报告行业投资评级 无相关内容 报告的核心观点 - 近年来,关于数字技术能源使用的担忧并非新鲜事[2][3] - 但许多早期预测都存在错误和夸张,实际情况并未如预期的那么严峻[2][3][17] - 随着人工智能的快速发展,人们再次对其能源使用提出质疑[4][5] - 但研究表明,人工智能的实际能源使用和碳排放并未像最初预测的那样失控[10][11][18] 根据相关目录分别进行总结 训练人工智能模型 - 2019年一项研究估计了几种人工智能模型的碳排放,其中BERT模型在79小时的训练过程中产生了约1,438磅二氧化碳[12][13] - 另一项研究估计训练一个用于神经架构搜索的模型产生了约626,155磅二氧化碳[13][14][15] - 但这些估计存在严重错误,实际排放要小得多[17] - 随后的研究给出了多种知名人工智能模型的能源使用和碳排放数据,结果差异较大[18][19] 使用人工智能模型 - 使用人工智能模型(推理)的能源消耗通常占总能耗的大部分[23][24][25] - 不同任务和模型的能源需求差异很大[25][26][28] - 但随着硬件和软件的不断优化,人工智能模型的能效正在持续提高[32][33][38]