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AI的能量影响仍然很小，但是我们如何处理它是巨大的
似乎对人工智能的需求没有限制，因此，能量，人工智能和气候领域中的每个人都非常担心。是否有足够的清洁电力为AI和足够的水供电，以冷却支持该技术的数据中心？这些是重要的问题，对社区，经济和…
来源:MIT Technology Review _人工智能创新使我们到了这一点。自2006年以来，AI背后计算机的电源供电的图形处理单元（GPU）下跌了99％。对于2010年代初期的数据中心的能源利用也有类似的担忧，电力需求增长的狂野预测。但是，计算能力和能源效率的提高不仅证明了这些预测错误，而且使从2010年到2018年的全球计算能力提高了550％，而能源使用量只有最小的增加。
跌倒99％的成本 证明了这些预测错误在2010年代后期，拯救我们的趋势开始破裂。随着AI模型的准确性显着提高，数据中心所需的电力也开始更快地增加。他们现在占总需求的4.4％，高于2018年的1.9％。数据中心在美国六个州消耗了10％以上的电力供应。在弗吉尼亚州，已经成为数据中心活动的枢纽，该图为25％。
改进，关于对电力AI能源的未来需求的预测是不确定的，并且范围很广，但是在一项研究中，劳伦斯·伯克利国家实验室估计，数据中心可以占2028年美国美国总电费的6％至12％。社区和公司会注意到这种电力需求的快速增长。它将对能源价格和生态系统施加压力。这些预测导致呼吁建造许多新的化石发电厂或使较旧的发电厂退休。在美国的许多地方，需求可能会导致天然燃气动力的植物激增。
可以占2028年美国总使用量的6％至12％ 去年43000亿千瓦时 额外电力需求的一半 估计其余22％的新电力需求来自AI和数据中心 地理浓度 积极或负面影响 电力需求的增长