近幾日大火電影《流浪地球2》中的超級
人工智能MOSS引發群眾熱議，它代表了人類對于AI終極形態的幻想和對超級計算機迭代結果的展望。而投射到當下，一個基于OpenAI訓練的大語言模型——ChatGPT，也走入了公眾視野。隨著其同家族GPT4的迭代問世，ChatGPT向世人展現了無限的潛能，它為深度人工智能的發展掀開了一個口子，也激發了大眾對于AI領域的興趣和關注——相關市場隨之風起云涌，海量的研發投入也接踵而至。然而，如此火爆的現狀也可能蘊含潛在的能耗脅迫問題，在雙碳目標的視域下，對于超級AI的盲目投入可能并不可取。
AI模型本身并不具有感知和思考的能力，它只能根據輸入的數據進行計算并生成輸出結果。因此，人類對人工智能的研發更新便主要集中在優化算法、改進數據集等方面，簡單來說可以歸納為對其算力的提升。然而，由于超級計算機需要大量的電力支持其高強度的計算工作，算力支撐的背后則是極大的潛在能源投入。馬薩諸塞大學阿默斯特校區的研究人員以常見的幾種大型AI模型的訓練周期為例，他們發現該過程可排放超過626,000磅二氧化碳，這幾乎是普通汽車壽命周期排放量的五倍（其中包括汽車本身的制造過程）。這篇論文結果表明：訓練一個AI模型產生的能耗多達五輛汽車一生排放的碳總量，由于這一觀察僅僅針對單一模型，這個數字顯然只是一個基礎。在慣常的認知中，訓練和開發人工智能似乎只是超級計算機的使命，我們只需要更改幾個參數，等待程序運行，就能得到一個滿意的答案。然而，軟件迭代的背后少不了硬件的支持，硬件的支持則直接將人工智能的開發問題導向了能源消耗問題之上，這是顯而易見卻也極易被大家忽視的。
據估計，目前AI的能源消耗約占全球能源消耗的3％，而據此推斷：直到2025年，AI將消耗15％的全球電力供應，這意味著AI的快速發展將對能源消耗和環境產生巨大的影響。此外，除了硬件開發所必須投入的“固定碳成本”以外，對于人工智能日常環境的維護投入也不容小覷，而隨著AI算力的提升，這一問題將會更加嚴重。歸根到底，我們甚至無法判斷大熱的人工智能研發能否達成“投產相抵”的結果，不計成本的研究思路將會導致規模不經濟的結果，這顯然是違背了自然規律和最初的出發點。地球的資源是有限的，人類能點亮的科技樹也是有窮的，如果無法解決人工智能研發所面臨的能耗掣肘，我們的科技暢想和技術發展可能始終都會“如鯁在喉”。
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