【解读】费电但极具潜力的“大脑”：如何理解AI耗能问题？

1. Meta推出了新AI模型Llama3，其训练使用了比前代模型Llama2多8倍的H100 GPU，加剧了AI训练对电力的依赖。
2. AI发展的电力需求引发关注，OpenAI CEO、马斯克和黄仁勋等业界领袖警告，电力短缺可能成为AI发展的瓶颈，而AI的能耗远超预期。
3. AI的能耗分为软件和硬件两部分，硬件中的芯片制造尤其耗水，如台积电每年耗水约8000万吨。软件和硬件的能耗对比，AI尚未在能耗和成本上优于人脑。
4. AI的能耗产出比需综合考虑，其在各行业的应用潜力巨大，能提高生产力。专家探讨了AI能耗的计算方法和降低能耗的途径，包括改进硬件效率和采用清洁能源。
5. 人工智能在不同领域的应用日益广泛，包括制造业、医疗保健和农业，未来潜力巨大，但也需要平衡环境、资源和气候的关系。

本文来源： 界面新闻【阅读原文】