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AI应用驱动电力需求飙升,ChatGPT日耗电超过50万度!马斯克预测:电力短缺最早或在2025年出现【附AIGC行业发展现状分析】

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 趋势速递 • 2024-03-12 10:44:16 来源:前瞻网 E7328G0
100大行业全景图谱

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(图片来源:摄图网)

人工智能的迅速发展和普及,正给全球的电力需求带来前所未有的挑战。特斯拉CEO埃隆马斯克在最近的一次演讲中指出,生成式人工智能的快速发展将导致电力和变压器短缺成为技术发展的瓶颈。他预测,这种电力短缺最早可能在2025年就会出现。

此前引爆全球人工智能产业浪潮的ChatGPT,每天的耗电量已超过50万千瓦时的电力,以响应用户的约2亿个请求。也就是说,ChatGPT每天用电量是美国家庭平均用电量的1.7万多倍。而且如果生成式AI被进一步采用,耗电量可能会更多。分析指出,生成式AI带来的种种创新,都是以处理性能和功耗方面的高昂成本为代价。马斯克曾预测,未来两年内行业将由“缺硅”变为“缺电”,而这可能阻碍人工智能的发展。

3月5日,特斯拉 CEO 埃隆马斯克 ( Elon Musk ) 在博世互联世界大会上表示,生成式AI在计算领域的发展迅速,聊天机器人等应用可以让用户瞬间生成内容和图像。但该技术的采用率和发展速度每六个月就会翻十倍。马斯克感叹:“我从来没有见过任何技术比这更快地发展”他同时也指出,这种速度不可能永远持续下去,否则将超过宇宙的质量。他还将这种技术的发展比作比任何淘金热都更大的芯片热潮。

马斯克的预测引起了人们对未来电力供应的担忧。他认为电力和变压器短缺将成为这些技术突破运行的瓶颈,而这种电力短缺最早可能在2025年就会出现。

在未来,全球各国需要加大对电力设施的投资和改造,以适应人工智能等新兴技术的发展带来的电力需求增长。同时,也需要加快可再生能源和储能技术的发展,以确保未来能够满足不断增长的电力需求。只有这样,才能确保人工智能等新兴技术得以持续发展,为人类社会带来更多的便利和创新。

目前,中国的生成式人工智能行业正处于蓬勃发展的阶段。随着人工智能技术的不断成熟和进步,中国的人工智能公司在生成式AI领域取得了显著的成就。这些公司在聊天机器人、自然语言处理、语音合成等领域取得了重要进展,为社会和经济发展带来了巨大的影响。随着政府和企业对人工智能的持续投资,中国生成式人工智能行业有望在未来发挥更加重要的作用,为科技创新和产业升级注入新的动力。

——中国AI应用在金融、电信制造、医疗行业加速渗透

随着数字经济与实体经济融合程度的不断加深,以及互联网平台的数字化场景向元宇宙转型,人们对数字内容总量和丰富程度的需求不断提高。当前,AIGC作为新型内容生产方式,在传媒、电商、影视、娱乐等数字化程度高、内容需求丰富的行业中取得了重大创新发展,市场潜力逐渐显现。同时,在推动数字化与实体经济结合、加快产业升级的进程中,金融、医疗、制造、工业等各行各业的AIGC应用也在快速发展。

据IDC报告显示,2022年中国人工智能行业应用渗透度排名前五的行业依次为互联网、金融、政府、电信和制造。此外,AI为自动驾驶、交通物流所赋予的价值也不容忽视,据麦肯锡预计,AI为交通领域创造3800亿元的经济价值。

图表11:2021-2022中国各行业人工智能渗透度

——算力层和中间层分布企业较少

目前,在AIGC企业的一级市场中,根据技术架构在产业链上的分布来看,84%的企业布局在算法层,11%处于算力层,而只有5%的企业布局在平台层。在这其中,算法层的竞争度较高,而算力层的竞争度较小。与此同时,在算法层下的中间层企业仅占15%,相对于算法层其他两个细分领域来说分布相对较少,但该领域可以通过技术和内容生成为各行各业赋能,其潜在市场规模是巨大的。

图表1:一级市场AIGC企业按产业链分布情况(单位:%)图表2:一级市场AIGC企业按细分产业链分布情况(单位:%)

——主要企业模型研发皆取得重大进展

底层大模型的开发工作是AIGC产业链的基础和极为重要的工作,目前国内已出现了多家从事大模型开发及延展应用的公司,在模型研发上都取得了突破性重大进展。

图表5:主要公司模型研发情况

生成式AI作为智能计算的代表,不仅消耗大量电力和水资源,还是碳排放的重要来源。以阿里云中国区解决方案副总余勇的话为例,在淘宝的“拍立淘”中,对于30亿张图片的搜索,仅需2秒便可得出结果,而在制造和能源领域,智能计算已用于业务决策优化和电力负荷预测,对算力的需求十分巨大。

政府工作报告首次提出“人工智能+”。中国信通院人工智能研究中心常务副主任魏凯指出,当前推动各行业数字化的阶段已经过去,下一步是智能化阶段,“人工智能+”正是恰到好处的时机。

Gartner人工智能分析师阿伦·钱德拉塞卡兰认为,生成式人工智能可能是一个变革性的机遇,可以通过多种方式加速新产品的开发和建立差异化竞争优势。

根据Gartner人工智能分析师阿伦·钱德拉塞卡兰的说法,生成式人工智能有可能带来变革性的机遇,它可以通过多种方式(如文本、图像、代码、音频、视频)创造新的、独特的输出。目前机器创造力还处于早期阶段,但可以通过多种方式加快新产品的开发,并建立差异化竞争优势。

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