AI 能源困境：挑战与机遇并存？
爆炸式增长的人工智能计算中心正在引发前所未有的电力需求激增，这不仅威胁着电网的稳定，也可能使清洁能源转型努力付诸东流。然而，与此同时，人工智能技术本身也可能彻底改变能源系统，加速向清洁能源的过渡。那么，我们该如何应对这一挑战，抓住机遇呢？
麻省理工学院能源倡议（MITEI）主任 William H. Green 在 MITEI 春季研讨会“人工智能与能源：危机与希望”上表示：“我们正处于整个经济可能发生巨大变革的风口浪尖。” 这次研讨会汇集了来自工业界、学术界和政府的专家，共同探讨如何解决 Green 所描述的“电力供应方面的局部问题，以及实现清洁能源目标”，同时寻求“在避免一些危害的情况下，收获人工智能带来的好处”。数据中心能源需求以及人工智能对能源转型的潜在益处是 MITEI 的一个重要研究方向。
人工智能惊人的能源需求
研讨会一开始就着重强调了有关人工智能电力需求的严峻统计数据。在美国，经历了数十年的电力需求停滞期后，计算中心现在的用电量约占全国的 4%。尽管存在很大的不确定性，但一些预测表明，到 2030 年，这一需求可能会上升到 12% 至 15%，这主要是由人工智能应用驱动的。人工智能的快速发展对能源的需求构成了巨大的挑战。
麻省理工学院林肯实验室高级科学家 Vijay Gadepally 强调了人工智能消耗的规模。“维持这些大型模型所需的电力几乎每三个月翻一番，”他指出。“一次 ChatGPT 对话使用的电量与给手机充电一样多，而生成一张图像则消耗大约一瓶水用于冷却。”
在美国乃至全球，需要 50 至 100 兆瓦电力的设施正在迅速涌现，这既是由于依赖 ChatGPT 和 Gemini 等大型语言程序的临时性和机构性研究需求所驱动。Gadepally 引用了 OpenAI 首席执行官 Sam Altman 的国会证词，强调了这种关系已经变得多么根本：“智能的成本，人工智能的成本，将收敛于能源的成本。”
麻省理工学院能源与气候副总裁 Evelyn Wang 指出：“人工智能的能源需求是一个重大挑战，但我们也有机会利用这些巨大的计算能力来为应对气候变化的解决方案做出贡献。”
Wang 还指出，为人工智能和数据中心开发的创新技术（例如效率、冷却技术和清洁能源解决方案）可能会在计算设施本身之外得到广泛应用。
清洁能源解决方案的策略
研讨会探讨了解决人工智能能源挑战的多种途径。一些小组成员提出了模型，表明虽然人工智能可能会在短期内增加排放，但其优化能力可以通过更高效的电力系统和加速清洁技术开发，在 2030 年之后实现大幅减排。
Sesame Sustainability 联合创始人兼首席执行官、前 MITEI 首席研究科学家 Emre Gençer 表示，研究表明，用清洁电力为计算中心供电的成本存在区域差异。Gençer 的分析显示，由于互补的太阳能和风能资源，美国中部的成本要低得多。然而，实现零排放电力需要大规模的电池部署——是中等碳情景的 5 到 10 倍——从而使成本增加两到三倍。
Gençer 说：“如果我们想用可靠的电力实现零排放，我们需要可再生能源和电池以外的技术，因为这些技术成本太高。” 他指出，“长期储能技术、小型模块化反应堆、地热或混合方法”是必要的补充。
Constellation Energy 研发和公司战略经理 Kathryn Biegel 指出，由于数据中心的能源需求，人们对核电的兴趣重新燃起，并补充说，她的公司正在重启前三哩岛的反应堆，现在称为“起重机清洁能源中心”，以满足这一需求。她说：“数据中心领域已成为 Constellation 的一个主要优先事项，”她强调了他们对可靠性和无碳电力的需求如何重塑电力行业。
人工智能能否加速能源转型？
麻省理工学院电气工程与计算机科学系和信息与决策系统实验室助理教授 Priya Donti 表示，人工智能可以显著改善电力系统。她展示了人工智能如何通过将基于物理的约束嵌入到神经网络中来加速电网优化，从而有可能以“比传统模型快 10 倍甚至更高的速度”解决复杂的功率流问题。
谷歌可持续发展与合作伙伴关系全球总监 Antonia Gawel 分享的例子表明，人工智能已经在减少碳排放。谷歌地图的节能路线功能“自推出以来，已帮助减少了超过 290 万吨的温室气体排放，相当于减少了 65 万辆燃油汽车一年的排放量，”她说。谷歌的另一个研究项目使用人工智能来帮助飞行员避免产生飞机凝结尾迹，凝结尾迹约占全球变暖影响的 1%。
麻省理工学院材料科学与工程系 Paul M. Cook 职业发展副教授 Rafael Gómez-Bombarelli 强调了人工智能在加速电力应用材料发现方面的潜力。他指出，“可以训练人工智能监督的模型从结构到属性，”从而能够开发对计算和效率至关重要的材料。
在可持续发展中确保增长
在整个研讨会中，与会者都在努力权衡快速人工智能部署与环境影响之间的关系。虽然人工智能训练受到了最多的关注，但 IBM 可持续发展和数据中心创新高级技术人员 Dustin Demetriou 引用了一篇世界经济论坛的文章，该文章表明“据估计，80% 的环境足迹是由于推理造成的。” Demetriou 强调需要在所有人工智能应用中提高效率。
卡内基梅隆大学计算机科学学院语言技术研究所 Raj Reddy 助理教授 Emma Strubell 警告说，杰文斯悖论，即“效率的提高往往会增加总体资源消耗，而不是减少资源消耗”是另一个需要考虑的因素。Strubell 提倡将计算中心电力视为一种有限的资源，需要对不同的应用进行周到的分配。
几位演讲者讨论了将可再生能源与现有电网基础设施相结合的新方法，包括将清洁设施与现有天然气发电厂相结合的潜在混合解决方案，这些发电厂已经拥有有价值的电网连接。这些方法可以在合理的成本下在美国各地提供大量的清洁容量，同时最大限度地减少对可靠性的影响。
驾驭人工智能能源悖论
这次研讨会强调了麻省理工学院在开发人工智能电力挑战解决方案方面的核心作用。
Green 谈到了 MITEI 的一项关于计算中心、电力和计算的新计划，该计划将与麻省理工学院气候项目研究的全面展开同时进行。“我们将尝试以一种所有利益相关者都能接受的方式，真正满足所有需求的方式，从电力来源到实际的算法，解决一个非常复杂的问题，这些算法可以为客户提供价值，”Green 说。
MITEI 研究主任 Randall Field 对研讨会参与者进行了民意调查，询问他们对麻省理工学院研究的优先事项。“数据中心和电网集成问题”被实时评为最高优先级，其次是“用于加速能源先进材料发现的人工智能”。
此外，与会者还透露，大多数人认为人工智能在电力方面的潜力是一种“希望”，而不是一种“危险”，尽管相当一部分人仍然不确定其最终影响。当被问及计算设施电力供应的优先事项时，一半的受访者选择碳强度作为他们最关心的问题，其次是可靠性和成本。
总而言之，人工智能既带来了能源需求方面的挑战，也提供了通过技术创新加速能源转型的机会。麻省理工学院的这次研讨会为我们提供了一个平台，汇集各方智慧，共同探索在可持续发展中实现增长的路径。
AI如何重塑能源格局？
人工智能（AI）正在以惊人的速度发展，它对能源领域的影响既带来了挑战，也带来了机遇。本文深入探讨了AI对能源需求的巨大影响，并分析了AI如何加速清洁能源转型。
AI的快速发展导致计算中心用电量急剧增加，对电网造成了前所未有的压力。然而，AI技术本身也具备改变能源系统的潜力，通过优化能源效率、加速清洁能源技术的研发，为可持续发展做出贡献。关键问题在于，我们如何平衡AI发展带来的能源需求与环境保护之间的关系？
AI能源需求：挑战与机遇
AI的能源消耗已经成为一个不容忽视的问题。数据中心消耗的电力资源快速增长，对电网的稳定性和能源供应提出了严峻挑战。例如，生成一张AI图像所需的电力相当于消耗一瓶水用于冷却，这凸显了AI在能源方面的巨大需求。
然而，AI也为解决能源问题提供了新的思路。通过优化电力系统、提高能源利用效率，AI能够减少排放并加速清洁能源技术的发展。例如，AI可以帮助飞行员避免产生飞机凝结尾迹，从而减少全球变暖的影响。
清洁能源解决方案：AI的潜力
为了应对AI带来的能源挑战，需要采取多种策略。首先，优化计算中心的能源效率至关重要。通过采用更高效的冷却技术、改进数据中心的布局设计，可以显著降低能源消耗。其次，开发新的储能技术，如长期储能技术和小型模块化反应堆，能够有效提高能源的可靠性和稳定性。
AI在加速材料发现方面也具有巨大潜力。通过训练AI模型，可以快速筛选和优化用于电力应用的新材料，从而提高能源效率和降低成本。此外，AI还可以优化电网的运行，通过预测能源需求和优化能源分配，提高电网的稳定性和效率。
可持续发展：平衡增长与环境
在追求AI技术发展的同时，必须重视可持续发展。这意味着需要在AI的部署和应用中，充分考虑环境影响，并采取相应的措施来降低能源消耗和减少排放。例如，采用可再生能源为数据中心供电，优化AI算法以减少计算量，都是可行的措施。
此外，还需要加强对AI能源消耗的监管，确保AI技术的发展符合可持续发展的目标。政府、企业和研究机构应加强合作，共同推动AI技术在能源领域的应用，实现经济增长与环境保护的双赢。
AI能源的未来展望
AI在能源领域的应用前景广阔。随着技术的不断进步，AI将在能源生产、分配和消费的各个环节发挥更大的作用。例如，AI可以优化风力发电机的运行，提高发电效率；可以预测太阳能发电的变化，提高电网的稳定性；还可以根据用户的用电习惯，智能调节电力供应，减少能源浪费。
然而，要实现AI在能源领域的潜力，还需要解决一些关键问题。例如，如何确保AI系统的安全性和可靠性？如何保护用户的隐私？如何避免AI技术被滥用？这些问题需要政府、企业和研究机构共同努力，才能找到合适的解决方案。
总而言之，AI对能源领域的影响既带来了挑战，也带来了机遇。通过充分发挥AI的潜力，并采取相应的措施来降低能源消耗和减少排放，我们可以实现经济增长与环境保护的双赢，为可持续发展做出贡献。
