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能源或成AI发展瓶颈,破局之法就在绿色算力

第一财经 2024-04-08 22:19:28 听新闻

作者:刘茗    责编:任绍敏

由惊人的算力需求传导出来的担忧确实不无道理,电力与能源或将成为AI发展的瓶颈,而破局之法就在绿色算力。

近期,ChatGPT与Sora几乎成为了无人不晓的热词,这两个“杀手级”的应用推动了AI大模型与各类生成式应用的飞速发展。市场调查机构Factorial Funds最近对Sora模型进行了剖析,发布的一份报告称,假设Sora推出后,将在TikTok和YouTube上得到广泛的应用,推算出峰值期需要的算力相当于72万张英伟达H100加速卡。这个庞大的数字不禁让人咋舌,算力未来是否会成为AI应用发展的瓶颈?AI繁荣发展的同时对算力的需求会越来越大,算力需要消耗大量电力,这一观点基本已经取得了普遍共识,那么换言之——AI发展的桎梏会不会源于电力?

所谓AI的尽头,是指AI发展到一定程度后,出现了阻碍AI继续高速发展的因素,目前看来这个因素很可能是由于电力供应的问题导致的算力不足。在讨论如何清除算力不足的障碍之前,先来看看算力是怎么产生的。如果把算力比作产出的成品,那么算力中心就是“工厂”,电力就是“原材料”,芯片等硬件是“生产设备”。要产生更多的算力,要么消耗更多的电力源源不断地生成算力,要么提升从电力到算力的转化率,即消耗同等的电力能产出更多的算力。

英伟达联合创始人兼CEO黄仁勋在今年2月12日的“世界政府峰会”上提到AI和算力所需能源巨大;3月在美国休斯敦召开的标普全球能源会议CERAWeek上,来自世界各地的高管与专家在谈论AI潜力的同时,纷纷提到了由AI带来电力需求激增的压力。由此可见,如果毫不节制地耗费电力来获取算力,将直接对能源造成极大的压力,且与全球倡导的节能低碳相违背。因此,破局之法在于建设绿色算力中心发展绿色算力,一方面更多地利用清洁可再生能源产生的绿电来补充电力供应的不足;另一方面在算力中心的硬件设施和运维管理等方面实现突破,降低单位算力所需的能耗。

在算力中心绿电使用方面,2023年10月,工业和信息化部等六部门发布的《算力基础设施高质量发展行动计划》中明确要求“促进绿色低碳算力发展,引导市场应用绿色低碳算力,赋能行业绿色低碳转型”。加之最近频繁被提及的新质生产力,算力是新质生产力的重要形态之一,新质生产力就是绿色生产力。近几年传统能源行业排放和污染问题日益凸显,在“双碳”和ESG理念的引领下,越来越多的企业开始转型,加大对清洁能源的投入。2024年2月29日,国家统计局发布《2023年国民经济和社会发展统计公报》,全年清洁能源发电量31906亿千瓦时,比上年增长7.8%。清洁能源消费量占能源消费总量比重为26.4%。我国西部和西南部地区风、光、水资源丰富,东数西算工程,正是为了更好地利用资源优势,提升绿电就地消纳和使用比例。此外,国家发展改革委和国家能源局日前发布的《关于新形势下配电网高质量发展的指导意见》提出,到2025年,配电网承载力和灵活性显著提升,具备5亿千瓦左右分布式新能源、1200万台左右充电桩接入能力。由此可见,随着清洁能源发电量的增加和新能源消纳能力的增强,由AI快速发展带来的电力压力将进一步得到缓解,算力也将在政策导向与ESG理念的带动下向低碳环保的绿色算力方向发展。

在算力中心硬件设施建设方面,提升芯片运算能力的同时,向低碳、绿色方向升级与优化。既要满足巨大的算力需求,又要响应国家“双碳”战略,我国芯片的研发工作除了在提高单位运算能力上加大力度之外,还需依靠优化底层架构等方式,降低单位算力能耗,实现设备运行高效化。例如:通过技术研发提高芯片的性能;通过异构计算等方法提高处理器单元的效率;通过高性能、高兼容性的连接技术实现软硬件和硬件与硬件的高效连接等。一旦芯片的研发在单位运算能力提升和能耗降低方面有了新突破,AI发展的瓶颈也将再次被打破。

在算力中心的运营管理方面,采用新技术和数智化工具进行算力中心的日常运营管理,将使得节能降耗工作进一步落到实处,是践行“双碳”、ESG理念和发展绿色算力的重要环节。例如:使用新技术提高制冷系统的效率,采用智能化能耗管理平台实时监测设备运行和用电情况,都是降低能耗的有效途径。此外,基于人工智能技术的空调节能算法和新型AI节能调优解决方案都已经出现。由此可见,AI作为新技术的代表也在努力消除自身发展的障碍,为绿色算力的发展与节能降碳做出贡献。

北京移动在京投建的首个绿色安全智算中心,本月将正式启用,该算力中心已入选国家首批绿色数据中心,在绿电的使用和绿色运营等实践方面都做出了表率。算力中心配备大型光伏发电系统,可以优化能源结构,降低碳排放水平;内部使用智能控制系统来精准分配电力,并配备一套废热回收系统,将设备产生的热能用于供暖,进一步降低能耗水平。

除此之外,随着算力与能源之间的联系越来越紧密,算力中心的商业模式也逐渐与绿色低碳挂钩,出现了新的模式。一种是能耗效率分成模式,即在合同中规定PUE值,低于规定值时运营方可分享节省下来的电费,高于规定值时超额电费由运营方承担。另外一种是合同能源管理模式(EMC)模式,即引入第三方节能服务公司,业主与节能公司对合同期内的节能收益进行分享。节能服务公司的引入是算力中心节能需求激增的表现,据中国通服数字基建产业研究院测算,仅此类存量市场节能改造的需求,2023~2025年预计全国市场规模超340亿元。

综上所述,AI应用的高速发展离不开强大算力的支持,算力已经逐渐成为一种新型基础设施,地位越来越重要。由惊人的算力需求传导出来的担忧确实不无道理,电力与能源或将成为AI发展的瓶颈,而破局之法就在绿色算力。在“双碳”目标与ESG理念的指引下,随着技术的不断进步,我国的算力将快速往绿色算力方向发展,从而打破AI发展的桎梏,让AI的发展没有尽头。

(作者系清华大学硕士、美国杜克大学访问学者、上海道甲科技有限公司合伙人)

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