2023 年我国海港城市港口经济增加值达 6.2 万亿元

2023 年我国海港城市港口经济增加值达 6.2 万亿元 从 10 日开幕的 2024 天津国际航运产业博览会上获悉，去年我国海港城市港口经济增加值达到 6.2 万亿元，占这些城市经济总量的 13.4%，与 2022 年相比，规模增长 1929 亿元。

【数据：2021年北京数字经济增加值规模达到1.6万亿元】

【数据：2021年北京数字经济增加值规模达到1.6万亿元】 4月17日消息，北京建设全球数字经济标杆城市取得积极进展。日前，市统计局发布数据显示，2021年，北京数字经济增加值规模达到1.6万亿元，实现全国领先，按现价计算，比上年增长13.1%，占全市GDP比重为40.4%。其中核心产业实现增加值8918.1亿元，增长16.4%，占全市GDP的比重达到22.1%。 近年来，以大数据、人工智能、区块链为代表的新一代信息技术向实体经济加速渗透，对经济增长和产业升级的拉动作用不断增强。2021年，北京数字化效率提升业增加值达到7333.8亿元，增长9.3%。北京建成国家工业互联网大数据中心、国家顶级节点指挥运营中心，成为国家工业大数据交互的核心枢纽。规模以上工业企业生产设备数字化率超54%，关键工序数控化率超53%，工业数字化持续提速。

四川 146 个县域经济总量首次突破 3 万亿元

四川 146 个县域经济总量首次突破 3 万亿元 7 月 10 日，在全省县域经济高质量发展推进会议上，四川省发展改革委通报全省县域经济发展情况。记者从会上获悉，2023 年，四川县域经济总量迈上新台阶，146 个县域（109 个县、19 个县级市以及 18 个有县域经济特征的市辖区）经济总量首次突破 3 万亿元，占全省比重 50.6%、较上年提高 0.4 个百分点，其中 82 个县域增速超过全省。（四川日报）

人民日报关注：5G 商用五年直接带动经济总产出约 5.6 万亿元

人民日报关注：5G 商用五年直接带动经济总产出约 5.6 万亿元 5G 商用五年来，我国坚持 “适度超前、以建促用”，扎实推进 5G“建、用、研” 协同发展，跑出了 5G 发展加速度。据中国信息通信研究院测算，5G 直接带动经济总产出约 5.6 万亿元，有力促进了经济社会高质量发展。

2023 年我国海洋生产总值超 9.9 万亿元 海洋经济成国民经济增长新引擎

2023 年我国海洋生产总值超 9.9 万亿元 海洋经济成国民经济增长新引擎 今天（7 月 11 日）上午，国新办举行新闻发布会，发布《中国的海洋生态环境保护》白皮书。自然资源部相关负责人表示，2023 年，我国海洋生产总值 99097 亿元，比上年增长 6%，增速比国内生产总值高 0.8 个百分点，海洋经济复苏强劲，量质齐升，已经成为国民经济增长的新引擎。（央视财经）

ChatGPT一年电费高达2亿元 AI为何如此耗电？

ChatGPT一年电费高达2亿元 AI为何如此耗电？ 公开数据显示，目前，ChatGPT每天需要处理超过2亿次请求，其电量消耗高达每天50万千瓦时。一年时间，ChatGPT光电费就要花2亿元人民币。这意味着，ChatGPT日耗电量是普通家庭的1.7万倍以上。（美国商业用电一度约为0.147美元也就是1.06元，相当于一天53万元）据荷兰咨询机构负责人Alex de Vries预计，到2027年，AI 行业每年将消耗850亿~1340亿千瓦时的电力，相当于瑞典或荷兰一个欧洲国家一年的总用电量。马斯克判断，电力缺口最早可能会在2025年发生，“明年你会看到，我们没有足够电力来运行所有的芯片”。OpenAI CEO奥尔特曼（Sam Altman）也预计，AI 行业正在走向能源危机，未来 AI 技术发展将高度依赖于能源，人们也需要更多的光伏和储能产品。这一切都显示出，AI 即将引爆全球新一轮“能源战争”。不止是芯片，AI 还被能源“卡脖子”过去500多天里，ChatGPT引发全球新一轮 AI 大模型和算力需求热潮。微软、Google、Meta、OpenAI等多家全球科技巨头开始疯抢 AI 芯片，甚至亲自下场“造芯”，总规模超过数十万亿元美金。实际上，AI 本质上是一种计算机技术和处理信息的技术，背后则需要大量GPU芯片，更底层则是大量电能、水力、风能、资金等资源的支持。早在1961年，在IBM公司工作的物理学家拉尔夫·兰道尔（Rolf Landauer）发表了一篇论文，提出了后来被称为“兰道尔原理”（Landauer's Principle）的理论。这一理论认为，计算机中存储的信息发生不可逆的变化时，会向周围环境散发一点点热量，其散发的热量和计算机当时所处的温度有关温度越高，散发的热量越多。兰道尔原理连接起了信息和能量。更具体地说，它连接到了热力学第二定律上。因为逻辑上不可逆的信息处理操作，也就意味着湮灭了信息，这会导致物理世界中熵的增加，从而消耗能量。这一原理自提出以来遭受过不少质疑。但近十几年来，“兰道尔原理”已被实验证明。2012年，《自然》杂志发表了一篇文章，研究团队首次测量到了一“位”（bit）数据被删除时释放的微量热量。后来的几次独立实验，也都证明了“兰道尔原理”。过去10多年间，现代电子计算机在计算时实际消耗的能量，是兰道尔理论值的数亿倍。而科学家们一直在努力寻找更高效的计算方法，以降低成本。如今，AI 大模型爆发，它确实需要大量计算。因此，AI 不止被芯片“卡脖子”，还被能源“卡脖子”。马斯克近期也在“博世互联世界2024”大会上表示，一年多以前，短缺的是芯片，明年你会看到电力短缺，无法满足所有芯片的需求。中国科学技术信息研究所人工智能中心副主任李修全也表示，近年来， AI 大模型规模、数量都在高速增长，也带来对能源需求的快速增加。尽管短期内还不会很快出现“缺电”等问题，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。AI 大模型质量的关键在于数据、算力和顶尖人才，而高算力的背后，是靠着数万张芯片昼夜不停的运转支撑。具体来说，AI 模型算力的工作过程大致可以分为训练、推理两个阶段，能源消耗也是如此。其中，在AI训练阶段，首先需要收集和预处理大量的文本数据，用作输入数据；其次，在适当的模型架构中初始化模型参数，处理输入的数据，尝试生成输出；最后，通过输出与预想之间的差异反复调整参数，直到模型的性能不再显著提高为止。从训练15亿参数的GPT-2，到训练1750亿参数的GPT-3，OpenAI模型背后的训练能耗十分惊人。公开信息称，OpenAI 每训练一次需要128.7度电，相当于 3000 辆特斯拉同时跑 32 公里。据研究机构New Street Research估计，仅在AI方面，Google就需要大约40万台服务器，每天消耗62.4吉瓦时，每年消耗22.8太瓦时的能源。而在推理阶段，AI 则会先加载已经训练好的模型参数，预处理需要推理的文本数据，再让模型根据学习到的语言规律生成输出。Google称，从2019年到 2021年，AI相关能源消耗60%都来自推理。据Alex de Vries估算，ChatGPT每天大概要响应大约2亿个请求，耗电量超过50万度，按照一年电费就是2亿元人民币，比每个美国家庭的平均日用电量高1.7倍。SemiAnalysis报告称，使用大模型进行问题搜索所消耗的能源是常规关键词搜索的10倍。以Google为例，标准Google搜索使用0.3Wh电力，而大模型每次互动的耗电量为3Wh。如果用户每次在Google搜索都使用AI工具，每年大约需要29.2太瓦时的电力，也就是每天约7900万度。这相当于给全球最大的摩天大楼，迪拜的哈利法塔，连续供电超过300年。另据斯坦福人工智能研究所发布的《2023年 AI 指数报告》显示，每次 AI 搜索的耗电量大约为8.9瓦时。相比普通Google搜索，加入 AI 的单次耗电量几乎是一般搜索的30倍。而一个高达1760亿参数的模型，光是前期训练阶段就得用掉了43.3 万度电，相当于美国117个家庭一年的用电量。值得注意的是，在Scaling Law（缩放规律）之中，随着参数规模不断跃升，大模型性能也不断提升，而对应的是，能耗也会越来越高。因此，能源问题已经成为 AI 技术持续发展的关键“桎梏”。GPT每天消耗50000升水，电和水是 AI 两大能源需求AI不仅是“耗电狂魔”，更是“吞水巨兽”。其中，在电力方面，除了上述信息外，据国际能源署(IEA)数据显示，2022年，全球数据中心消耗约460太瓦时的电量(相当于全球总需求的2%)，随着生成式AI飞速发展，这一数字到2026年可能膨胀至620至1050太瓦时。Alex de Vries预计，到2027年，AI服务器所消耗的用电量将等同于荷兰全国的能源需求量。最坏的情况就是，仅Google一家公司的AI就可以消耗与爱尔兰等国家一样多的电力。IBM高级副总裁达里奥·吉尔曾表示，“AI能耗”是非常重要的挑战。生成式 AI 的高性能服务器的持续运行，将导致数据中心一半以上的电力消耗都被AI占据。据悉，预计到2025年，AI 业务在全球数据中心用电量中的占比将从2%猛增到10%。那么，水能呢？大模型背后需要数据中心、云基础设施的支持，那就需要大量的“液冷”进行散热。得克萨斯大学的一份研究指出，作为ChatGPT背后的重要支持力量，微软的Microsoft Azure云数据中心光是训练GPT-3，15天就用掉将近70万升的水，相当于每天花销约50000L水。同时，ChatGPT每回答50个问题就要消耗500毫升水。公开信息称，2022年微软用水量达到640万立方米，比2500个奥林匹克标准游泳池的水量还多。美国加州大学河滨分校副教授任绍磊团队预计，到2027年，全球AI可能需要4.2-66亿立方米的清洁淡水量，这比4-6个丹麦、或二分之一的英国的一年取水总量还要多。除了数据中心，内置的GPU芯片也是能源消耗的重点领域之一。今年3月，英伟达发布史上性能最强AI芯片Blackwell GB200，宣称是A100/H100系列AI GPU的继任者，性能相比H100提升30倍，但能耗却降低了25倍。上个月，黄仁勋的一句“AI的尽头是光伏和储能”更是在网络疯传。尽管有网友扒出原视频称，黄仁勋本人并未说过这句话，更没有提及“光伏和能源”，但 AI 能耗严重，却是摆在公众面前的事实。国际能源机构（IEA）在一份报告中强调了这个问题，全球 AI 数据中心的耗电量将是 2022 年的十倍，并指出部分原因在于 ChatGPT 这样的大模型所需的电力，远高于Google等传统搜索引擎。不过，值得注意的是，由于科技巨头们并未正式披露过 AI 使用中的电力消耗数据，因此，目前关于 AI 耗电量的数据多为估算，并不一定是非常准确的数据。美国信息技术与创新基金会（ITIF）曾指出，个别不准确的研究高估了AI能耗。AI训练是一次... PC版： 手机版：