人工智能(AI)作为当下的热门技术，在不断的尝试与成熟中，逐渐渗透到了不同领域，为我们的生活带来全面而深远的改变。一方面，AI技术的发展使得许多传统的工作方式被改变，提高了生产效率和质量；另一方面，AI改变了服务业，简化了公共服务管理，推动了经济发展和产业结构的调整同时，也为我们的生活带来便利。
但与此同时，AI存在的道德和伦理问题，以及目前其与可持续发展之间的矛盾却依旧存在，如何加强对AI技术的研究、应用及管理，发挥其变革潜力，推动其健康、可持续发展仍是我们需要关注并解决的问题。而解决这个问题的**步，或许就是“节能”。
也许很多人会觉得诧异，为什么能源会是限制人工智能发展的关键要素，这一点要从AI的原理说起。人工智能的核心是深度学习，简单的说就是通过人工神经网络来模拟人脑神经元的工作方式，从大量的原始数据中总结特征并构建联系，之后通过与对象的交互，将这些联系应用起来。整个过程涉及了非常复杂的硬件及软件协调，会产生大量的数据流。而我们知道，计算机在处理数据的时候会消耗能源产生热量。换言之人工智能在学习和使用的过程中，本质就是计算机处理数据的过程，并且数据量非常大，因此产生的能源消耗也非常大。
那么究竟有多大呢？国内外多个国家都就此进行过研究，其中有许多比较形象的参考数据，例如“训练GPT-3消耗的能源相当于120个美国家庭一年消耗的能源”，再例如“AI算法生成一张图片消耗的电力，相当于给一部智能手机充满电”。事实上也正因如此，在部分国家，对建立AI基地是报以抵制心态的，甚至因此出现过大规模的抗议活动。
发展AI是大势所趋，但是AI耗能又是迫切需要解决的问题，这个矛盾也让能源成为了AI发展的绊脚石，并且解决问题的途径，可能必须是降低AI能耗，不然随着AI的发展，能耗问题可能只会越来越严重。
当然问题提出了，企业自然不会坐以待毙。事实上，目前大量的公司开始尝试降低人工神经网络的能耗，例如采用新材料来提升电子器件的效力，或者采用新设计来优化芯片的计算过程，再或者是采用新模型优化人工智能的逻辑。整体上来说大致可以分为四方面：
开发更加节能的机器学习算法，以减少训练和推理过程中的计算资源需求；
设计更加节能的AI芯片和硬件，如低功耗处理器、高效内存管理和散热系统；
通过智能调度和负载均衡等技术，优化AI数据中心和云服务的能源使用效率；
建采用可再生能源供电、高效冷却技术和绿色建筑材料的数据中心，以减少能源消耗和环境影响。
总之，节能是AI发展的大势所趋，同时这与AI模型更紧凑、学习效率更高的发展方向是相辅相成的，至于这个突破需要多久才能实现，可能要交给时间来解答。
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