当地时间2024年8月26日，一年一度的芯片产业盛会Hot Chips 2024在斯坦福大学纪念礼堂召开。这是该会议的第36届，今年的主题无疑聚焦于AI基础设施建设与节能技术，是承载科技未来的重要舞台。令人瞩目的是，OpenAI硬件设施负责人Trevor Cai发表了一场长达一小时的演讲，题为“构建可扩展的AI基础设施”，引发了参会者的热烈讨论。

　　Trevor Cai在演讲中谈到，提升计算能力是AI模型变得更智能、更有用的关键驱动因素。他指出，计算量的提升呈指数级增长，而每次计算量翻倍，模型性能都会大幅提升。自2018年以来，前沿AI模型的计算量每年增长约4倍。这也意味着数据中心的能耗急剧上升，如何在提高算力的同时降低能耗成为各大科技企业面临的共同挑战。

　　根据摩根士丹利的研究预测，生成式AI的电力需求将在未来几年内每年飙升75%。这一趋势显示，到2026年，AI所消耗的能源将与西班牙在2022年的用电量相当。如此巨量的能源需求，对全球电力供应和环境都提出了严峻考验。

　　在Hot Chips 2024大会上，英伟达、英特尔、IBM等科技公司纷纷展示了各自的节能技术方案。英伟达揭示了最新的AI集群架构Blackwell，该架构支持多达10万亿参数的模型训练和实时推理。其创新点在于Quasar量化系统，这一系统可以通过使用较低精度的内容来减少计算和存储需求，从而提升能源效率。

　　IBM在会上披露了即将推出的Telum II处理器和Spyre加速器的架构细节。新技术旨在通过一个新的AI集成方法，显著扩展IBM Z大型机系统的处理能力，降低AI模型训练和推理的能耗。此外，IBM九游官网app强调其先进的I/O技术可以减少数据中心占用空间。

　　英特尔则展示了最新的节能技术和AI优化方案，聚焦于降低服务器能耗和提高计算效率。其新一代产品不仅在处理性能上有所突破，还在减少能源消耗方面表现出色。博通、海力士等公司同样在大会上提到了各自的节能技术创新。

　　随着AI技术的迅猛发展，数据中心的扩建成为科技公司支撑AI运算的必要举措。据彭博社报道，仅在2023年，大型科技公司就向数据中心设施投入了约1050亿美元。但这种扩展也导致了能源需求的激增。国际能源署预测，到2026年，全球数据中心的能源消耗将相当于日本当前的年电力需求。

　　面对这些挑战，许多企业正在寻找清洁高效的能源解决方案。亚马逊在宾夕法尼亚州东北部投资6.5亿美元建设了一个使用核能的数据中心园区设施，这种新型数据中心将减少对传统电网的依赖。微软则通过聘请核专家和与核电站运营商合作，为其数据中心提供稳定的电力供应。

　　另一方面，硬件和技术层面上的节能创新也不容忽视。谷歌正在开发针对AI任务优化的专用芯片（TPU），这些芯片在能效和计算性能上优于传统的GPU。英伟达对其Blackwell芯片的直接液体冷却系统进行研究，展示了如何将服务器的废热回收利用，减少数据中心的总能耗。

　　提高AI效率的努力并不总是如预期那样有效。威斯康星大学麦迪逊分校的教授辛克莱指出，杰文斯悖论在这里依然适用，即资源效率的提高往往会增加其总体使用率，而不是减少。“提高人工智能的效率，虽然减少了单次能耗，但整体使用率的增加最终会导致总体能耗的上升。”辛克莱指出，这个悖论不仅适用于19世纪的火车煤炭使用，同样适用于当今的人工智能和电力消耗。

　　然而，在提升技术水平的同时，我们也不能忽视环境和社会的影响。从长远来看，继续推动清洁能源的使用、优化AI硬件的设计以及改进数据中心的运营效率，都是减少碳足迹和应对能源危机的重要举措。更重要的是，全行业应协同合作，发展绿色技术，推动可持续发展。

　　最后，强烈建议大家，日常一定要学习使用先进生产力，要把AI用起来。不管任何人，不论你是多熟悉你的业务，也不要排斥AI。聪明的人已经把像ChatGPT这样的AI工具用得风生水起了，但大部分职场人还只知道埋头苦干，结果就是吃了信息闭塞的亏。会用AI和不会用AI的人，工作效率真的是天壤之别！其实只要愿意花点时间学学怎么用，简单的操作就能让工作效率翻个好几倍，省下大把时间做自己的事情。比如我常用的AI工具——简单AI，就是一个全能型AI创作助手，功能包括AI绘画、文生图、图生图、AI文案、AI头像、AI素材、AI设计等。可以一键生成创意美图、动漫头像、种草笔记、爆款标题、活动方案等。