國際能源總署(IEA)1月預估,全球資料中心2026年的用電需求,將比2022年增長逾1倍,用電需求增加的主要推手就是AI。

AI業界人士表示,全球有足夠的能源產能可吸收資料中心新增的用電需求,且技術效率改善也有助減少用電需求。但有些人對AI產業做出的承諾抱持懷疑,並擔心該產業過度消耗化石燃料,將阻礙全球因應氣候變遷的努力。

●什麼是資料中心?何以擴張速度這麼快?

每當民眾的手機資料備份至雲端,實際上這些資料儲存在資料中心(data center),這是數以千計電腦伺服器組成、持續運作的大型設施。

資料中心已成為5G和雲端儲存時代不可或缺的基礎設施,能支援從金融交易、社群媒體到政府運作等一切功能。

資料中心的運作仰賴穩定並持續供應的能源,根據IEA,資料中心目前占全球用電量超過1%。

在AI獲得廣泛運用前,資料中心的用電量已經快速增加,主要用電推手是比特幣挖礦產業。

但科技業積極轉向AI,使資料中心的建造和使用急遽升高,因為訓練AI模型非常耗能,耗電量遠遠超過資料中心的傳統活動。

美國電力研究院(Electric Power Research Institute,EPRI)副院長波特(David Porter)表示,舉例來說,利用聊天機器人ChatGPT查詢資料的耗能程度,比Google標準搜尋高出10倍。

波特說,AI目前占美國資料中心用電量約10%至20%,但這個比率在未來可能「顯著提升」。

大型科技公司之間的激烈競爭加劇這種能源消耗,這些企業正爭相打造功能更強大的生成式AI模型。

研究人員近來發現,訓練這些模型所需的算力成本,每過9個月會增加1倍,而且沒有放慢的跡象。

因此,IEA預估,全球資料中心2年內的耗電量將相當於瑞國或德國。加州大學河濱分校(UC Riverside)研究人員也預估,全球截至2027年底前的AI需求,恐使資料中心消耗超過1兆加侖的淡水。

●危及氣候目標和能源基礎設施

能源使用快速增加,可能破壞大型科技公司在AI炒作週期來臨前訂下的氣候承諾。例如,微軟(Microsoft)在2020年追隨谷歌(Google)做出類似的氣候承諾,允諾十年內實現負碳排。

然而,微軟去年展現雄心壯志追求AI,導致整年溫室氣體排放量大增30%,使實現氣候目標的進度倒退一大步。

●可能的解決方案

消耗所有這些能源的企業指出,他們正研究解決方案。許多AI支持者認為,他們的技術對於應對氣候變遷至關重要,包括改善效率低落問題。

Google在2016年宣布,旗下DeepMind公司運用AI,使Google冷卻資料中心的用電量顯著降低「高達40%」。

晶片硬體效率的提升,也有助減少能源使用,像是AI晶片龍頭輝達(NVIDIA)今年推出新的圖形處理器(GPU)系列,耗能比之前的型號降低25倍之多。

業界人士也認為,透過帶動再生能源的建設,尤其是風力、太陽能和核能,他們正引領能源轉型。

但許多新的資料中心依然由化石燃料供電,因為新型能源還需要一段時間才能商轉供電。(中央社)

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