计算机技术推动计算能力发展。

最近推出的ChatGPT标志着计算史上一个新时代，一个复杂的新型人工智能。(AI)模型的快速扩展推动了计算机功能的边界。对一些人来说，这为激动人心的新进步打开了大门，这也预示着更美好的未来。对其他人来说，警钟已经敲响，人们担心从失业到恶意人工智能对人类生存的威胁。进一步的担忧集中在基于人工智能的经济基础设施上，比如新的能源密集计算方法对环境的影响。虽然对新兴的人工智能计算模型进行评估是谨慎的，但为了确定与人工智能计算和革命相关的成本，必须检查相关的权衡。

计算机时代始于20世纪50年代，直到20世纪80年代，大型计算机一直是企业的主流。随后，台式计算机推出了一台更小、更便宜、更容易使用的新一代个人计算机。这些新计算机迅速流行起来，在商业和个人使用的新市场中占据主导地位。21世纪初，互联网和云计算为企业和个人提供了一种新的方式，通过在线存储和在线应用获得额外的计算能力。今天的人工智能革命是基于加速计算的发展——随着人工智能的发展和机器分析的发展。

加速计算依赖于所谓的加速器专用硬件来加速某些任务的执行。图形处理单元(GPU)以及传统的中央处理单元等专用硬件(CPU)协同工作。GPU在图形处理上非常高效，在机器学习和其他应用中变得非常重要。一系列GPU可以并行使用，大大提高了计算能力。GPU与服务器、路由器和数据存储一起放置在庞大的数据中心，为传统计算机无法企及的计算能力打开了大门。

ChatGPT旋风的引入向公众展示了人工智能的新世界和加速计算的力量。然而，这只是人工智能能力的暗示，因为计算能力的提高几乎影响了经济的每个行业。例如，为药物发现开发的新模型可以降低识别新药所需的成本和时间，创造更加个性化的治疗方法。同样，人工智能驱动的金融领域的变化正在改变银行、股票交易和保险行业。人工智能可以提高天气模型的准确性，改善公共安全，并对农作物产量做出更准确的预测。

然而，计算能力的提高并不是没有成本的。它是一种能源密集型，大型数据中心有必要的网络基础设施和计算能力。然而，数据中心对电网提出了新的要求。随着人工智能的广泛应用，这些要求将会增加。数据中心可以是一个大型建筑，可以容纳GPU，训练和运行人工智能模型所需的其他硬件。芝加哥350EastCermak数据中心占地100多万平方英尺，相当于23个足球场大小，而内华达州的Citadel数据中心占地面积为720万平方英尺。

这些问题促使人们停止或减缓人工智能的发展。然而，考虑到全球对人工智能和加速计算的推动，这种选择是不可行的。其他国家正在追求自己的人工智能模式。虽然美国继续排名第一，但中国排名第二，在人工智能领域取得了很大进展。与此同时，开源人工智能建模取得了长足的进步，为数据中心和人工智能创造了额外的需求。如果美国想保持世界领先地位，计算能力市场需要有竞争力，那么对数据中心的需求将继续增加，政策制度将继续增加。

此外，与运行大型人工智能模型的数据中心相比，更分散的计算活动本身更加环保，但这并不明显。为了达到相同的输出水平和质量，需要在更长的时间内基于CPU进行更多的计算。更快的药物发现可以大大改善社会福利，更好的气候模型将被推迟甚至不可行，从而造成明显的社会危害。事实上，通过新的人工智能驱动计算，可以改善或拯救大量生命，减缓或限制人工智能的使用将对社会产生重大影响。

人工智能提高了生产力，从而促进了经济增长。因此，在检验其优势时，正确的计算是在没有它的情况下实现同等水平的增长和输出成本:在一个基于CPU的更分布式世界里，提供同样的效益需要多少成本，需要多长时间？这是必须评估的相关权衡，必须承认暂停人工智能的成本。

随着人工智能越来越融入经济活动，政策制定者必须解决解决电网需求的挑战。同样，人工智能可以对管理电网产生积极的影响，创建更智能、更高效的电网。网格管理一直是一个挑战，即使人工智能和数据中心的需求不断增加。但研究人员表示，重要的是关注如何利用人工智能改善电网管理，降低能耗。

首先，确定人工智能如何通过为人工智能驱动的能源存储系统创造更好的机会，更好地管理电网上的可再生负荷，在发电厂发电更干净，从而加强电网管理。其次，利用人工智能消除工厂和其他建筑的能源浪费，改善交通管理，从而降低制造业和交通运输等关键部门的能耗。最后，优化人工智能，降低深度学习模型的能耗。一项研究表明，优化模型可以减少75%的能量来训练人工智能模型。

加速计算和人工智能的兴起给未来带来了巨大的希望，在经济增长和社会福利方面带来了巨大的社会效益。要实现这些成果，我们需要一个谨慎的政策框架来解决数据中心的能源需求问题，这些问题可以为人工智能模型提供计算能力。政策制定者需要帮助实现人工智能的潜在效益，并找到解决这一重要经济部门能源需求不断增长的方法，而不是暂停。

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