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随着人工智能大模型迭代、参数量的扩大，以及日活人数的扩大，相关算力需求将成倍增加，AI对能源需求问题引起广泛关注。大规模的AI训练和推理需要大量的计算资源，而这些资源的供给需要大量的电能。因此，如何有效地满足AI对能源的需求，成为了一个亟待解决的问题。
据相关报道，OpenAI的ChatGPT聊天机器人每天消耗超过50万千瓦时的电力，用于处理约2亿个用户请求，相当于美国普通家庭每天用电量的1.7万多倍。如果生成式AI被进一步采用，耗电量可能会更多。
OpenAI**执行官萨姆・奥特曼曾坦言：“我们确实需要比我们之前想象的更多的能源，我们仍然没有意识到这项技术(人工智能)的能源需求。特斯拉CEO马斯克也曾指出，仅仅一年多前，业界还在为芯片短缺而苦恼，然而明年，全球或将面临电力供应的紧张局面，这可能导致无法满足所有芯片的生产需求。
根据美国机构Uptime Institute的预测，到2025年，人工智能业务在全球数据**用电量中的占比将从2%增加到10%。
**科学技术信息研究所人工智能**副主任李修全表示，近年来，人工智能大模型规模、数量都在高速增长，也带来对能源需求的快速增加。尽管短期内还不会很快出现“缺电”等问题，但未来大规模智能化时代来临后的能源需求激增不容忽视。
从“AI用电量担忧”会看人工智能行业发展情况：
——人工智能产业规模
我国将加快推动移动互联网、云计算、大数据和人工智能等新一代信息技术发展，引导共享经济企业提高对海量数据的收集、传输和处理能力，不断提升共享经济服务质量和用户体验。近年来，我国人工智能产业在技术创新、产业生态、融合应用等方面取得积极进展，已进入全球**梯队。**信通院测算，2022年我国人工智能核心产业规模达5080亿元，同比增长18%。
——智算**推进AI产业化
近两年，识别检测、语音交互、智能客服等智能应用在各行业领域得到了广泛使用，以自动驾驶为代表的高算力需求场景从实验环境逐步走向试点应用阶段，而以元宇宙为代表的新兴场景也逐渐走进大众视野，并带来**发展可能。智算**通过生产算力、聚合算力、调度算力、释放算力等关键环节，推进AI产业化。
——人工智能应用情况
当前，人工智能在各个行业的应用程度都呈现不断加深的趋势，应用场景也越来越广泛。从行业排名来看，人工智能行业应用渗透度排名TOP5的行业依次为互联网、金融、政府、电信和制造。其中金融和电信行业人工智能应用增长速度较为明显，对人工智能基础架构的投入增长也较为突出。
波士顿咨询集团曾发布报告称，到2030年底，仅美国数据**的用电量预计就将是2022年的三倍。这一增幅主要由AI模型训练和服务更高频的AI查询两项关键需求因素驱动。
李修全称，我们对能源需求问题不必过于恐慌，但是必须同步应对。未来，在芯片算力快速升级提升的同时，单位算力所需能耗水平还将持续**。同时，液冷技术、光互联技术将进一步提升人工智能算力集群能效比;针对特定问题对大模型进行量化压缩并再训练成专用模型，很多任务不再需要用大规模高耗能模型。
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