2024-12-27
1、AI功能费电是因为它运行需要大量的计算资源，导致手机CPU和GPU的负荷加大，从而加速电池能量的消耗。AI功能通常会涉及到大量的数据处理，这也会加剧电池的消耗速度。而且相比于其他应用程序，AI应用对硬件资源有更高的需求，因此电池的消耗速度相对更快。
2、硬件要求：AI 模型通常需要使用高性能的计算机硬件，例如 GPU、TPU 等，这些硬件的功耗通常比较大，因此也会导致模型的耗电量增加。
3、**优化和迭代**：AI模型的训练和优化是一个迭代的过程，需要反复进行大量的计算，这个过程中会消耗大量的电能。 **规模和范围**：随着AI技术的发展，模型的规模越来越大，功能越来越复杂，这导致对计算资源的需求也在不断增加，从而增加了电能的消耗。
4、但总体来说，AI的耗电量是相当大的，尤其是对于一些大型的AI模型和应用。不过，随着技术的不断进步，AI的能效也在不断提高，相信未来会有更多的节能型AI产品出现。这个是非常费电的，都是能够让这个ai可以比其他设备费电60%，同时能够让你缴纳很多电费，因为他们都是需要一天24个小时开机的。
AI算力消耗的能源主要是电力。AI系统，特别是训练复杂的机器学习模型，需要大量的计算能力，这通常通过使用高性能的GPU（图形处理单元）或CPU（中央处理单元）来实现。这些计算设备在处理大量数据时会消耗大量电力。
AI算力，即人工智能处理能力，是计算机系统针对AI任务处理和计算的效率。在AI任务中，大量计算资源和高效计算能力是必需的，以处理海量数据和复杂计算。AI算力主要由硬件支持，包括处理器（如CPU或GPU）、内存（如RAM或硬盘）和网络等。
AI 算力底座是计算密集型技术，在 ChatGPT 这样的应用中更是如此。它需要大量算力，自然也需要大量能源。AI 浪潮的，是深度学习（Deep Learning）技术，它会构建分成多层的人工神经网络（即深度神经网络），其中每个神经元都有自己的可调节参数。
1、OpenAI CEO Sam Altman对此同样抱持乐观态度，认为5年后AI将实现对人类智能的超越，进一步加速生产力和效率提升。然而，AI模型的飞速进步同时面临一个严峻挑战，那就是能源消耗急剧增长。以ChatGPT为例，其每日耗电量超50万度，相当于普通家庭用电量的7万倍，这已经引起业界及公众的忧虑。
2、- 供应链风险：美国对华半导体出口管制升级，这对浪潮信息的 AI 服务器业务产生了一定的影响。从中长期来看，公司 AI 服务器的英伟达芯片的供应链可能会持续受到影响，导致公司的 AI 服务器业务发展存在不达预期的风险。
3、在AI时代，数据中心面临能耗压力，亟需高效能解决方案。云酷智能与烽火通信在2024MWC上海大会上展示了解决这一问题的创新突破。他们专注于单相浸没式液冷技术，打造了散热性、稳定性和安全性俱佳的产品，兼容多品牌设备，如曙光、浪潮等，且具有高性价比。
4、大模型浪潮下，算力需求指数级增长，数据中心面临升级挑战。2023中国算力大会AIGC数据中心新技术发展论坛聚焦此问题，提供了解决方案。行业专家指出，算力基础设施创新与大模型应用革新为行业带来全新发展机遇。AI引领产业变革，算力支撑高质量发展，高效运维、快速交付、绿色节能、多元算力和云边协同成为新趋势。
5、今天，整个产业的数据中心基础设施，正在从计算往智算这个方向发展，所以产业面临着的挑战和问题实际上是相同的。这也是浪潮信息认为未来数据中心的基础设施，不仅是在AI服务器，而且在更多品类的服务器上，最终都会采用液冷技术的重要判断依据。智算中心是液冷的典型应用场景之一，也是绿色化的很好体现。
6、浪潮集团广东公司首席技术官陈逸聪出席大会，并以“突破计算边界，开放成就未来”为题，分享了其对智慧计算、数据中心等方面的看法。
根据新浪网查询显示：AI的尽头是储能和光伏，这是因为随着人工智能的发展，其对能源的需求也在不断增加。AI的运行需要大量的计算能力，而计算能力的提高需要更多的电力支持。因此，储能和光伏作为能源领域的重要技术，对于满足AI的能源需求具有重要意义。首先，储能技术可以解决电力供应的不稳定性问题。
AI，即人工智能，并不需要传统意义上的电池或储能设备来供电。它主要依赖于计算机硬件和服务器来运行，而这些硬件和服务器则需要电力来驱动。换句话说，AI的运行离不开电力，但它并不直接“使用”电池或储能设备。
人工智能巨头如黄仁勋、奥特曼和马斯克均强调了能源在AI技术发展中的重要性，特别是光伏和储能。他们指出，解决能源问题将直接影响AI的未来。这些观点表明，光伏储能不仅是能源转型的必然选择，也是科技进步的催化剂。
储能的关键功能在于调峰调频。调峰时，储能能在电价低时储能，高价时释放，有助于经济效率。电力系统中，传统火电机组常需在新能源波动时调整功率，储能技术的加入解决了这个问题，催生了千亿级储能调频市场。