ChatGPT一年电费2亿，AI咋这么费电？

ChatGPT居然这么费电？
最新的等式出现了：
ChatGPT日耗电量≈1.7万家庭日耗电量。
什么概念？一年光电费就要花2亿！
美国普通家庭平均单日用电29千瓦时，而ChatGPT的单日用电量超过了50万千瓦时。
（美国商业用电刚刚大约0.147美元顿1.06元，相当于一天53万元）
消息一出就直接冲上热搜第一了。

除了OpenAI ，谷歌也“不容小觑”：
在谷歌搜索中应用生成式AI技术，谷歌每年的消耗量将高达290亿千瓦时，相当于每天约7900万度。
而在未来，AI这种“吃电巨兽”的食量将会更加惊人。
数据统计：

到2027年，人工智能数据中心将与荷兰、瑞典等小国使用芬兰相当。

有网友赞赏表示：

这是利好光伏和风电吗？

所以AI最后拼的是谁发电多、谁发电成本低？

01 人工智能要耗多少电？

如上数据来自一篇论文《人工智能不断增长的能源足迹》。
作者是荷兰数字经济学家Alex de Vries，他通过英伟达、OpenAI、谷歌等公开数据进行了说明。
结果就得出了很多后果的结论。
首先，现在大模型训练期间的消耗推理和推理阶段相比，已经不值一提了。SemiAnalysis
数据显示，OpenAI需要3617台英伟达HGX A100、共28936个GPU来支持ChatGPT推理。
ChatGPT每天需要响应1.95亿次请求，预计每天需要消耗564兆瓦时电力，每个请求大约2.9瓦时。
而GPT-3整个训练阶段的耗电量指示灯为1287兆瓦时，是ChatGPT大约4天的消耗量。
谷歌报告也表示，2019- 2021年，与人工智能相关的能源消耗包含60%来自推理相应部分。
论文提出未来研究AI用电量时，更应该从全周期角度考量。
但也与模型再训练频率、模型性能与消耗关系之间的平衡有。比如BLOOM在推理阶段的消耗电量就显着降低。

其次，搜索引擎如果用上AI，消耗量还会更高。
谷歌方面曾在去年2月表示，AI响应请求的成本可能是普通搜索的10倍。
数据显示，使用一次谷歌搜索消耗的电量为0.3瓦时。这和上面分析给出的数据相呼应。
如果假定大模型能力接入到谷歌搜索中，预计需要512821个HGX A100，按照每台设备功耗为6.5千瓦来计算，每天将需要80吉瓦时的电力消耗，一年需要29.2太瓦时。
目前谷歌每天需要处理多达90亿次搜索，换算一下，平均每个请求要消耗6.9-8.9瓦时，已经是普通搜索的20倍+。

这一现象在英伟达的第二财报数据中也可以看到。
去年季度，英伟达收入创出同样的纪录，其中数据中心部门较上季度增长了141%，这表示AI方面的需求增加。
今年，英伟达AI服务器出货量增加量可能达到150万台，总功耗可能达到9.75-15.3吉瓦。这个数量级的服务器，每年的用电量将达到85.4-134太瓦时。
不过AI用电量会一路闪电吗？
研究也认为不一定。
哪像谷歌这样在全球拥有大量用户的搜索量，同时也慎重考虑AI与引擎的融合。硬件、软件和电力成本压力下，厂商的脚步或许没那么快。硬件
生产本身还受到掣肘，AI热潮使得台积电CoWoS先进封装产能吃紧，但新建工厂真正可能要等到2027年才能开始批量生产，或者可能会影响英伟达的出货量。
以及这个模型本身的算法和架构也让AI人工智能在一定程度上降低。
最终研究认为，关于AI用电流的问题，过于悲观或乐观都不可取。
短期内，在各种资源因素影响下，AI用天线翻转会被抑制；但硬件和软件的能效提高，显然也无法适应长期的需求电力增长。
总之，认为作者在AI开发方面，还是不要铺张的好。监管机构也需要考虑要求厂商披露数据，提高整个AI供应链的透明度，从而这一新兴技术的环境成本
。的话题已经多次引发讨论。
有研究指出，到2027年，人工智能的数据中心将与荷兰或瑞典等小国的用电量相当。
加州大学河滨分校研究表明，询问ChatGPT5-50问题，就可以消耗500毫升水。
由于AI超算数据中心需要大量水来一周，微软也承认用水量是训练模型的一大成本，从2021年到2022年，其全球用水量骤增了34%，相比之下AIGC之前的研究显然增加。

02网友：也很简单

除了微博，#ChatGPT日耗电超50万度#的消息也在知乎冲上热榜第三。

尽管这个数据看起来很惊人，但网友们都表示：

我们还是需要比较一下投入资金。

知乎网友@段小草就浅算一下：

一天50万度电，1.7万个美国家庭。但美国有1.2亿个家庭，根本只需万分的家庭用电，就能支撑一个服务全球TOP 1的AI产品、服务几亿用户，这还在浪费能源环境吗？

言外之意，如下所述（来自知乎网友@桔了个仔）：

ChatGPT 创造的价值实际上远远超过了它的作用。

和某些技术（咳咳，都懂）的消耗电量相比，它可能更不值一提了。

所以，有人（知乎网友@玩吾伤智）直接就表示，这则消息应该这么理解：

震惊，注意力要1.7万普通家庭的电量即可满足ChatGPT的一日用电需求。（手动狗头）

咳咳，是的，上面的答主@段小草还提到了一篇论文，题为《The Carbon Emissions ofwriting and illustration Are Lower for Al than for Humans》，讲的是AI在绘画和写作上的碳排放量比人类少310到2900倍，比人类少130到1500倍。

这样看来，AI甚至算得上“节能减排的先锋”。（手动狗头）

呐，我们还是早点洗洗睡、关注GPT-5什么时候发吧。

03奥特曼：我们需要可控核聚变

话又说回来，金牌收益，ChatGPT 一日 1.7 万个家庭的内存虽然不值一提，但 AI 内存确实也是一个值得关注的问题。

而这一点，奥特曼早就“担心”了。

在今年1月举行的沃斯会议中，他就表示：

人工智能的未来取决于清洁能源的突破。

图源/Digwatch

具体来说，他认为：

随着技术越来越成熟，人工智能将消耗越来越多的电力，如果能源技术无法突破，就无法实现这一目标（即让人工智能技术释放全部潜力）。

而现在，公众还不太了解这个需求有多大，奥特曼本人表示也远超他的预期。

关于如何提升能源产量，他也直言：

需要可控的核聚变，或者更便宜的太阳能及存储等等。

——说起可控核聚变，奥特曼其实早就押注了一家相关公司，名叫Helion。

他在上面投资了3.75亿美元，这是他以个人名义投资的最大一笔。

除此之外，奥特曼的“爸爸”微软也押注了这家公司。

据了解，Helion成立于2013年，目前约有150多名员工。他们预计将在2028年上线50兆瓦规模的可控核聚变发电项目，微软将率先采购。