AI发展瓶颈是电力？中国工程院院士 这对中国来说不是问题，中国是现阶段最不需要担心能源问题的国家

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当前，随着人工智能技术深入发展，大模型、AI芯片和AI算力等成为行业焦点。然而，人工智能所面临的能源需求是一大挑战。训练大规模的模型和运行复杂的算法需要大量的计算资源和能源支持，研发高效的AI芯片和优化算法，以降低能源消耗和提高计算效率，成为人工智能领域亟待解决的问题。

7月4日，2024世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议(WAIC2024)在上海世博中心开幕。会上，中国工程院院士、阿里云创始人王坚回答算力和电力是否是AI发展瓶颈，表示电力方面，美国人工智能发展的瓶颈是电力，这对中国来说不是问题，是最不用担心的。

据美国最大的风能和太阳能发电场开发商NextEra Energy首席执行官约翰•凯彻姆(John Ketchum)表示，美国电力需求多年来一直相对平稳，随着人工智能的蓬勃发展，美国电力需求的增长率将大幅飙升，这一电力需求年增长率将加快至1.8%左右，未来五年的美国电力需求增速预期将快速提高81%，以跟上人工智能、电气化、云计算能力和芯片工厂的发展。

特斯拉CEO埃隆马斯克也曾指出，生成式人工智能的快速发展将导致电力和变压器短缺成为技术发展的瓶颈。他预测，这种电力短缺最早可能在2025年就会出现。

而王坚指出，能源问题目前还不是人工智能行业需要担心的，相对于人类已有的电力来说，现在是算力还不够。王坚举例说，1980年代，全世界都担心石油马上没有了，没想到现在石油反而变得更便宜。随着时间发展，新的能源和新的算力形式都会产生，我们不需要用现在的状态去解决十年后的问题。

王坚还谈到，在空间维度上，中国目前一年的发电量，比美国、日本和俄罗斯的总和还要多，因此中国是现阶段全世界最不需要担心能源问题的国家。

从AI发展瓶颈问题回看我国人工智能行业发展情况：

——人工智能行业发展加速

受益于算法、数据和算力三方的共同发展，人工智能应用逐渐成熟，既催生了新的市场，也为传统产业的发展注入了活力。据测算，2024年我国人工智能市场规模将突破6000亿元，预计2029年将突破万亿大关。人工智能将助力传统产业降低成本并提高效能，从而实现行业的智能化升级。

——AI大模型是一种新的智能计算范式

超大规模智能模型，简称大模型，是近年兴起的一种新的人工智能计算范式。和传统AI模型相比，大模型的训练使用了更多的数据，具有更好的泛化性，可以应用到更广泛的下游任务中。按照应用场景划分，AI大模型主要包括语言大模型、视觉大模型和多模态大模型等。业界典型的自然语言大模型有GPT-3、源、悟道和文心等。视觉大模型也已广泛应用于自动驾驶、智能安防、医学影像等领域。基于多模态大模型的以文生图技术也迅速发展，AI内容生成(AI Generated Content，AIGC)已成为下一个AI发展的重点领域。

——中国10亿参数规模以上大模型数量已超100个

生成式人工智能的快速发展对算力提出了更高、更迫切的需求，全国一体化算力体系建设的必要性愈益突出。截至2024年3月，中国10亿参数规模以上大模型数量已超100个，行业大模型深度赋能电子信息、医疗、交通等领域，形成上百种应用模式，赋能千行百业。

——中国生成式AI市场规模

2023年以来，由ChatGPT掀起的人工智能热潮席卷全球，带动AI产业取得了空前发展。其中，生成式AI(也称AIGC)这一分支备受投资者和科技巨头青睐，各类AIGC大模型纷纷面世，收获了数亿级以上的用户量，其影响力、应用范围和迭代速度尤为令人瞩目。因此，2023年被业界内外誉为生成式AI元年。据工信部测算数据，2023年我国生成式AI的市场规模约为14.4万亿元;同时，预计到2035年将突破30万亿元，在全球总市场规模中占比超过35%，成为全球AI产业链的重要一环。

根据美银美林股票策略师Thomas(T.J.)Thornton最新研报预计，到2030年，全球数据中心的电力需求可能达到126~152GW，在此期间新增大约250太瓦时(TWh)的电力需求，相当于2030年美国总电力需求的8%。

国际能源署近期发布的报告中预测，未来三年，全球对数据中心、加密货币和人工智能的电力需求将增加一倍以上，相当于一个德国的全部电力需求。到2026年，全球总体电力需求预计将增长3.4%。据国际能源署的数据，数据中心和输电网络的能源消耗已各占全球总量的1.5%。它们每年的碳排放总量与巴西相当。

中国数据中心工作组(CDCC)专家委员会副主任曲海峰表示，相关行业应该要重视提升数据中心用电能效，而不是抑制它的规模。数据中心并非要减少对能源的消耗，而是要提升能源消费的质量。未来，还需要进行技术创新和设备升级，以进一步提高发电效率、提高电网输送能力和稳定性、优化电力资源配置、提高电力供应的灵活性、推广分布式能源系统并减少能源输送损耗，以此来应对算力发展带来的能源需求挑战。

经济学人APP资讯组

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标签： 人工智能 模型 电力 随笔