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觀察丨“深度求索”來(lái)了，電力不再是AI發(fā)展瓶頸？

來(lái)源：南方能源觀察 時(shí)間：2025-02-06 11:46

　　農(nóng)歷新年期間，筆者問(wèn)了深度求索（DeepSeek）一個(gè)問(wèn)題：相比GPT-4，你能節(jié)省多少算力？以下節(jié)選了部分DeepSeek的回答：

　　目前沒(méi)有官方公開(kāi)的詳細(xì)數(shù)據(jù)，但可以通過(guò)模型架構(gòu)和已知信息進(jìn)行合理推測(cè)：

　　模型規(guī)模優(yōu)化：GPT-4的參數(shù)量約為1.8萬(wàn)億（推測(cè)），采用混合專(zhuān)家（MoE）架構(gòu)，訓(xùn)練消耗約2.15e25 FLOPs。DeepSeek公開(kāi)的模型（如DeepSeek-R1）參數(shù)量顯著更小（約百億級(jí)），通過(guò)稀疏激活和架構(gòu)優(yōu)化實(shí)現(xiàn)高效計(jì)算，理論上訓(xùn)練算力需求可能降低1-2個(gè)數(shù)量級(jí)。

　　實(shí)際場(chǎng)景差異：在同等任務(wù)下，DeepSeek的推理速度可達(dá)GPT-4的3-5倍（部分公開(kāi)測(cè)試數(shù)據(jù)），顯存占用降低約60%。

　　根據(jù)Visual Capitalist網(wǎng)站數(shù)據(jù)，截至2024年3月，美國(guó)擁有全世界最多的數(shù)據(jù)中心，達(dá)5381個(gè)，德國(guó)、英國(guó)、中國(guó)均擁有500個(gè)左右，分別為521個(gè)、514個(gè)和449個(gè)。2024年，美國(guó)科技公司仍在四處“求電”。

　　隨著生成式AI技術(shù)研發(fā)進(jìn)入爆發(fā)期，其激增的能源電力需求給美國(guó)電網(wǎng)帶來(lái)巨大壓力，eo此前轉(zhuǎn)引彭博社的一份報(bào)告顯示，美國(guó)超過(guò)3/4的高度失真功率讀數(shù)位于大型數(shù)據(jù)中心50英里范圍之內(nèi)，表明數(shù)據(jù)中心可能引發(fā)諧波問(wèn)題，進(jìn)而影響電力系統(tǒng)平穩(wěn)運(yùn)行。

　　2024年9月，英偉達(dá)和谷歌等多家科技公司負(fù)責(zé)人拜訪美國(guó)白宮，提出請(qǐng)政府資助建設(shè)強(qiáng)大能源設(shè)施來(lái)支持頂級(jí)AI模型訓(xùn)練的設(shè)想，建議建造多個(gè)巨型數(shù)據(jù)中心，每個(gè)數(shù)據(jù)中心的電力需求堪比整個(gè)紐約市的用電量。

　　除了希望政府支持發(fā)展數(shù)據(jù)中心，為生成式AI大模型發(fā)展蓄力外，它們還看中了核電這種性能與數(shù)據(jù)中心需求相對(duì)匹配的電源品種，并嘗試投資新的核能利用技術(shù)，核電巨頭Constellation Energy以及部分初創(chuàng)公司如Oklo也因此成為炙手可熱的合作對(duì)象。

　　這種新的巨大用能需求曾一度讓部分電力從業(yè)者認(rèn)為，變革者來(lái)了。但DeepSeek的出現(xiàn)，可能改變剛剛出現(xiàn)的變化。通過(guò)更高效的計(jì)算，DeepSeek的算力需求相比OpenAI銳減，“分布式“部署算力，即人手一套DeepSeek也成為選項(xiàng)之一，AI可能不再是電力“巨獸”。

　　不過(guò)，美國(guó)麻省理工學(xué)院技術(shù)評(píng)論（MIT Technology Review）網(wǎng)站發(fā)表的一篇文章提到，在40個(gè)提示的測(cè)試中，DeepSeek被發(fā)現(xiàn)與Meta模型具有類(lèi)似的能源效率，但DeepSeek傾向于生成更長(zhǎng)的回答，因此被發(fā)現(xiàn)多使用了87%的能源。

　　只是不同模型具有不同的用途，尚未進(jìn)行科學(xué)合理的研究來(lái)比較DeepSeek相對(duì)于其競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的能源使用情況。

　　由AI技術(shù)不斷演進(jìn)帶來(lái)的還有具身智能制造業(yè)的發(fā)展，其可能是未來(lái)用電量的重要增長(zhǎng)點(diǎn)之一。在筆者看來(lái)，由于散熱往往消耗較多電量，數(shù)據(jù)中心未來(lái)更傾向于部署在相對(duì)涼快的地方，以減少空調(diào)負(fù)荷消耗，而隨著國(guó)內(nèi)對(duì)綠電消費(fèi)的要求逐步提高，水（儲(chǔ)）、風(fēng)、光一體化或核電將成為其優(yōu)選。在DeepSeek看來(lái)，AI驅(qū)動(dòng)的協(xié)同優(yōu)化，將是電算協(xié)同的技術(shù)支撐和創(chuàng)新方向之一，即通過(guò)AI模型同時(shí)優(yōu)化算力分配任務(wù)和電力調(diào)度，例如任務(wù)遷移，將高耗能計(jì)算任務(wù)遷移至綠電充足時(shí)段；動(dòng)態(tài)降頻，在電力緊張時(shí)降低服務(wù)器頻率以減少能耗等。

　　DeepSeek總結(jié)：

　　電力與算力的協(xié)同不僅是技術(shù)問(wèn)題，更是涉及經(jīng)濟(jì)、政策、生態(tài)的系統(tǒng)工程，將成為全球碳中和與數(shù)字化轉(zhuǎn)型的核心交匯點(diǎn)。（姜黎）

責(zé)任編輯：王萍