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🚀前言

无所不能的 ChatGPT，使人们对大语育模型的通用能力有了全新认识。

🚀一、算力与能源的问题

伊利亚·苏茨克维提出“预训练大模型已走到尽头，规模法则逐渐失效”的观点虽尚存争议，但他所指出的另一重瓶颈——算力限制，已成为行业公认的挑战。构建强大算力所需投资巨大、能耗惊人，是不争的事实。

以当前应用规模为例，ChatGPT 每日需服务约2亿用户，背后需数十万张高性能GPU卡提供算力支持。截至2024年底，我国字节跳动公司旗下的豆包大模型用户数达1.6亿，位居全球第二，其算力需求也高达十万量级GPU卡。如此庞大的算力规模，意味着极高的成本与能源消耗。

与传统互联网应用相比，大模型在理解、推理与生成任务中需执行更复杂计算，能耗差异显著。谷歌母公司Alphabet董事长约翰·亨尼斯曾在2023年2月指出，大模型单次交互成本可达传统关键词搜索的10倍。据披露，谷歌每次搜索耗电约0.3Wh，而大模型交互则为3Wh。尽管技术发展推动能效提升，当前大模型总能耗依然惊人：ChatGPT日处理2亿用户请求，耗电量超过50万度。

高运营成本使多数大模型企业难以长期推行免费策略，普遍转向收费模式。值得一提的是，我国企业DeepSeek凭借显著降低的成本，率先实现对用户免费，广受欢迎并引发同业效仿，为AI普惠发展开辟新路径。

除运营外，大模型训练亦属高能耗环节。知名大模型单次训练成本在数千万至数亿美元之间。例如，GPT-4训练一次耗电达2.4亿度；谷歌全年AI训练用电23亿度，相当于美国一个州首府所有家庭一年用电总量。

AIGC的能耗问题不仅限于电力，还包括水资源消耗。微软2022年用水量同比激增34%，达640万立方米，超过2500个奥运标准游泳池水量，主要原因正是AI算力设施冷却用水大幅增加。

AIGC的快速发展推动全球算力需求激增。国际能源署（IEA）数据显示，2022年全球数据中心耗电4600亿度，预计2026年将升至1万亿度，增幅超一倍，相当于日本全国年用电量。这一增长主要源于AI尤其是AIGC的广泛应用。

面对算力、成本与能耗的多重制约，行业持续寻求突破并已取得进展。2024年12月与2025年1月，我国深度求索（DeepSeek）公司相继推出DeepSeek-V3和R1开源大模型，性能媲美GPT-4o和Claude-3.5等顶尖模型，但训练成本仅为GPT-4o的二十分之一，服务成本为其十分之一，能耗显著降低。DeepSeek通过算法创新实现能效提升，为全球大模型发展提供新思路。

随着AIGC应用普及，算力与能耗需求仍将保持高速增长。清华大学高等研究院双聘教授、美国国家工程院外籍院士沈向洋在2024年11月大湾区科学论坛上指出：未来10年，年算力需求预计每年增长约4倍，10年累计增长达100万倍。这一预测凸显算力与能耗压力的长期性与严峻性。

为应对AIGC带来的能源挑战，各国正从技术创新、新能源应用和政策引导三方面发力：

• 技术创新：研发高能效专用AI芯片，优化模型架构与算法，探索以小模型实现近似大模型效果的技术路径；
• 新能源使用：全球数据中心加速转向光伏、风电、水电等绿色能源；
• 政策引导：多国出台数据中心能源政策，如我国要求新建大型及超大型数据中心全面达到绿色标准，并规定至2032年新能源使用比例须逐步提升至100%。

我国作为全球绿色能源发展的重要推动者，有望在破解AIGC能源难题方面发挥表率作用，推动AI在可持续轨道上高质量发展。