在AI时代下,能源板块将迎来新的发展契机,不仅因为AI技术本身为能源行业带来新的需求和挑战,更因为它能够推动新能源技术的创新和应用,进而应对全球能源转型的复杂性,提高系统效率,加快转型速度,且使之朝着更高效、可持续的未来发展。

过去一年多来,以AI大模型为引领的AI技术应用备受瞩目。然而,在这一技术爆火的背后,还隐藏着巨大的能源危机。实际上,在ChatGPT等AI大模型刚推出之际,就有一些专业人士强调这一问题。似乎进入2024年之后,能源供给远期不足的问题正摆上桌面来进行广泛讨论。

在AI大模型时代,能源危机的讨论主要集中在人工智能(AI)大模型对电力和水资源的大量消耗上。根据多份预测分析报告,AI大模型如ChatGPT和GPT-3在训练过程中需要大量的电力和水资源,这不仅导致了高碳足迹,还引发了新的能源危机。

近日,Meta联合创始人兼CEO马克·扎克伯格也这一问题发表了自己的观点。他表示,困扰业界已久的AI芯片短缺问题已基本结束,但能源供应问题将成为下一个主要瓶颈。这说明越来越多人开始关注AI技术“指数式成长”将给我们带来的新的可续发展的危机。

AI大模型有多耗电、耗水?

尽管英伟达AI芯片“一枝独秀”,加上先进芯片工艺和封装技术的产能不足,使得AI GPU的供应一直处于供不应求的状态,但随着AMD、英特尔等科技巨头的加入,以及一些科技企业推进自研AI芯片,将逐渐使得GPU不再那么“紧缺”。

扎克伯格也表示,随着AI GPU短缺问题告一段落,企业将会忍不住投入大量资金建设一些东西,比如数据中心。未来,基于这一趋势,数据中心将进一步催生庞大的能源需求,而且能源不足“似乎只是个时间问题”。

根据摩尔定律,集成电路上可容纳的晶体管数目,约每隔18个月便会增加一倍,而大模型对算力的需求,则每隔3-4个月就会翻一番。

毫无疑问,算力需求不断增长,耗电量也水涨船高。相关数据显示,Huggingface的bloom的参数量是1760亿,前期训练耗电量为43.3万度,约等于中国117个家庭一年生活用电;GPT-3参数量1750亿,前期训练耗电量为128.7万度,约等于中国348个家庭一年生活用电。

然而,前期训练耗电仅仅占整个推理训练过程的20%~30%,后期训练还要占到额外70%~80%。以ChatGPT测算,日均最高访问量2.7亿次,每个人每次访问会提5个问题,一整个月下来光是推理消耗的电量就是1872万度。

美国半导体行业协会(SIA)与半导体研究公司(SRC)此前联合发布的《半导体10年计划》报告预测,世界能源的供应增长日趋平缓,AI系统能耗却正呈现倍增态势。如果这一趋势不发生扭转,必将导致能源供应短缺或者AI系统价格上涨、难持续发展的问题。

有分析数据预测,到2027年,整个人工智能行业每年将消耗85至134太瓦时的电力,相当于荷兰或阿根廷一年的用电量。

当然,除了庞大的耗电,AI模型旺盛的算力需求还要求与之匹配的散热能力,将带来庞大的耗水量。据国际能源署数据,在全球范围内,数据中心目前约占全球用电量的1%至1.5%。全球人工智能领域的蓬勃发展可能会导致这一数字大幅上升,而且速度会很快。与此同时,大量的碳排放和数百万加仑淡水的消耗也不容小觑,比如AI大模型需要耗费大量水用于冷却超级计算机。

能源生产成为新的投资风口

随着AI大模型的技术竞争进入纵深阶段,行业开始将注意力转向模型训练所需的能源领域。这反映了AI对清洁能源突破的依赖,以及产业界对光伏和储能等新能源形式的关注。比如,OpenAI创始人Sam Altman就强调AI的未来取决于清洁能源的突破;英伟达CEO黄仁勋也指出"AI的尽头是光伏和储能"。

目前来看,建造新的发电厂,无论是火力发电,还是水力发电,都将需要一个漫长的周期,毕竟涉及到环境评估、项目评估以及其他法律问题,同时还需一些基础设施以满足长距输电的需求。这就需要考量能源生产的灵活性,而太阳能光伏、风能等新能源形式,以及储能设备设施,将提供能源供给便利性,同时还有助于“双碳”目标的实现。

根据彭博新能源财经(BNEF)发布的《2024年能源转型投资趋势》报告,2023年全球低碳能源转型投资激增17%,达到1.77万亿美元,可再生能源、电动汽车、氢能和碳捕集都推动了投资的同比增长。其中,2023年,全球对清洁能源供应链的投资达到1350亿美元,到2025年可能增至2590亿美元。

以上数据还是在在地缘政治动荡、高利率和成本通胀的情况下出现的,足见清洁能源转型的韧性。这其中除了全球力推“双碳”目标之外,以AI为代表的新技术应用催生的庞大的能源需求,也是新能源投资上涨的重要助推因素之一。

目前,光伏发电已经成为全球电力供应的重要部分。数据显示,2023年全球用电量达到了28.5万亿千瓦时,发电量为30.6万亿千瓦时,其中光伏发电占比高达12.2%。未来几年,随着能源需求增长,光伏发电将主导电力产能之一。尽管此前光伏行业曾面临供过于求的局面,但AI数据中心等迅猛发展将带来新机遇。

除了太阳能光伏,风能、氢能、地热发电、生物发电以及核能等都将是新能源重要供给端。

此外,全球能源转型的趋势也为储能行业提供了新的增长机遇。在新能源发电量快速增长的背景下,储能技术成为平衡供需、提高能源利用效率的关键技术之一。比如,特斯拉就在大力推进储能技术,而上海储能超级工厂的建设就是其在储能领域布局的重要一环。

AI技术还将“反哺”能源危机的解决

诚然,AI技术的发展带来了庞大的能源需求问题,如数据中心的用电量增长,对能源基础设施和环境构成了重大挑战。面对新的能源挑战,除了增加能源供给之外,提高能源生产与利用效率也是重要的解决方案之一。

未来,随着全球科技的发展,对能源的需求将进一步上升,AI技术也可将通过自身优势“反哺”解决能源危机。

其中,在预测和需求分析上,可利用AI技术进行能源需求预测,帮助电网更有效地管理和分配风力、太阳能等可再生能源。比如,通过分析天气预报数据和历史风力发电数据,AI模型可以提前36小时预测风电产出,从而帮助电网更有效地管理这些资源。

在智能电网和资源配置上,AI技术可以通过监测和分析能源系统的实时数据,优化能源结构和资源配置。这包括通过学习设备的行为和确定断电的方法,帮助优化用电,减少用电需求,同时匹配电力需求以适应可再生能源发电。

在降低能源浪费上,通过实时监测能源消耗信息,AI可以识别能源使用的潜在问题,并提供优化建议,减少能源浪费和损耗。此外,将机器学习算法用于设备的智能监控和预测维护,可以进一步提高能源系统的工作效率。

在推动可持续发展上,AI技术还能通过提高能源效率和降低成本,推动可持续发展。这不仅可以减少环境污染和气候变化,还可以提高能源安全和可靠性。

因此,在AI时代下,能源板块将迎来新的发展契机,不仅因为AI技术本身为能源行业带来新的需求和挑战,更因为它能够推动新能源技术的创新和应用,进而应对全球能源转型的复杂性,提高系统效率,加快转型速度,且使之朝着更高效、可持续的未来发展。

从这个角度,这也是AI大模型其中一项具有重要意义的应用所在。

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