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Epoch AI的分析
非营利性AI研究机构Epoch AI最近进行了一项分析，试图计算一次典型的ChatGPT查询会消耗多少能量。此前，一个被广泛引用的数据是，ChatGPT回答单个问题大约需要3瓦时的电量，这是谷歌搜索能耗的10倍。然而，Epoch AI认为这一数据高估了ChatGPT的能耗。
以OpenAI用于ChatGPT的最新默认模型GPT – 4o为参考，Epoch AI发现，一次普通的ChatGPT查询平均消耗约0.3瓦时的电量，这比许多家用电器的能耗还要低。进行该分析的数据分析师约书亚·尤（Joshua You）表示：“与使用普通电器、给家里供暖或制冷，甚至开车相比，ChatGPT的能耗真的不算多。”
能耗争议的背景
AI的能源使用及其对环境的广泛影响，一直是行业内激烈争论的话题。随着AI公司迅速扩张其基础设施规模，这一问题愈发受到关注。就在上周，100多个组织发布了一封公开信，呼吁AI行业和监管机构确保新的AI数据中心不会耗尽自然资源，也不会迫使公用事业依赖不可再生能源。
约书亚·尤指出，他进行这项分析的原因是，此前的一些研究已经过时。例如，得出3瓦时这一估计值的报告作者，假定OpenAI使用的是更旧、效率更低的芯片来运行其模型。约书亚·尤提到：“我看到很多公开讨论都认识到AI在未来几年将消耗大量能源，但对于当下AI实际消耗的能源，描述并不准确。而且，我的一些同事也注意到，被广泛报道的每次查询3瓦时的估计，是基于相当陈旧的研究，通过简单估算就发现这个数值似乎过高。”
Epoch AI数据的情况
Epoch AI得出的0.3瓦时这一数据是近似值，因为OpenAI并未公布进行精确计算所需的详细信息。此外，该分析没有考虑诸如图像生成或输入处理等ChatGPT功能带来的额外能源成本。约书亚·尤也承认，“长输入”的ChatGPT查询，比如附带长文件的查询，可能在一开始就比普通问题消耗更多电量。
未来能耗趋势
近期，AI在效率方面取得了显著突破，但AI的部署规模预计仍将推动庞大且高能耗的基础设施扩张。兰德公司（Rand）的一份报告显示，在未来两年内，AI数据中心可能需要消耗掉加利福尼亚州2022年全部的电力产能（68GW）。该报告还预测，到2030年，训练一个前沿模型所需的电力输出可能相当于8座核反应堆（8GW）。
ChatGPT的用户数量极为庞大且仍在不断增长，这使得其服务器需求同样巨大。OpenAI与几个投资伙伴计划在未来几年内，在新的AI数据中心项目上投入数十亿美元。
推理模型的能耗问题
OpenAI以及整个AI行业的关注点，正逐渐转向所谓的推理模型。这类模型在能够完成的任务方面通常更强大，但运行时需要更多的计算资源，也就意味着更高的能耗。与像GPT – 4o这样几乎能瞬间回复查询的模型不同，推理模型在回答前需要“思考”几秒到几分钟，这一过程会消耗更多的计算资源，进而消耗更多电力。
约书亚·尤提到：“推理模型将越来越多地承担旧模型无法完成的任务，并为此生成更多数据，这两者都需要更多的数据中心。”OpenAI已经开始发布像o3 – mini这样更节能的推理模型。但至少在目前看来，这些效率提升似乎不太可能抵消推理模型“思考”过程以及全球范围内不断增长的AI使用所带来的能耗增加。
降低能耗的建议
约书亚·尤建议，那些担心AI能耗问题的用户，可以减少使用ChatGPT这类应用的频率，或者在现实可行的情况下，选择将计算需求降至最低的模型。他说：“你可以尝试使用像OpenAI的GPT – 4o – mini这样较小的AI模型，并以一种尽量少处理或生成大量数据的方式谨慎使用它们。”
AI能耗会因其处理任务的复杂程度而有所不同。简单的文本分类任务能耗相对较低，而复杂的多模态任务，如结合图像、文本和语音的任务，能耗则会大幅上升。对AI数据中心的实地调研发现，数据中心的电力消耗主要集中在服务器的计算运行以及冷却系统上。为保证AI模型高效运行，服务器需持续处于高性能状态，导致较高能耗。同时，为防止服务器过热，冷却系统也需消耗大量电力。这与ChatGPT运行过程中的能耗情况类似，其能耗不仅取决于模型计算本身，还与维持运行环境的设备能耗相关。
