们须要在推动AI技能发展的同时，也要关注其对环境和能源的影响，以确保未来的可持续发展。

虽然AI的电力花费增长迅猛，但随着技能的进步和管理策略的完善，我们可以平衡AI的发展和环境保护之间的关系。