人工智能能源使用飙升引发“从根本上重新设计”计算的呼声

在人工智能应用能源消耗激增的情况下，欧洲领先的气候科技风险投资公司之一呼吁对传统计算方法进行“根本性重新设计”。

总部位于柏林的世界基金警告说，仅仅将数据中心过渡到可再生能源不足以实现人工智能计算的完全脱碳。

“我们需要重新思考我们的计算方式，从我们使用的材料和芯片到我们运行的软件，”世界基金创始合伙人达里亚·萨哈罗娃 （Daria Saharova） 今天在慕尼黑举行的绿色计算未来活动上说。

在此次活动中，世界基金与 Dealroom 和英特尔的深度科技加速器 Ignite 一起发布了一份新报告，该报告提出了一系列新兴技术——从太空制造的芯片到模仿大脑的处理器——以抑制人工智能对能源的巨大需求，并开创绿色计算的新时代。

该报告使用来自 Dealroom 的数据绘制了绿色计算生态系统。它确定了该领域的 65 家初创公司，其中 54 家是欧洲的，它们总共筹集了 900 亿美元。这些公司中有一半以上是在过去五年内成立的，仅在过去 12 个月内就有 12 家公司成立。

人工智能的绿色愿景

该报告重点介绍了最具人工智能脱碳潜力的三项关键技术。

首先是氮化镓（GaN）、碳化硅（SiC）和石墨烯等先进半导体材料。这些可以通过提高计算硬件的效率和热性能来显着降低人工智能的能耗。

该领域的领先创新者之一是威尔士初创公司 Space Forge。该公司正在利用太空的微重力、真空和极端温度来生产半导体，据称其纯度是地球上制造的半导体的三到五倍。

“我们已经将硅芯片的效率推向了极限，”Space Forge 首席执行官兼联合创始人 Joshua Western 说

另一个有前途的途径在于新的计算范式，例如量子计算、神经形态计算和光学计算。例如，量子计算机有望比经典机器更快地解决复杂的计算，从而有可能减少计算时间和总体能耗。

“经典计算机变得太大、太昂贵，并且使用了太多的能源和水，”欧洲资金最雄厚的量子计算初创公司IQM的创新副总裁Inés De Vega说。 “量子计算既可以找到应对气候变化的新解决方案，又可以大幅降低计算本身的整体能耗。”

另一种受到关注的计算类型是光学计算，它利用光子（光粒子）而不是电子。它可以显着提高处理速度，正如德国的 Black Semiconductor 所证明的那样。该公司的光子处理器传输信号的速度比传统电子芯片快 100 到 1,000 倍。

德国半导体巨头英飞凌前芯片工程师、Anastasi In Tech播客主持人阿纳斯塔西娅·诺索娃（Anastasiia Nosova）认为，光子芯片的能效可能比普通硅半导体高100倍。“它们是目前计算领域最重要的发展之一，”她在慕尼黑活动中说。

虽然硬件修复至关重要，但高级软件方面还有工作要做，以提高人工智能的能源使用效率。致力于此领域的初创公司之一是总部位于伦敦的 Deep Render。该公司使用深度学习来压缩文件，同时保持超出以前可能的质量。这减少了需要传输或存储的数据量，从而减少了所需的计算能力。

虽然这些技术具有潜力，但它们仍处于发展的起步阶段。与此同时，根据 OpenAI 的数据，训练人工智能模型所需的能量每三到四个月就会翻一番

“为了使这些计算解决方案在欧洲扩大规模，我们需要大量的风险投资，但也需要政府的支持，”Saharova 说。她认为，欧洲需要拨款约 1 万亿欧元，将包括绿色计算在内的气候技术提高到“需要的水平”。