「吃電巨獸」AI難逃「能源危機」？微軟1位GPT-6訓練集群項目工程師稱，如果在1個州部署超10萬片H100 GPU，電網就會崩潰。
外電報導，GPT-5尚未面世，OpenAI似乎已開始着手訓練GPT-6，不過電力或許已成為1個「卡脖子」難題。
AI初創公司OpenPipe聯合創始人、執行長 Kyle Corbitt（凱爾·科比特）透露，自己最近與1位負責GPT-6訓練集群項目的微軟工程師談過，該名工程師抱怨稱，在跨區域GPU之間部署infiniband（無線頻寛）級別鏈接，實在是1件痛苦的事。
Corbitt續問，為何不將訓練集群集中在同1區域，這位微軟工程師回答，我們已經嘗試過那麼做了，但是如果在1個州放置超過10萬片H100 GPU，電網就會崩潰。
10萬片H100是什麼概念？根據市場調查機構Factorial Funds的1份報告顯示，OpenAI的文字生成視頻模型Sora在高峰值期間需要72萬片H100，依該工程師的說法，這個數量足以讓7個州的電網崩潰。
剛謝幕的標普全球2024年劍橋能源周（CERAWEEK）上，來自全球的能源行業高層們，談起了AI技術對行業的推進，也談及了AI對能源巨大的需求。
美國最大天然氣生產商EQT執行長Toby Rice在演講中，援引了這樣1項預測，到2030年，AI消耗的電力將超過家庭用電量。
另，OpenAI的Sam Altman就曾為AI的能源、特別是電力需求“叫苦”。在年初的達沃斯論壇上他表示，AI的發展需要能源方面的突破，AI將帶來遠超預期的電力需求。
有數據顯示，ChatGPT每天需要消耗超過50萬千瓦時的電力，用於處理約2億個用戶請求，相當於美國家庭日用電量的1.7萬多倍；至於搜索巨頭GOOGLE，若其在每次用戶搜索中都調用AIGC，年耗電量將增至290億千瓦時左右，這甚至高於肯亞、瓜地馬拉等國1年的用電量。
回顧AI還未掀起如此大範圍熱潮的2022年，彼時中國與美國的數據中心分別佔各自社會總用電量的3%與4%。
隨着全球算力規模逐步增長，華泰證券3月24日研報預測，到2030年，中國與美國的數據中心總用電量將分別達到0.95/0.65兆度與1.7/1.2兆度電，是2022年的3.5倍與6倍以上；樂觀情景下，2030年中/美AI用電體量將達到2022年全社會用電量的20%/31%。
分析師進一步指出，由於數據中心分佈並不均勻，因此區域性的缺電風險將最先出現（如美國的維吉尼亞州），考慮美國電力慮歷史上幾乎無增長，因此AI將成為海外已開發國家電力重回正增長的重要驅動要素。自由時報0327
