人工智能聊天机器人的能源消耗引发了深刻的疑问。实际上，这些技术的运作需要一不可思议的能源需求。数据中心是人工智能处理不可或缺的部分，如今占全球能源消费的1.5%。这一现象可能会越来越严重，将人工智能推向全球电力消费的主要角色。
语言模型需要巨大的计算能力。 训练复杂的系统时，能源消耗呈爆炸性增长。*环境问题将是面对这一现实的重要因素*。使用这些技术的用户必须深刻理解其使用的影响，以促进未来所需的*能源透明度*。
人工智能聊天机器人的能源消耗
对人工智能聊天机器人的不断增长的需求导致了前所未有的能源消耗。在2023年，负责人工智能处理的数据中心在美国占电力使用的4.4%。在全球范围内，这些基础设施消费约占总能源的1.5%。这一现象预计将加剧，预测显示这种消费可能在2030年前翻倍。
能源密集型的原因
聊天机器人的能源密集主要体现在两个过程：训练和推理。在训练过程中，语言模型（例如OpenAI使用的那些）会被海量的数据集所供养。这种“越大越好”的方法促使模型越来越庞大，从而使能源消耗呈指数级增长。
训练过程
语言模型的训练过程需要高性能服务器。例如，Nvidia DGX A100服务器单独需要最多6.5千瓦的电力。训练的复杂性意味着需要使用多台服务器，每台服务器配置八个GPU。训练单个模型可能需要数周甚至数月，从而消耗大量能源。
推理：能源挑战
在训练之后，推理指的是模型根据请求生成回应的阶段。尽管此过程所需的计算能力较少，但仍然耗能。由数百万用户发出的请求数量加大了能源需求。目前，OpenAI声称每天处理超过25亿条请求。
评估与能源透明度
研究人员如Mosharaf Chowdhury和Alex de Vries-Gao致力于量化这些能源需求。他们的目标是提供与人工智能相关的能源消费的清晰视图。目前，像ML Energy Leaderboard这样的平台可以追踪开源模型的能源消费，但对于大型企业的透明度仍然有限。
增强透明度的挑战
如Google和Microsoft等大型科技企业通常对这些数据保持沉默。这种不透明性使得评估这些系统的环境影响变得复杂。缺乏透明度还减弱了用户在能源使用上做出负责任决策的能力。
迈向可持续发展
聊天机器人的用户扮演着重要角色。对更大透明度需求的增加可能促使企业公开这些关键信息。这种演变将支持在能源消费方面做出更明智和负责任的选择，同时激励决策者制定可持续政策。
要深入分析与人工智能相关的能源挑战及其未来影响，请查阅关于人工智能与能源需求之间的相互依存关系的文章。
关于人工智能聊天机器人的常见问题：了解其高能源消费
为什么人工智能聊天机器人的能源消耗如此之高？
由于训练和推理阶段所需的计算能力，人工智能聊天机器人需要大量能源。训练时需要巨大的数据集和多台服务器，而推理由于处理的请求数量庞大也需要很多资源。
人工智能聊天机器人的能源消费对环境有何影响？
人工智能聊天机器人的能源消费对碳排放和电力消费有显著贡献。在2023年，托管这些技术的数据中心约占美国电力消耗的4.4%，这一数字在上升。
像ChatGPT这样的人工智能模型训练需要多少能源？
估计训练GPT-4模型大约使用了50千兆瓦时的能源，相当于为像旧金山这样的大城市提供三天的电力。
人工智能聊天的用户如何可以减少他们的能源足迹？
用户可以通过避免过量请求和选择低使用时段来减少他们的能源足迹，以避免对服务器的超负荷。促进人工智能服务能源消费透明度也可以帮助用户做出更明智的选择。
人工智能聊天机器人的训练和推理之间的能源消费有什么差别？
训练由于所需的数据量和计算能力的巨大需求而需要大量能源，而推理每请求的能源消耗较低，但由于用户数量庞大可能迅速累积。
为什么很难获得人工智能聊天机器人的能源消费的具体数字？
像Google和Microsoft这样的企业通常会将这些数据保密或提供模糊的统计信息，从而使得评估人工智能聊天机器人的环境影响变得困难。
公共政策能如何影响人工智能聊天机器人的能源消费？
公共政策可以鼓励透明度，并要求企业报告能源使用情况，从而使消费者能够做出更负责任的选择，并优化人工智能服务的使用。
几年以来，人工智能模型的培训在能源消耗方面发生了怎样的变化？
近年来，人工智能模型的规模和复杂性大幅增加，导致训练所需的能源消费呈指数增长。
