10月18日，随着机器学习和大型语言模型成为日常应用的主流，人工智能的使用正在迅速增加。随着人工智能应用的激增，其能源足迹和相关的温室气体排放也在激增。MHMarkets迈汇平台表示，训练人工智能模型需要大量的计算能源，因此发达国家的能源需求在经历了多年的停滞增长后，在 2024 年有所增加。
MHMarkets迈汇平台认为，虽然人工智能在建设更高效、稳定和智能的电网方面前景广阔，但它也对我们的能源安全和脱碳目标构成了重大威胁。随着该行业的规模和影响力的飙升，维持人工智能增长所需的计算能力大约每 100 天翻一番。目前，ChatGPT 每天需要大约 564 兆瓦时的电力，这足以为美国 18，000 户家庭供电。以这种规模和增长速度，尚不清楚美国等国家将从哪里获得足够的能源来满足科技行业迅速增长的需求，更不用说以气候友好的方式满足需求了。
因此，科技行业正在争相寻找新的清洁能源。ChatGPT 背后的公司 OpenAI 的 Sam Altman 一直直言不讳地支持增加对核裂变发电以及核聚变研发的投资，以满足人工智能的能源需求。Altman 去年在《华尔街日报》上表示：“未来的人工智能系统将需要大量能源，而这种裂变和聚变可以帮助提供这些能源。”比尔盖茨也承诺向核能投资数十亿美元，以帮助清理科技行业，并在数据中心不断激增的情况下保持其清洁。
MHMarkets迈汇平台表示，除了关注增加清洁能源生产外，许多研究人员和科学家还在试验提高人工智能能源效率的方法。这些方法主要围绕不同的计算方式，这些方式每次计算所需的能量更少。其中一种解决方案是量子计算在人工智能中的潜在应用，这将使大型语言模型能够以更快的速度和更少的资源执行高度复杂的计算。在某些情况下，量子计算机的能效可能比目前的超级计算机高 100 倍。
但还有另一种潜在的计算干预措施，在短期内实施起来会更简单、更现实，因为量子计算在关键领域仍然更具理论性，而不是实用性。人工智能推理技术公司 BitEnergy AI 的一组工程师发现，一种新颖的整数加法算法可以将人工智能的能耗降低 95%。他们的研究结果于本月在康奈尔大学的一篇科学论文中发表。这项新技术突破不能很快实现。到 2030 年，人工智能预计将占全球电力消耗的 3.5%。MHMarkets迈汇平台预测，与电动汽车一起，人工智能有望在同一时期为美国电网增加 290 太瓦时的电力需求，达到与世界第 18 大经济体土耳其全国相同的能源消耗水平。
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