人工智能大模型如何实现算力低耗能

主要观点总结

本文探讨了算力底座在释放数据要素价值中的关键作用，指出人工智能大模型的爆发对算力需求的指数级增长以及面临的算力高耗能挑战。文章强调了在人工智能快速发展的背景下，如何实现算力低能耗化是推动数字经济可持续发展的必然选择。文章从算法优化、基础设施升级、观念革新等方面提出了实现算力低能耗化的路径，包括算法层面的节能革命、硬件能效的提升、算力集群集约化布局等。同时，文章还从制度、生态建构等方面提出了相关建议，如强化标准化的约束与引导、打破技术壁垒畅通产学研全链路等。

关键观点总结

关键观点1: 人工智能大模型引发算力需求的指数级增长，同时也面临高耗能挑战。

随着人工智能大模型的快速发展，算力需求急剧增加。国际数据公司（IDC）预测智能算力规模将快速增长。然而，这种增长背后隐藏着高耗能的隐忧，算力基础设施的高能耗与低碳可持续发展目标之间的矛盾日益尖锐。

关键观点2: 算法优化和硬件升级是实现算力低能耗化的核心路径。

通过算法创新，如模型剪枝算法、模型蒸馏技术等，可以在不牺牲性能的前提下减少算力消耗。此外，硬件设计需兼顾通用性与专用性，异构计算芯片的能效比显著优于传统CPU。脉冲神经网络芯片等新技术为突破‘算力—能耗’瓶颈提供了新方向。

关键观点3: 算力基础设施的能耗效率是关键，需要从多方面进行提升。

除了技术和硬件的改进，算力基础设施的能耗效率还需要从制度、生态建构等方面加以提升。如强化标准化的约束与引导、完善碳排放双控政策、打通技术壁垒畅通产学研全链路等，这些措施有助于推动算力基础设施向‘智能低碳’转型。

关键观点4: 公众参与和产学研用深度融合对于实现算力低能耗化至关重要。

公开透明的能耗数据报告有助于企业感知算力碳足迹，优化算力能耗成本。同时，形成公众参与的良好氛围，让节约算法能耗变得与节约用水、节约用电一样深入人心。此外，产学研用深度融合的模式正成为算力低能耗化的加速器。

免责声明