文章主题：
🚀🔥ChatGPT引领AI浪潮，却隐藏着环保挑战！💡尽管这款创新技术在全球引发了热议，但鲜为人知的是，它背后的能源消耗不容小觑——训练和运行AI模型的碳排放量令人咋舌。💻💻科技日新月异，绿色出行与智能科技如何和谐共生？🤔这不禁让人思考：作为引领未来的热门领域，AI与环保目标是否存在潜在冲突？🌍💨我们不能只追求技术革新，而忽视了地球的呼吸。🌱💡让我们一起探索如何在推动科技进步的同时，实现可持续的未来。🌍
大型AI模型的碳排放
🌟 ChatGPT的能量消耗与环保影响：🔥💡 OpenAI的能源足迹虽未明说，但第三方研究揭示了其训练过程中的惊人数字——ChatGPT在准备上市前的部分训练阶段，仅这一部分就耗费了惊人的1287吉瓦时（TWh），相当于550个来回纽约至旧金山的碳排放量之和！😱🔍 这仅仅是冰山一角，因为AI模型的实际碳足迹远超于此。一旦这些大型技术投入运行，其碳排放潜力将不可忽视。🌍🌱 作为引领潮流的语言模型，ChatGPT的能源消耗与环境影响引发了全球关注。我们期待看到更多的透明度和可持续解决方案，以确保科技发展的同时，也保护我们的地球🌍。# ChatGPT # 碳排放 # AI能源效率
🚀微软和谷歌等巨头的搜索引擎正在经历一场技术革新，随着ChatGPT这类生成式AI系统的引入，每次搜索请求背后的数据处理量正以4-5倍的惊人速度激增。🔍这不仅是对现有架构的巨大挑战，也反映了用户对于智能化交互日益增长的期待。为了满足这些需求，科技公司如QScale的马丁·博切德所观察到的那样，不得不投入大量资源进行AI模型的持续训练和参数扩展。平均每轮迭代，计算量的攀升无疑在成倍飞跃。💻这不仅意味着更高的能源消耗，也对公司的数据处理能力和算法优化提出了前所未有的要求。然而，这种技术升级并非全然负面。它推动了科技行业的创新，促进了人工智能技术的进步，并可能在未来引领更高效的搜索体验。但同时，我们也需关注如何在追求速度的同时，确保系统的稳定性和可持续性。💻#搜索引擎优化 #AI技术革新 #数据处理量增长
🏆全球数据中心绿意渐浓💡：能源署报告显示，这些数字中枢的碳足迹已悄然攀至1%的全球温室气体总量边缘。随着AI技术的飞速进步及云计算需求的飙升，预计这一比例还将持续攀升🌟。特别是那些大型、复杂的AI模型，正成为碳排放的新挑战。🌍面对科技创新与环境保护的双重课题，如何找到绿色发展的平衡点？这是一个亟待解决的议题，关乎地球的未来和人类可持续的生活。🌱我们必须审慎对待每一份能源消耗，确保科技的脚步不会以牺牲环境为代价。💻在这个数字化的时代，我们既要拥抱AI带来的便利，也要关注其背后的碳足迹，寻找创新与责任的交集。🌍绿色数据中心的建设，或许就是解决这一矛盾的关键所在——它不仅关乎技术的进步，更关乎我们的智慧选择和行动承诺。🌱
如何减少AI本身的碳排放
🌟💡 AI 碳足迹计算器来啦！🔍 训练与运行中的能源消耗，直接影响着绿色科技的环保程度。💻 了解机器学习过程中的温室气体生成量至关重要，这是迈向低碳AI的关键一步。🌍 通过创新技术，科研团队正在研发精确的算法，帮助我们量化这些排放，为智能决策提供科学依据。🌱 让我们一起努力，降低AI对环境的影响，绿色前行！🌍 #AI碳排放 #环保科技
🌟谷歌视AI为绿色革命的关键🌟通过尖端科技与创新模式💡，降低AI能耗是实现环保与技术并进的不二法门。相较于制造庞大计算设备的高昂成本，优化AI系统能显著减少碳排放，两者间的平衡并非难题。🚀让我们携手，以AI引领，驱动可持续未来🌍！记得关注我们的最新研究动态，一起探索绿色科技的无限可能！💻🌍
谷歌公司新近公布了一项研究成果，详细介绍了先进的AI语言模型的能源成本，以及如何有效减少其能源消耗量。谷歌的技术团队开发了3种基本方法，这些方法目前已经在谷歌公司内部使用，任何使用谷歌云服务的机构也可以购买并使用。
首先是“模型法”。研究人员表示，选择高效的模型架构至关重要，因为它可以提高模型的质量，同时将计算时间缩短一半。其次是“机器法”。与传统处理器相比，使用专门用于AI训练的处理器和系统，可以将效能提高2—5倍。最后是“云端法”。在大多数情况下，企业或机构的本地数据中心老旧、规模小。因此，新的节能冷却和配电系统难以在本地数据中心推广。谷歌提供的基于“云端”的数据中心，相当于全新的、定制的“仓库”，具有与5万台本地服务器相当的能效，配备异常高效的能源系统。因此，由谷歌提供的“云端”而不是在本地进行计算，可以节省约50%的能源，从而减少碳排放。谷歌云还允许客户选择最清洁的能源，从而进一步削减碳排放。
综上，基于改进的模型、特定用于机器学习的硬件和高效的云数据中心，可大幅削减AI系统的碳排放量。
谷歌公布的数据表明，AI机器学习训练和运行所消耗的能量，在过去3年中仅占谷歌整体能源使用量的10%~15%。谷歌公司之所以能够取得这样的成果，除了运用上述3种先进的方法，软件和硬件方面的支持也非常重要。
为了改进机器学习模型，谷歌采用了“神经架构搜索”（NAS）系统。每个“问题域+搜索空间”组合通常只须执行一次NAS，然后就可将生成的模型重复用于数百个应用程序。NAS的一次性能源成本，通常可以被持续使用的碳减排方法抵消。在硬件方面，谷歌传统的数据中心使用诸如Nvidia P100等型号的GPU，其能耗较高。专门为AI系统开发的TPUv4等新一代硬件，性能比Nvidia P100提升了14倍。谷歌高效的云数据中心的能耗，只相当于普通数据中心的一半。
总体来看，由低碳能源驱动的新型数据中心，可将能耗减少到传统数据中心的七百五十分之一。
作为服务提供商，谷歌可以指导用户采取简单的措施来提高其碳减排绩效。工程师可以在最环保的数据中心中速度最快的处理器上训练AI模型——这些数据中心往往部署在“云端”。
谷歌公司建议，科技公司中机器学习方面的研究人员，应专注于设计更高效的模型，并关注其能源消耗和碳排放。AI行业应鼓励质量因素之外的“绿色竞争”，即确保新技术、新产品达到减排要求。
AI助力减少碳排放
据英国《经济学人》杂志报道，尽管大型AI模型是碳排放大户，但以AI为代表的前沿科技也在为碳减排做出贡献。
以交通行业为例，在推动碳减排的过程中，使用以智能信控为主的缓堵型智能交通技术，可以有效提升城市主要路口的通行效率。一个千万级人口的城市，每年可因此减排4.16万吨——这相当于1.4万辆私家车一年的碳排放量。
从目前的实践来看，理解和实现碳减排的关键，是对碳减排的效果进行预测和监控。AI在节能减排中具有预测排放、监测排放、减少排放三个关键应用。据《经济学人》报道，在预测方面，AI能够根据当前碳减排的工作和需求情况，预测未来的碳排放量，同时进行指引。在监测方面，AI能实时跟踪碳足迹，从采购、生产、销售、运维、物流等全环节收集数据，提升监测的准确性。在减少碳排放方面，AI收集各环节数据后，能够以全局视角对工作流程做出优化调整。
AI助力碳减排，目前在全球多个领域已有应用。在新能源领域，突出问题在于其具有波动性、随机性、间歇性等特点。通过AI技术结合仿真计算，可对风、光、电的不稳定情况做场景预测。例如，结合风速、风向、光照强度等自然特征，对未来的发电量进行合理的预测，给电网设定更精准的发电计划，将新能源的不确定性屏蔽在技术层面之下。又例如，水务公司的业务范围包括取水、制水、供水、排水、污水处理、节水等。对于居民供水来说，水压过大，所需的能耗较大，管网漏损率较高，可能会引发爆管事故；水压过小，可能造成居民用水不便。为了解决这一问题，水务企业在地下部署硬件传感器监测水压，形成“水务大脑”，在保证安全、稳定供水的前提下，通过AI技术实现智能化调压控制、能耗优化。
AI降碳技术也应用在电厂、工业园区等能源消耗量较大的业务场景中，对其用电需求进行精确预测和控制，进行耗电设备、碳足迹的优化。
AI技术的进步给人类带来了诸多便利，但必须在发展中关注环境问题。未来AI如何实现可持续发展，以及如何更好地支撑“双碳”领域的变革，是亟待相关行业共同解决的问题。
AI时代，掌握AI大模型第一手资讯！AI时代不落人后！
免费ChatGPT问答，办公、写作、生活好得力助手！
扫码右边公众号，驾驭AI生产力！
相关文章
