了解 Google 的 AI 气候足迹

(SeaPRwire) –   对于那些关心此事的人来说，依赖人工智能的互联网查询的兴起令人担忧。许多人已转向ChatGPT及其他服务来寻求简单问题的答案。甚至基本的Google搜索也包含人工智能衍生的结果。

根据不同的数据计算方式，人工智能查询的能耗及相关气候成本可能存在很大差异。ChatGPT提供的数据显示，每次提示的能耗高达0.34瓦时，相当于家用灯泡使用20秒，而一组研究人员指出，对于更长的提示，某些模型可能消耗多达100倍的能量。 

周四，Google公布了自己的数据：使用Gemini——该公司无处不在的人工智能工具——进行平均搜索的能耗为0.24瓦时。这相当于观看大约九秒钟的电视。这种搜索会排放0.03克的二氧化碳当量。也许更有趣的是Google表示，随着时间的推移，Gemini文本查询变得更清洁。该公司表示，在过去一年中，每次查询的能耗下降了约97%，而每次查询的碳排放量下降了98%。Google今年夏天早些时候发布的一份单独报告显示，数据中心的能耗与由此产生的排放量脱钩。（当然，值得注意的是，简单的文本查询不如图像、音频或视觉生成等其他功能那样密集，并且这些数字不包括模型训练——鉴于准确计算这些数字的挑战，Google的报告中并未包含这些数字）。  

这种下降趋势能否持续，是任何关注美国能源和气候未来的人的关键问题——其影响不仅关乎美国未来的排放量，还关乎电力行业数千亿美元的投资。在各种相关行业中，领导者将需要努力做到两全其美：在满足人工智能日益增长的需求的同时，避免随着人工智能模型效率的提高而过度建设基础设施。  

Google的进步归结为两个主要因素：更清洁的电力以及更高效的芯片和查询处理。 

清洁能源战略令人印象深刻，但相当直接。该公司购买了大量可再生能源为其运营供电，仅去年一年就签署了购买8GW清洁电力的合同。根据美国能源部的数据，这相当于2400台公用事业规模风力涡轮机的容量。展望未来，该公司已投资帮助其他未来清洁技术（如核聚变）投入使用。  

但还有该公司的效率措施。在能源领域，效率通常指简单地减少能源使用，并使能源硬件运行更高效——例如气候控制或更好的绝缘。虽然Google也做了一些，但最令人印象深刻的效率提升来自于人工智能生态系统，而非能源系统。该公司创造了自己的芯片——称之为TPU，与广泛使用的GPU相对。据Google的可持续发展报告，这些芯片随着时间的推移变得更加高效——自2018年以来效率提升了约30倍。该公司还通过采用不同方式处理查询的技术，提高了模型效率，从而减少了所需的计算能力。几周前，该公司还宣布了一项计划，将数据中心的需求转移到电网压力较小的时间段。  

问题在于——不仅对于Google，对于任何深度投入人工智能的公司而言——这些项目和由此产生的效率提升能否持续。只要使用量的增长不超过效率的增长，更深入的效率提升将是巨大的气候胜利。 

更高的效率也将对整个能源行业产生重大影响。目前，电力公司正大力投资新的发电来源，假设人工智能将继续推动需求增长。但很难准确预测需求增长的速度。预期的效率提升是其中一个重要原因，而Google的成果至少应该让你停下来，思考这种已知未知（known unknown）的潜力。 

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