马斯克断言地球电力将枯竭，为何AI如此耗电？针对此问题，《聊一波》栏目邀请中国工程院外籍院士、清华大学智能产业研究院创始院长张亚勤展开探讨。

　　

　　

　　

　　王波明：大模型对电的需求量很大，究竟达到了怎样的规模，会导致电力供应不足？比如在美国，其电力消耗处于什么量级？

　　

　　张亚勤：如果看一下这一轮的人工智能，叫做生成式人工智能。这类技术需要海量的参数支撑，同时离不开大量图形处理器（GPU）的运算。其中涉及的参数规模可达万亿级，再加上高带宽内存（HBM）及各类网络设备，十分耗电。

　　

这就涉及到一个概念：规模定律（scaling law），即数据量越大、算力越强，再辅以更优的算法，模型性能就会越好，而其电力消耗也基本呈现指数级增长。

　　

目前主流使用的算法是Transformer，其算力需求呈n平方量级增长，本质上也是指数级攀升。这里的n指的是Token的尺寸，而算力需求与n的平方成正比，所以生成式AI对电力的要求确实很高。

　　

美国当前的电力困境，一方面是美国的整体电网大多是30多年前部署的，电力系统中的变压器使用寿命通常为30年，如今已普遍出现老化退化现象。因此，美国电网不仅容量不足，还存在严重的老化问题热点话题。张亚勤：马斯克断言地球电力将枯竭，为何AI如此耗电？