AI与能源
鉴于地球上已知的化石能源根本不可能满足未来AI的能源需求,"新能源能力"将成为除科技外另一把"掌握未来算力的关键钥匙",核能和光伏或将成为破局的两大关键。
2022年出现的ChatGPT惊艳全球,今年,主角咖位被Sora取代。业界预测,快则2年,慢则8年,真正意义上的人工通用智能(AGI)就会实现。
随着AI浪头扬起,其所带来的能源压力也受到关注。OpenAI首席执行官萨姆·奥尔特曼日前公开表示,人工智能行业正在走向能源危机。他警告说:"下一波生成式人工智能系统消耗的电力将远远超出预期,现有能源系统将难以应对。"
AI的"尽头"是能源吗?
众所周知,AI拼的是算力。而要提高算力水平有两个途径,其一是提高芯片等硬科技水平,其二便是以大量数据"喂养"算法,助其快快长大。而要实现后者,稳定持续的电力供应必不可少。
事实上,现阶段就开始担忧AI能源供给并不是杞人忧天。
今年以来,仅ChatGPT每月消耗的电力就相当于约30万中国家庭一个月的用电量,而且这一数据随着ChatGPT的迭代还在迅速上升。
宾夕法尼亚大学的研究也显示,2018年,计算机只用掉了全球不到2%的电力;但今天,这个比重已增长至10%;预计到2030年,计算机将会消耗全球五分之一的电力。
那么,未来的算力会需要多少能源呢?多位业内专家预测,至少需要消耗"地球已知化石能源储量的两倍"。据美媒报道,有专家甚至表示,它会"烧掉14个地球"。
就此,专家纷纷建言献策。大家共同的观点是,鉴于化石能源根本不可能满足AI的需求,"新能源能力"将成为除科技以外另一把"掌握未来算力的关键钥匙"。
目前最具可行性的能源"钥匙"有望出现在两个领域。
第一个是核能。福岛核事故后,全球核能何去何从成为各方关注的焦点。尽管多国政府事实上仍在发展核能,但面对公众的时候普遍表现得比较低调。原因无他,怕引发公众的恐慌情绪。
事实上,最近半个多世纪以来,核能一直作为一种便宜清洁的能源在全球范围内发展。目前,核能提供了全球13.8%的电力供应,大多数核电站都分布在发达国家。同时,因为核电站不产生二氧化碳,发展核能也被视为应对气候变化的一种有效方法。
最近核能领域还传来了一个好消息,即有"人造太阳"之称的可控核聚变技术取得了新进展。此前,核电的技术原理基本都基于核裂变。该技术很早就取得了突破,但安全性不高,历史上几次核灾难本质上都是核裂变惹的祸。核聚变则不然,可控二字就是其本质特征,只不过目前其研究尚处于实验室阶段,成本和效率问题都亟待破解,距离商用尚有不小的距离。不过,从去年以来,海内外核聚变研究纷纷取得突破,"人造太阳"离照亮人类未来越来越近。
第二个是光伏。从产业规模角度看,2022年全球新增光伏装机量预计为230吉瓦,同比增长35.3%,拉动光伏产业链制造端产能进一步扩大。从生产布局角度看,中国大陆依然是产能最大聚集地,硅片产能占全球硅片总产能的比重高达98%,电池片产能占比超过85%,组件产能占比约为77%。从国别(地区)角度看,欧洲的发展前景比较乐观。2022年,欧盟新增光伏装机量41.4吉瓦,同比涨幅接近50%,预计2026年光伏年新增装机量将接近120吉瓦。此外巴西光伏装机量达到22吉瓦,新增9.0吉瓦,新增装机量同比大幅增长73.3%;印度新增装机量达到13.96吉瓦,同比增长近40%。比较"掉链子"的是美国。美国光伏市场是为数不多出现衰退的市场,由于对华贸易限制阻碍了光伏设备中关键的低成本零配件和材料进口,2022年美国光伏新增装机量同比降低23%。
当然,谈论光伏产业就不能不谈储能。对于天然具有发电间歇性特点的新能源来说,找到一个中间体或关键枢纽完成能量存储至关重要。如果没有储能系统的参与,新能源就会陷入供应与使用不"合拍"、时间与空间不连续的尴尬境地,自然也无法发挥最大效能。从这个意义上讲,发展储能的重要性不亚于发展新能源产业本身。
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