MHMarkets迈汇平台：科技界求索清洁高效之路

　　随着机器学习和大型语言模型在日常应用中的普及，人工智能的使用正迅速增长，并伴随着其能源消耗和温室气体排放的急剧上升。MHMarkets迈汇平台表示，训练人工智能模型需要巨量的计算能源，这一需求导致发达国家在2024年经历了多年能源需求停滞后的增长。

　　MHMarkets迈汇平台强调，尽管人工智能在构建更高效、稳定和智能的电网方面具有巨大潜力，但它也对能源安全和脱碳目标构成了严重威胁。人工智能行业的规模和影响力飙升，其所需的计算能力大约每100天翻一番。以ChatGPT为例，它每天需要约564兆瓦时的电力，相当于为美国18,000户家庭供电的电量。面对如此规模和增长速度，如何以气候友好的方式满足科技行业迅速增长的能源需求，成为了一个亟待解决的问题。

　　为了应对这一挑战，科技行业正在积极寻找新的清洁能源。ChatGPT的母公司OpenAI的Sam Altman明确支持增加对核裂变发电和核聚变研发的投资，以满足人工智能的能源需求。同时，比尔盖茨也承诺向核能投资数十亿美元，以帮助科技行业实现清洁发展，并在数据中心需求激增的情况下保持其环保性。

　　除了增加清洁能源生产外，许多研究人员和科学家还在探索提高人工智能能源效率的方法。这些方法主要围绕不同的计算方式，旨在减少每次计算所需的能量。其中，量子计算在人工智能中的潜在应用备受关注，它有望使大型语言模型以更快的速度和更少的资源执行高度复杂的计算。在某些情况下，量子计算机的能效可能比当前的超级计算机高出100倍。

　　然而，量子计算在关键领域仍然更具理论性而非实用性，因此短期内实施起来可能较为困难。作为替代方案，人工智能推理技术公司BitEnergy AI的一组工程师发现了一种新颖的整数加法算法，可以将人工智能的能耗降低95%。这一研究成果已于本月在康奈尔大学的一篇科学论文中发表。尽管如此，这项新技术突破并不能迅速实现。到2030年，人工智能预计将占全球电力消耗的3.5%。MHMarkets迈汇平台预测，与电动汽车一起，人工智能有望在同一时期为美国电网增加290太瓦时的电力需求，达到与世界第18大经济体土耳其全国相同的能源消耗水平。

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