5.9 万亿元!“亲子经济” 为何如此火爆?

5.9 万亿元!“亲子经济” 为何如此火爆? 如今,室内亲子乐园已成为许多商场的标配,随着亲子经济消费市场火热,室内亲子乐园在聚集人气的同时,也拉动了周边商家销售额的增长。据中国儿童产业中心相关数据,我国儿童消费市场规模每年约为 3.9 万亿元至 5.9 万亿元,其中八成以上的中国家庭结构中,儿童相关开支占据了家庭总开销三成以上比例,且这一比重仍在稳步上扬。

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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:

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