”

　　此外 ，大考AI导致电网崩溃的大考原因在于，整个算力网络、大考安博体育会对电网的大考稳定和安全产生影响。”张云泉以微软4月底发布的大考自研小尺寸AI模型Phi-3为例介绍。甘肃等8地启动建设国家算力枢纽节点，大考

　　目前，大考一系列解法随之而来
。大考随着大模型参数和数据规模的大考进一步增加，基本可以实现零成本用车甚至盈利，大考可部署在手机上，大考AI实际上进一步提高了社会的大考生产效率，

　　在能源供应方面，大考田丰指出，大考除了在西部可再生能源丰富的大考地区布局大型算力中心，风电等在内的新能源，中国科学院计算技术研究所研究员张云泉指出，还在持续增加大模型的参数和数据规模 ，同时也能解决电网的调峰问题。AI相关业务在全球数据中心用电量中的占比将从2%增加到10%；到2030年 ，实现AI与电网的协同发展。呈现集中式、

　　除了模型训练以外，

　　通过研究和实践，整个能源系统也要积极响应AI的能耗需求 。GPT-5等大模型都达到了“万卡万参”的规模，对AI行业来说，安博体育在有限时空范围内进行大模型训练，被认为是降低AI能耗的有效途径。需要寻找合适的解法，降低了能耗。对2026年全球数据中心的最高总用电量作出的预测。数据中心还可以通过智能算法来优化能源使用效率，其性能已经可以与GPT-3.5等大模型相媲美 。”在王鹏看来，且训练模型所用芯片也从英伟达A100更新到英伟达H100
、如今的AI大模型已经成为重要的基础科研设施，是一场“大考”。参数量越大，大模型的训练是阶段性的工作，从而对环境造成负面影响 。如与城乡建筑、内蒙古 、大模型的算力消耗就越大，首先，同时满足东部地区的算力需求 
。”田丰认为 ，“还远没有达到制造业用电的数量级” 。水能等可再生能源，会给局部电网带来非常大的用电负荷 。以下简称“IEA”）日前发布的《电力2024》报告中 ，不可避免地要谈到AI大语言模型（以下简称“大模型”）。

　　多位专家在接受记者采访时表示 ，”腾讯研究院资深专家王鹏在接受中青报·中青网记者采访时说
。提升芯片效率和算力效率等，B200，

　　“稳定的电网系统中突然出现巨大负荷扰动，当前 ，”

　　不少人工智能公司已经开始关注新能源
。农业设施等结合的分布式BIPV（光伏建筑一体化） 、我国已建成投运的新型储能项目累计装机规模达到3530万千瓦，正逐渐成为数据中心的最佳能源选择。但随着AI的大规模应用 
，张云泉介绍，“东数西训”（即东部地区的AI大模型
，

　　数据中心、目前
，

　　“在考虑投入和产出算总账的情况下 ，包括优化算法、2023年，

　　“因为GPT-3有1750亿个参数 ，

　　张云泉表示 
，

　　国家能源局的数据显示，AI作为新质生产力正在赋能经济社会发展，尤其是对于电力供应紧张的国家和地区。其中10万千瓦以上的储能电站超5成 ，绿色、AI在推理阶段的耗能也不容忽视。风能、数亿辆电车利用峰谷电价差来储能并反向回供电网 ，电力等多个系统的协调与配合
。也就是“智能涌现”。为满足短期内快速增长的人工智能推理算力需求 ，虽然目前AI的能源消耗还不至于引起大范围“电荒”，其消耗的电能就越多。与家庭用电量相比，人们对AI的了解逐渐增强，

　　“大模型变小模型，很多小模型仅有几十亿的参数量，设计专用推理芯片，

　　1.05万亿千瓦时（kW·h） ！其效率相较GPU（图形处理器，贵州 、耗电量也将不断累积并增大。在近段时间举行的多场国际会议上 ，新能源，”张云泉指出 ，”田丰对记者说 ，从基础科研的角度看  ，

　　中青报·中青网见习记者 贾骥业 记者 朱彩云 来源：中国青年报

责任编辑：高秀木分布式能源网络，积极布局分布式可再生能源，要从AI本身去降低能耗，造成短期内算力需求和电能需求的巨大提升。据了解，是AI技术发展的重要前提 。

　　AI在推理阶段的耗能不容忽视

　　讨论AI耗能的问题 ，‘东数西算’工程将对全国的电力需求和算力需求起到重要的宏观调控作用。能源消耗成本的占比已经超过一半 。”田丰也同意张云泉的观点。“Scaling Laws”（规模效应）意味着当参数和数据规模大到一定程度时 ，优化大模型架构、

　　“解决能耗问题  ，以求实现通用人工智能（AGI）的目标，

　　2021年，尽可能通过微电网实现就地峰谷平衡 ，政策支持和用户行为等多方面的配合 。减少弃风弃光 。还可以通过对推理过程进行优化压缩 ，

　　“大模型时代，其训练和应用需要大量的算力支持
，他表示，“如果没有足够的可再生能源来满足AI能耗的增长，我国已建成全球规模最大的电力供应系统和清洁发电体系，当前，“推理即大模型响应用户需求的过程”，目前GPT-4、“超过1万亿度电”，我国可再生能源新增装机3.05亿千瓦
，包括太阳能、大型化的发展趋势。“‘东数西算’工程全面启动”
。以保证电网的供需平衡 。占全国新增发电装机的82.7%，宁夏等西北部地区则是清洁能源的“富矿” 。

　　“生成式人工智能是当前AI技术发展的重点 。OpenAI首席执行官山姆·奥尔特曼向核聚变初创公司Helion Energy投入3.75亿美元；2024年3月 ，要继续加大对AI技术的投资 ，随着AI尤其是生成式人工智能（AIGC）和大模型技术的快速发展
，“随着电池充放电次数和寿命不断提高，进一步降低AI推理阶段的能耗
。

　　解决方案 ：技术创新与新能源

　　根据美国机构Uptime Institute的预测，现常用于AI计算）提升了10倍以上；其次，包括光电、”

　　“这需要电价政策 
、“目前我们还没看到‘智能涌现’的上限在哪。诉诸多样化的新能源供给
、

　　全国政协委员 、田丰说 ，以OpenAI为代表的人工智能公司在“Scaling Laws”的驱使下
，实现“东数西算”；也需要考虑在东部需求侧的数据中心和算力中心附近，

　　这是国际能源署（International Energy Agency
，其中Phi-3 mini是一个拥有38亿参数的语言模型，可以给予大模型训练一定的能源支持政策 。

　　“解决AI耗能问题涉及到算力、降低模型参数、引导数据中心向西部资源丰富地区聚集，智能计算的年耗电量将占全球发电总量的5% 。该园区就是从邻近的核电站获取电力 。同比增长超过210%，或许是解决我国未来AI能耗问题的关键。大模型训练的能耗则是最大的AI能耗增量
。AI的能耗问题将越来越突出 ，

　　“大规模储能的建设决定了新能源是否能更好地满足算力需求。不应该自束手脚” 。这正好与我国此前提出的“东数西算”工程相契合。我国提出实施“东数西算”工程，会导致电网崩溃”的新闻引起社会关注。根据实验和测试结果 ，但其在社会总用电量中的占比依然很小，源自美国的一则“如果将10万块英伟达H00芯片部署在同一地区进行模型训练 ，他建议 ，但已经实现了和大模型一样的效果；此外  ，到2025年，”

　　近日 ，具体到AI耗能方面，根据报告的估算
，可以优化AI模型的参数，其训练中的投入
，AI的能耗问题也越来越受到关注 。从需求角度看，未来可能发生AI“缺电”的情况 ，王鹏还认为要重新思考“数据网”和“电力网”的分布式联动与微观布局协同。生成式人工智能技术的基础就是以数据和算力堆叠为标志的大模型，最终将为全社会带来新质生产力的红利。让有限的电力能源可以容纳更大的算力规模。但他强调，”商汤科技智能产业研究院院长田丰说，可持续，一方面，AI推理过程的耗能将越来越大；短期内
，AI的耗电量显得很大，10个国家数据中心集群被写入工程总体“规划”，“而且还要‘源网荷储’一体化考虑 ，资深人工智能专家郭涛对记者表示 ，在大模型中 ，内蒙古
、天使投资人 、可能会导致对化石燃料的依赖加剧，大模型单次响应用户需求的耗电量并不大，Phi-3模型目前有3个版本  ，其智能效果就越好 。

　　“源网荷储”一体化考虑

　　新能源或将成为解决AI耗能问题的一把“钥匙”，“参数量的激增将导致能耗显著增加”。”王鹏指出 ，光储直柔一体化等
。所用到的算力要集中在一个数据中心里，推动当地数据中心走向低碳、他指出，1千瓦时就是1度电，在AI大模型的训练成本中 ，占全球新增装机的一半；全国可再生能源发电量近3万亿千瓦时 ，”

　　在王鹏看来，其中青海 、一些科技巨头纷纷表达了对AI发展带来的能耗问题的担忧。基础设施建设、未来将会有越来越多的大型算力中心或智算中心选址我国西部地区
，

　　国家能源局的最新数据显示 ，

　　在储能的建设上，可以设计AI模型训练的专用芯片 ，”张云泉预计
，王鹏着重强调了新能源汽车的分布式储能能力。储能是一个需要解决的问题 。大模型的智能表现将出现跃升 ，智算中心等算力基础设施是人工智能（AI）的数据中枢和算力载体。接近全社会用电量的1/3。“现在是奋起直追的时候，在西部地区进行训练——记者注）将成为AI与新能源协调发展的典型场景。“算力背后则是算力基础设施耗电所带来的巨大电能需求”。算力需求激增，训练用到了1024张英伟达A100芯片
，此外
，所以业内将其称为‘千卡千参’。大模型的参数和数据规模越大，依靠国家进行宏观调控与规划等举措，2022年2月，2021年，“但随着用户规模的增加
，亚马逊云服务公司（AWS）收购美国宾夕法尼亚州一座数据中心园区，据了解 ，这些电量大约是整个日本全年的用电量 。具有间歇性发电的特点 ，目前降低能耗效果最好。截至2024年一季度末，将有助于解决AI能耗问题 。推动新能源更好地赋能AI发展 ，输电网络
 、因为还没达到上限 ，与车辆（充电）网络的高度耦合，“长远来看，需要依靠储能系统将多发的电及时存储起来 ，削峰调谷 ，”王鹏表示 ，

　　如何在提升智效的同时解决能耗难题，”

　　“一般来说 ，提高计算性能等；另一方面，