Deep Dive
- AI运算耗电量巨大，例如ChatGPT一次回应的耗电量是Google搜寻的10倍。
- AI晶片制造业用电量暴增，台湾2024年AI晶片制造用电量比2023年暴增350%。
- AI发展对环境造成巨大压力，碳排放量急剧增加。
Shownotes Transcript
AI 用起来很方便,但你知道它一次运算可能就会耗掉 Google 搜寻 10 倍的电力吗?甚至有的 AI 模型一天就能用掉 10 万户家庭的总用电量台湾的 AI 晶片制造,用电量更在一年内飙升了 350%这对我们的环境究竟意味着什么呢?准备好了吗?我们来进入今天的 AI 能源真相吧
下班学 AIAI Etoile 让你下班轻松学 AI 让你得心应手运用大家好我是阿峰老师今天很高兴又在空中和大家见面了我们每天都在谈论 AI 享受 AI 带来的便利从工作上的效率提升到生活中的各种智慧应用 AI 几乎无所不在
但是大家有没有静下心来想过一个问题这些聪明的 AI 应用程式他们背后到底需要消耗多少能源呢我们是不是正在为 AI 的飞速发展付出一张我们可能没注意到的能源账单最近 AI 真的非常热门
许多朋友都在学习怎么应用在工作上希望能够提升效率但阿峰老师今天要带大家看的是 AI 光限量力背后的另一个面向前美国总统川普就曾经提到如果 AI 要发展到我们期望的那么大规模美国现有的能源恐怕需要增加一倍这听起来是不是有点危言耸听但阿峰老师研究了一下资料发现这并非空谈
我们拿最常接触的 XT-GP 来当例子好了它一次回应消耗的电力大约是我们平常 Google 搜寻的 10 倍之多如果我们更具体看 XT-PT 每天预估要用掉 290 万度电 290 万度电是多少呢?
这大概等于 10 万个美国家庭一整天的用电量大家试想一下当 AI 的应用越来越普及越来越深入我们的生活这个能源消耗的数字会成长到多么惊人的地步这就不单单只是企业成本的问题了它更代表着我们的地球环境正在承受着巨大的压力那么 AI 为什么会这么耗电呢
阿峰老师在这里简单为大家解释一下我们传统使用的 Google 搜寻比较像是我们到图书馆去查一本字典从已经存在的资料里面把答案找出来过程相对快速而且有效率但是生成式 AI 像是 ChatTPT 这样的工具它更是我们请一位作家及时为我们写出一篇全新的文章它需要在非常庞大的资料库里面运行极度复杂的演算法
进行非常密集的运算和训练才能够生成出新的内容这个过程极度依赖像是 GPU 这种特制的高效能晶片既然提到了晶片 AI 的蓬勃发展也就直接带动了 AI 晶片制造业的能源需求呈现直线上升的趋势而我们台湾以及我们的邻居南韩刚好就是全球 AI 晶片制造的重镇根据我看到的资料显示南韩 AI 晶片制造的电力消耗在 2023 年到 2024 年这短短一年间就增加了一倍
而我们台湾的情况更是惊人 2024 年 AI 晶片制造的用电量已经足以供应将近 10 万户家庭使用这比 2023 年暴增了 350%而且预估到 2030 年全球 AI 晶片制造的电力需求更可能比 2023 年激增将近 170 倍胜出台湾的我们
对于这样极锐的电力需求成长感受肯定会更加深刻大家是不是也开始思考我们的电未来够不够用了电力需求这样暴增如果我们的能源结构不够绿色那问题就真的非常大了目前许多 AI 晶片制造和数据中心的运营仍然高度依赖油石化燃料也就是我们常常说的脏能源所产生的电力这就直接导致了非常可观的碳排放量
我们单单看 AI 晶片制造这个环节在 2024 年全球因此而产生的碳排放量就比 2023 年增加了超过 4 倍如果这样的情况没有改变专家预估到 2030 年光是 AI 晶片制造所产生的碳排放就可能达到 1600 万公里 1600 万公里是什么概念
这大约等于 370 万辆汽油小客车一整年的排放量欧洲的数据中心情况也不乐观举例来说爱尔兰的数据中心在 2023 年就用掉了他们全国 21%的电力如果 AI 的扩张继续这样依赖石化燃料到 2030 年光是这些新的数据中心就可能增加 1.21 亿的二氧化碳排放量
更让人感到忧心的是为了应对这股庞大的电力需求有些地方的政府似乎开始走回头路了例如美国计划要增加石油天然气和煤炭这些石化燃料的产量南韩和我们台湾
也规划要新建新的液化天然气也就是 AMG 发电厂甚至在台湾过去备受争议的核能发电也因为电力供应恐急的议题而再次被提出来讨论这无疑是让我们在追求能源转型的道路上面临了更加严峻的十字路口和挑战谈到这里
大家可能会觉得心情有点沉重但阿峰老师认为危机往往也就是转机 AI 并非只存在于虚拟的网络世界它需要尸体的数据中心需要庞大的能源来支撑既然如此我们就有责任来推动 AI 走向一条绿色永续发展的道路那具体可以怎么做呢阿峰老师认为首先数据中心和硬体制造商必须要从根本上摆脱对石化燃料的依赖
他们的目标应该是实现 24 小时全年无休的 100%再生能源营运这需要科技企业尤其是那些 AI 领域的巨头像是 NBA AMD 维稳 META 等等以及他们关键供应链的厂商例如我们台湾的台积电南韩的 SK 海力士三星这些大厂共同来承诺并且实际投入他们不仅仅要在自身的营运当中达成 100%的再生能源更要积极推动他们的供应链伙伴一起转型
共同的目标是在 2030 年以前能够达到这个理想这里有一个非常重要的观念就是科技企业所投资的必须是新增的额外的再生能源产能而不是去排挤去抢夺原本就要分配给其他产业或是民生用途的绿电苹果企业要求他们的供应链必须使用 100%的再生能源就是一个非常值得我们参考的例子
这对企业而言不仅仅是履行环境社会责任也就是我们常说的 ESG 更是提升品牌形象确保供应链硬性甚至是开创绿色商机的一条永销车道走到这里我们来做个小小的整理
今天我们谈到 AI 惊人的耗电量也分析了背后的原因以及对环境可能造成的冲击但更重要的是我们也看到了可能的解决方向就是积极发展再生能源让 AI 的发展与环境永续可以并行各位朋友 AI 已经深入我们的日常生活以及产业发展这个趋势是不会改变的我们现在面对的选择
并不是要不要发展 AI,而是我们应该如何发展 AI 才不会让我们的地球环境付出太过惨痛的代价这需要我们每一个人共同的努力作为 AI 的使用者,也作为产业界的一份子我们可以积极的倡导永续的实践,参与相关的计划并且向科技企业施加压力,要求他们加速向再生能源转型的脚步我们的目标不应该只是追求 AI 技术的全球霸权地位
而是要共同努力让科技的发展能够在地球生态系统可以承受的合理范围之内进行这绝对不是依靠那些虚无错底的核能大饼也不是重新回到天然气的怀抱那些做法最终都会导致更多的温室气体排放环境破坏我们必须要坚定的走向使用更多的再生能源阿峰老师相信只要我们将这些解决方案真正放在心上并且付诸行动我们就有机会共同塑造一个更加永续的未来让科技
在今天节目的最后阿峰老师乘着邀请大家分享你们对于 AI 的看法以及未来希望在本节目中听到哪些 AI 技术的探讨
若您对 AI 课程有兴趣,我们备有针对组织部门中高阶主管的 AI 趋势课程,以及针对基层员工的客制化手把守 AI 工作坊,欢迎随时与阿峰老师联系。最后若您对 AI、工作流程自动化等议题感兴趣,也可以 Google 搜寻 AI 风格,在方格子有许多部落格文章,相信能为大家带来启发。
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