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人工智慧（AI）的快速發展正在帶來鉅額能源消耗的擔憂，“AI盡頭是能源”的說法引發熱議。軟銀旗下晶片設計公司Arm執行長雷內·哈斯（Rene Haas）近日表示，AI對算力的巨大需求正威脅著能源供應。預計到2030年，全球資料中心的用電量將超過世界上人口最多的國家印度的用電量。
生成式AI依賴於強大的資料處理能力和巨大的儲存容量，推動AI發展所需的資料中心需要消耗大量電力。有跡象表明，新建資料中心的速度已經快於新建發電廠，供需矛盾開始出現。愛爾蘭和荷蘭等已在試圖限制新資料中心的開發，理由是超大規模資料中心消耗的能源“不成比例”。美國商業不動產服務公司世邦魏理仕曾透露，由於電力供應延遲，資料中心的建設時間已經延長了2年到6年。
AI究竟有多耗電呢？人工智慧初創公司Hugging Face和卡內基梅隆大學的研究人員在2023年12月釋出的一份報告指出，使用生成式AI天天生一張影象所消耗的電量，足夠給一部智慧手機充滿電。從總量上來看，AI能耗也很驚人。國際能源署（IEA）今年1月釋出的報告提到，到2026年，AI行業的電力消耗預計至少是2023年的10倍。
然而，AI能耗並非無解，節能最佳化與發展可再生能源是目前的兩大解決方案。
透過技術創新來最佳化AI效能，包括改進AI模型、提升演算法效率、使用高效能硬體等，都有望減少AI的能耗。不少科技公司也熱衷於推出新的AI產品來解決AI目前在效率和節能方面面臨的挑戰。比如，英特爾最新推出的AI大模型Hala Point，在執行AI任務時能耗僅為傳統計算機的百分之一，展示出其在生成式AI計算中大幅降低能耗的可能性。雷內·哈斯也曾表示，採用更多定製晶片可以節省資料中心15%以上的功耗。
加快可再生能源佈局是另一把掌握未來算力的“關鍵鑰匙”。當現有能源系統難以應對AI廣泛部署後急劇增加的能源需求，能源增量也可以轉向核能和太陽能等可再生能源。如今，押注核能為資料中心提供能源支撐成為一大發展趨勢，微軟、谷歌母公司Alphabet、OpenAI等科技公司把眼光瞄向核電，斥巨資加大核能投入。不少能源公司如美國零售和發電公司Vistra Energy、美國聯合能源公司（Constellation Energy）等股價迎來顯著上漲。
推動AI可持續發展，同樣離不開立法的監管與引導。歐盟在今年3月透過的《人工智慧法案》中，要求“高風險人工智慧系統”報告其能源消耗和資源使用情況。能源資訊披露有助於合理估算AI所帶來的能耗影響，把能源和環境的可負擔性納入AI發展的綜合考量，在能源安全和技術可持續性之間進行均衡發展。 （作者：孫亞軍 來源：經濟日報）
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人工智慧（AI）的快速發展正在帶來鉅額能源消耗的擔憂，“AI盡頭是能源”的說法引發熱議。軟銀旗下晶片設計公司Arm執行長雷內·哈斯（Rene Haas）近日表示，AI對算力的巨大需求正威脅著能源供應。預計到2030年，全球資料中心的用電量將超過世界上人口最多的國家印度的用電量。
生成式AI依賴於強大的資料處理能力和巨大的儲存容量，推動AI發展所需的資料中心需要消耗大量電力。有跡象表明，新建資料中心的速度已經快於新建發電廠，供需矛盾開始出現。愛爾蘭和荷蘭等已在試圖限制新資料中心的開發，理由是超大規模資料中心消耗的能源“不成比例”。美國商業不動產服務公司世邦魏理仕曾透露，由於電力供應延遲，資料中心的建設時間已經延長了2年到6年。
AI究竟有多耗電呢？人工智慧初創公司Hugging Face和卡內基梅隆大學的研究人員在2023年12月釋出的一份報告指出，使用生成式AI天天生一張影象所消耗的電量，足夠給一部智慧手機充滿電。從總量上來看，AI能耗也很驚人。國際能源署（IEA）今年1月釋出的報告提到，到2026年，AI行業的電力消耗預計至少是2023年的10倍。
然而，AI能耗並非無解，節能最佳化與發展可再生能源是目前的兩大解決方案。
透過技術創新來最佳化AI效能，包括改進AI模型、提升演算法效率、使用高效能硬體等，都有望減少AI的能耗。不少科技公司也熱衷於推出新的AI產品來解決AI目前在效率和節能方面面臨的挑戰。比如，英特爾最新推出的AI大模型Hala Point，在執行AI任務時能耗僅為傳統計算機的百分之一，展示出其在生成式AI計算中大幅降低能耗的可能性。雷內·哈斯也曾表示，採用更多定製晶片可以節省資料中心15%以上的功耗。
加快可再生能源佈局是另一把掌握未來算力的“關鍵鑰匙”。當現有能源系統難以應對AI廣泛部署後急劇增加的能源需求，能源增量也可以轉向核能和太陽能等可再生能源。如今，押注核能為資料中心提供能源支撐成為一大發展趨勢，微軟、谷歌母公司Alphabet、OpenAI等科技公司把眼光瞄向核電，斥巨資加大核能投入。不少能源公司如美國零售和發電公司Vistra Energy、美國聯合能源公司（Constellation Energy）等股價迎來顯著上漲。
推動AI可持續發展，同樣離不開立法的監管與引導。歐盟在今年3月透過的《人工智慧法案》中，要求“高風險人工智慧系統”報告其能源消耗和資源使用情況。能源資訊披露有助於合理估算AI所帶來的能耗影響，把能源和環境的可負擔性納入AI發展的綜合考量，在能源安全和技術可持續性之間進行均衡發展。 （作者：孫亞軍 來源：經濟日報）
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人工智慧（AI）的快速發展正在帶來鉅額能源消耗的擔憂，“AI盡頭是能源”的說法引發熱議。軟銀旗下晶片設計公司Arm執行長雷內·哈斯（Rene Haas）近日表示，AI對算力的巨大需求正威脅著能源供應。預計到2030年，全球資料中心的用電量將超過世界上人口最多的國家印度的用電量。
生成式AI依賴於強大的資料處理能力和巨大的儲存容量，推動AI發展所需的資料中心需要消耗大量電力。有跡象表明，新建資料中心的速度已經快於新建發電廠，供需矛盾開始出現。愛爾蘭和荷蘭等已在試圖限制新資料中心的開發，理由是超大規模資料中心消耗的能源“不成比例”。美國商業不動產服務公司世邦魏理仕曾透露，由於電力供應延遲，資料中心的建設時間已經延長了2年到6年。
AI究竟有多耗電呢？人工智慧初創公司Hugging Face和卡內基梅隆大學的研究人員在2023年12月釋出的一份報告指出，使用生成式AI天天生一張影象所消耗的電量，足夠給一部智慧手機充滿電。從總量上來看，AI能耗也很驚人。國際能源署（IEA）今年1月釋出的報告提到，到2026年，AI行業的電力消耗預計至少是2023年的10倍。
然而，AI能耗並非無解，節能最佳化與發展可再生能源是目前的兩大解決方案。
透過技術創新來最佳化AI效能，包括改進AI模型、提升演算法效率、使用高效能硬體等，都有望減少AI的能耗。不少科技公司也熱衷於推出新的AI產品來解決AI目前在效率和節能方面面臨的挑戰。比如，英特爾最新推出的AI大模型Hala Point，在執行AI任務時能耗僅為傳統計算機的百分之一，展示出其在生成式AI計算中大幅降低能耗的可能性。雷內·哈斯也曾表示，採用更多定製晶片可以節省資料中心15%以上的功耗。
加快可再生能源佈局是另一把掌握未來算力的“關鍵鑰匙”。當現有能源系統難以應對AI廣泛部署後急劇增加的能源需求，能源增量也可以轉向核能和太陽能等可再生能源。如今，押注核能為資料中心提供能源支撐成為一大發展趨勢，微軟、谷歌母公司Alphabet、OpenAI等科技公司把眼光瞄向核電，斥巨資加大核能投入。不少能源公司如美國零售和發電公司Vistra Energy、美國聯合能源公司（Constellation Energy）等股價迎來顯著上漲。
推動AI可持續發展，同樣離不開立法的監管與引導。歐盟在今年3月透過的《人工智慧法案》中，要求“高風險人工智慧系統”報告其能源消耗和資源使用情況。能源資訊披露有助於合理估算AI所帶來的能耗影響，把能源和環境的可負擔性納入AI發展的綜合考量，在能源安全和技術可持續性之間進行均衡發展。 （作者：孫亞軍 來源：經濟日報）
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人工智慧（AI）的快速發展正在帶來鉅額能源消耗的擔憂，“AI盡頭是能源”的說法引發熱議。軟銀旗下晶片設計公司Arm執行長雷內·哈斯（Rene Haas）近日表示，AI對算力的巨大需求正威脅著能源供應。預計到2030年，全球資料中心的用電量將超過世界上人口最多的國家印度的用電量。
生成式AI依賴於強大的資料處理能力和巨大的儲存容量，推動AI發展所需的資料中心需要消耗大量電力。有跡象表明，新建資料中心的速度已經快於新建發電廠，供需矛盾開始出現。愛爾蘭和荷蘭等已在試圖限制新資料中心的開發，理由是超大規模資料中心消耗的能源“不成比例”。美國商業不動產服務公司世邦魏理仕曾透露，由於電力供應延遲，資料中心的建設時間已經延長了2年到6年。
AI究竟有多耗電呢？人工智慧初創公司Hugging Face和卡內基梅隆大學的研究人員在2023年12月釋出的一份報告指出，使用生成式AI天天生一張影象所消耗的電量，足夠給一部智慧手機充滿電。從總量上來看，AI能耗也很驚人。國際能源署（IEA）今年1月釋出的報告提到，到2026年，AI行業的電力消耗預計至少是2023年的10倍。
然而，AI能耗並非無解，節能最佳化與發展可再生能源是目前的兩大解決方案。
透過技術創新來最佳化AI效能，包括改進AI模型、提升演算法效率、使用高效能硬體等，都有望減少AI的能耗。不少科技公司也熱衷於推出新的AI產品來解決AI目前在效率和節能方面面臨的挑戰。比如，英特爾最新推出的AI大模型Hala Point，在執行AI任務時能耗僅為傳統計算機的百分之一，展示出其在生成式AI計算中大幅降低能耗的可能性。雷內·哈斯也曾表示，採用更多定製晶片可以節省資料中心15%以上的功耗。
加快可再生能源佈局是另一把掌握未來算力的“關鍵鑰匙”。當現有能源系統難以應對AI廣泛部署後急劇增加的能源需求，能源增量也可以轉向核能和太陽能等可再生能源。如今，押注核能為資料中心提供能源支撐成為一大發展趨勢，微軟、谷歌母公司Alphabet、OpenAI等科技公司把眼光瞄向核電，斥巨資加大核能投入。不少能源公司如美國零售和發電公司Vistra Energy、美國聯合能源公司（Constellation Energy）等股價迎來顯著上漲。
推動AI可持續發展，同樣離不開立法的監管與引導。歐盟在今年3月透過的《人工智慧法案》中，要求“高風險人工智慧系統”報告其能源消耗和資源使用情況。能源資訊披露有助於合理估算AI所帶來的能耗影響，把能源和環境的可負擔性納入AI發展的綜合考量，在能源安全和技術可持續性之間進行均衡發展。 （作者：孫亞軍 來源：經濟日報）
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人工智慧（AI）的快速發展正在帶來鉅額能源消耗的擔憂，“AI盡頭是能源”的說法引發熱議。軟銀旗下晶片設計公司Arm執行長雷內·哈斯（Rene Haas）近日表示，AI對算力的巨大需求正威脅著能源供應。預計到2030年，全球資料中心的用電量將超過世界上人口最多的國家印度的用電量。
生成式AI依賴於強大的資料處理能力和巨大的儲存容量，推動AI發展所需的資料中心需要消耗大量電力。有跡象表明，新建資料中心的速度已經快於新建發電廠，供需矛盾開始出現。愛爾蘭和荷蘭等已在試圖限制新資料中心的開發，理由是超大規模資料中心消耗的能源“不成比例”。美國商業不動產服務公司世邦魏理仕曾透露，由於電力供應延遲，資料中心的建設時間已經延長了2年到6年。
AI究竟有多耗電呢？人工智慧初創公司Hugging Face和卡內基梅隆大學的研究人員在2023年12月釋出的一份報告指出，使用生成式AI天天生一張影象所消耗的電量，足夠給一部智慧手機充滿電。從總量上來看，AI能耗也很驚人。國際能源署（IEA）今年1月釋出的報告提到，到2026年，AI行業的電力消耗預計至少是2023年的10倍。
然而，AI能耗並非無解，節能最佳化與發展可再生能源是目前的兩大解決方案。
透過技術創新來最佳化AI效能，包括改進AI模型、提升演算法效率、使用高效能硬體等，都有望減少AI的能耗。不少科技公司也熱衷於推出新的AI產品來解決AI目前在效率和節能方面面臨的挑戰。比如，英特爾最新推出的AI大模型Hala Point，在執行AI任務時能耗僅為傳統計算機的百分之一，展示出其在生成式AI計算中大幅降低能耗的可能性。雷內·哈斯也曾表示，採用更多定製晶片可以節省資料中心15%以上的功耗。
加快可再生能源佈局是另一把掌握未來算力的“關鍵鑰匙”。當現有能源系統難以應對AI廣泛部署後急劇增加的能源需求，能源增量也可以轉向核能和太陽能等可再生能源。如今，押注核能為資料中心提供能源支撐成為一大發展趨勢，微軟、谷歌母公司Alphabet、OpenAI等科技公司把眼光瞄向核電，斥巨資加大核能投入。不少能源公司如美國零售和發電公司Vistra Energy、美國聯合能源公司（Constellation Energy）等股價迎來顯著上漲。
推動AI可持續發展，同樣離不開立法的監管與引導。歐盟在今年3月透過的《人工智慧法案》中，要求“高風險人工智慧系統”報告其能源消耗和資源使用情況。能源資訊披露有助於合理估算AI所帶來的能耗影響，把能源和環境的可負擔性納入AI發展的綜合考量，在能源安全和技術可持續性之間進行均衡發展。 （作者：孫亞軍 來源：經濟日報）
