AI 和能源效率的未来

人工智能（AI）已经改变了我们的生活和工作方式，它有可能彻底改变行业和整个世界。预计它将产生数万亿美元的价值，从改善对灾难性天气事件的预测到加快救生药物的发现和交付，应有尽有。

人们使用它来充当虚拟助理和协同试点助手。公司和员工正在通过部署该解决方案来提高几个关键领域的效率，包括客户服务、财务和其他领域。

今年 5 月，麦肯锡的一份报告 发现，在过去 10 个月里，使用生成式 AI 的企业数量几乎翻了一番，达到 65%。IBM 商业价值研究院（IBV）最近的一项研究发现，77% 的受访者认为，他们需要快速采用生成式人工智能，才能跟上客户的步伐。

AI 的快速采用也导致了能源使用量的急剧增加。构建和培训 AI 模型需要能源，每次请求信息或生成内容时，模型也需要能源完成复杂的数学运算。

国际能源署 (IEA) 表示，将 AI 整合到互联网搜索引擎等现有工具中可能会导致电力需求增长十倍。到 2030 年，IEA 预计用于为数据中心提供电力的全球份额将翻一番。

AI 并不是第一个引发能源消耗挑战的科技。2000 年代初期的云计算也引起了类似的担忧，但幸运的是 ，通过创新避免了这些问题。尽管如此，随着 AI 的采用继续，以及企业从竞争激烈的能源市场中寻求稳定、负担得起的电力，这个话题是许多高管的首要考虑因素。

然而，在这场 AI 热潮中，许多公司仍在追求雄心勃勃的可持续发展目标。45% 的 S & P 公司做出了净零排放承诺，Gartner 也分享了这一点42% 的高管认为他们的可持续发展努力是关键差异化因素。

因此，很多公司现在均面临一项双重任务：在其可持续发展目标中考虑加大 AI 驱动式能源使用，同时为全行业的努力提供支持，以使 AI 更为节能。

没有人认为AI的采用会放缓，因为太多公司和高管认为它是他们未来不可或缺的一部分。将这两个目标结合起来—利用AI的优点，同时实现净零排放承诺—需要采取明智的方法。

幸运的是，很多行业专家正在研究一系列解决方案。此类解决方案包括：

• 硬件改进
• 较小的模型
• 更智能的模型训练
• 使用清洁和可再生能源
  
• 开放源代码与协作

经证明，功率封顶硬件可将能耗降低多达 15%，同时将返回结果所需的时间仅小幅增加 3%。

麻省理工学院表示，使用碳效率高的硬件 也可以减少AI的能源使用，其“与碳效率最高的硬件组合相匹配的模型”。

新的芯片和改进的芯片是解决能源问题的另一解决方案。IBM 最近发布了其即将推出的 IBM Telum II Processor 和 IBM Spyre Accelerator 的架构细节，而这些工具旨在于 2025 年发布时减少基于 AI 的能耗和数据中心占地面积。

一般来说，大型模型（如 ChatGPT 和 Google Gemin 使用的通用大型语言模型 (LLM)）比小型模型需要更多能源。这种通用模型可以满足面向消费者的广泛需求，但对于具有特定用例 的企业，IBM 和其他公司推荐使用更小、更高效、更经济实惠且能耗更低的模型。

现有的模型培训方法需要大量的精力，因为 AI 开发人员经常使用以前的几个模型 作为培训新模型的起点。运行所有这些模型都会增加所需的功率。

然而，研究人员正试图更好地预测哪些模型表现优于预期，哪些模型表现不佳，从而尽早停止表现不佳的模型以节省能源。这些都是方兴未艾的“可持续性设计”运动的一部分，该运动定义了工作量参数，以更好地利用能源。

所有公司都应该寻求在可再生能源丰富的区域 附近建造或使用数据中心。从使用可再生和可持续能源的绿色数据中心采购是减少对环境影响的好方法。

在 AI 领域运营的公司不应让过度竞争阻碍分享技巧和工具，这些技巧和工具可以帮助社会以更少的能源需求获得 AI 模型的优点。

IBM 与哥伦比亚大学合作，为能源危机提供有意义的解决方案，包括对 AI 在不同硬件上的行为进行建模、开发低功耗芯片、消除软件膨胀和优化 AI 系统。

除这些不同的方法之外，AI 自身也可帮助解决能源需求方面的问题。

IBM 最近的一项研究发现，在能源与公用事业行业的受访公司中，有 74% 的公司正在采用 AI 来应对与数据相关的挑战。这可以帮助他们提高效率，减少对环境的影响。从电网维护到负载预测，AI 有可能对能源行业产生巨大影响，使能源能够更高效地输送到所有其他行业。 

IBM 在清洁能源转型中发挥了领导作用，并与 APQC 合作创建了清洁电气化成熟度模型 (CEMM)，以便帮助能源公司开展成熟度评估，从而对其结果进行基准分析并加快自身的能源转型任务。

同一项研究还显示，到 2024 年底，63% 的受访企业计划在可持续 IT 计划中应用生成式 AI。然而，目前仅有 23% 的企业在 IT 项目的设计与规划阶段会高度重视可持续性评估。此状况亟需有所改变。

关于能源使用和 AI 的讨论已经展开激烈的讨论是件好事，希望在我们已经取得的突破之后，在最大限度地减少能源消耗方面有更多突破。

IBM 尤其致力于帮助识别更小、更有效的模型以及更智能的硬件，以便最大限度地减少能源使用。在减少能源使用的同时改进 AI，可为该技术创造更多机会来融入我们的日常生活。利用 AI 来帮助全球解决最大环境挑战的可能性，使最大限度减少能源使用这一目标变得更为重要。