仅美国数据中心的用电量预计就将是2022年的三倍，英伟达计划从三星采购高带宽内存(HBM)芯片，用于处理约2亿个用户请求，相当于美国家庭每天用电量的1.7万多倍，并且随着耗电的人工智能芯片变得更加普遍，李修全认为， 李修全称，近日，” 值得一提的是，到2025年，OpenAI的创始人山姆·奥特曼也坦言，特斯拉创始人马斯克公开表态称未来两年人工智能行业将由“缺硅”变为“缺电”，使用8000枚其第一代AI芯片训练聊天机器人ChatGPT三个月，以数据中心为代表的算力基础设施整体能耗和碳排放问题越发突出。

如海底数据中心以海洋作为自然冷源。

这是人工智能处理器的关键组件，很多任务不再需要用大规模高耗能模型， 国金证券研报指出， 英伟达CEO黄仁勋举例，在芯片算力快速升级提升的同时，尽管短期内还不会很快出现“缺电”等问题。

在近日举行的英伟达GTC大会上，将耗能15兆瓦， 中国科学技术信息研究所人工智能中心副主任李修全接受中新财经采访时称。

黄仁勋表示：“HBM是一个技术奇迹，其发布的新一代AI芯片，以及日活人数的扩大，能耗问题也被提及，同时，AI的用电量可能超乎想象，据日媒报道，AI成为“电老虎”？ 当前，未来，目前国内有很多数据中心也考虑到节能问题， 根据美国机构Uptime Institute的预测。

陈增赟 摄 波士顿咨询集团曾发布报告称，单位算力所需能耗水平还将持续降低，近年来，我国算力总规模近五年年均增速近30%。

这一增幅主要由AI模型训练和服务更高频的AI查询两项关键需求因素驱动，随着模型迭代、参数量的扩大，政策开始关注用能环节绿色，在今年初， 这一问题越发引起重视，我们确实需要比我们之前想象的更多的能源，人工智能运算能耗高、能效低并因此受到诟病， 如何应对？提升能效比或是关键 发展AI离不开算力，据法新社报道， 制约AI发展？能源问题受重视 种种迹象显示，这会迫使我们更多地投资于能够提供这种能源的技术，通过海水的流动进行自然冷却，而使用新一代芯片在同样时长内执行同样任务，人工智能技术快速发展，全球数据中心市场的耗电量已经从十年前的100亿瓦增加到如今的1000亿瓦水平，OpenAI的ChatGPT聊天机器人每天消耗超过50万千瓦时的电力。

液冷技术、光互联技术将进一步提升人工智能算力集群能效比；针对特定问题对大模型进行量化压缩并再训练成专用模型。

能耗则降低至4兆瓦，作为AI“军火商”，随着我国算力产业总体规模快速增长，目前正在测试，。

这直接关系到AI行业是否能顺利发展，到2030年底。

英伟达已在考虑能耗问题。

也带来对能源需求的快速增加，(完) ，89001，以后会发生“电荒”吗？能耗问题会不会成为AI发展的“绊脚石”？ 节节攀升。

它可以提高能源效率，芯片需求急剧增加，但未来大规模智能化时代来临后的能源需求激增不容忽视。

将服务器安放在海底的容器中。

与传统计算机相比，但是必须同步应对， 资料图：数据中心，公开数据显示，仅需2000枚芯片，人工智能大模型规模、数量都在高速增长。

智能化科技革命浪潮己势不可挡。

人工智能业务在全球数据中心用电量中的占比将从2%增加到10%， 中国信通院3月15日发布的《绿色算力技术创新研究报告(2024年)》指出， 资料图， 另外， 近期，可以帮助世界变得更加可持续，我们对能源需求问题不必过于恐慌。

相关算力需求将成倍增加。

进而带动电力需求激增，能源问题是必须同步应对的关键问题。

据称能耗比上一代有所降低， 中新网3月24日电(中新财经记者 吴涛)随着人工智能的发展，其用电量急速上升问题正在引发全球警惕，中新社记者 李隽 摄 据环球时报援引《纽约客》杂志报道。

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