轉傳⋯ 以下為我同學的討論,供參。 最近輝達來台設「海外總部」,若為AI 運算中心,其需求之電力從何而來。 有同學提出「在地生產在地消費的再生能源,即風力發電與大陽能發電」為可行之方式之一。 另一同學,非常地好奇想知這是否為可行的方案,就上網查了些資料如下,希望能供有興趣的同學們一起討論。 (先說結論,再談數據) 因為能源密度的關係,使用再生能源來運行「AI運算中心」的可行性很低。 (對台灣而言,幾乎是不可能。) (所用推理的數據如下)(註-1) 1. 產生 1,000 megawatt 的電力,所需要的土地面積(也就是能源密度) 1. 核能: 3.5 平方公里(或 350甲地) 2. 光電: 200.0 平方公里(或 2萬甲地)(註-2) 3. 風力: 900.0 平方公里(或 9萬甲地)(註-2) 2. 因我們對上面數字很難會有任何的感覺,所以下面拿可耕地與城市的面積當做參考。 1. 台灣可耕地: 8,000.0 平方公里(或 80萬甲地) 2. 台北市面積: 300 平方公里(或 3萬甲地) 3. 新竹市面積: 100 平方公里(或 1萬甲地) 簡單地說:若用光電,大約需要一個台北市,或3個半新竹市的土地,才能提供所需的電力。若用風力,則情況更糟。 台灣是海島,所能用的土地有限,所以除非有更好的想法,或短期有重大技術的突破,使用再生能源,(以目前的技術來看),幾乎是不可能的任務。 4. 訓練、運行 GPT-3 所需要電力約為 1,000 megawatt-hours。 5. GPT-4,也就是一般所知 ChatGPT 所用的模型,所需之電力 數倍於 GPT-3 之所需。 6. 估計到 2030年,AI 所消耗的電力會佔全世界總電力的 10% 左右。 (換句話說就是:短期未來 AI 對電力的需求,會越來越高。) 註-1:為使資料易讀,數字已簡化為整數。 註-2: 不論光電或風力都屬於「不穩定電源」,而「AI 運算中心」需要的卻是「穩定的電源」。 簡單地說就是:有時有電,有時沒電,不能直接供應給 AI 運算中心使用。所以,這類的電力都需要儲能的裝置,例如電池等。而這類儲能裝置所需的土地,並未估計在上述的數字之內(就是需要更多的土地)。 最後,以目前的結論來看,再生能源是不可行的方案,所以問題變成:接下來我們該怎樣做呢? 在此,我提供些小小的個人意見,希望拋磚引玉,老同學們會提出更高明的想法: 台灣目前應該先避開「AI運算中心」的迷思,例用台灣工程人員的優勢,開發新的 AI架構 (或 / 與) 新的演算法。目標是降低 AI 的功率消耗至少1到2個數量級(就是減少到 1/10 或 1/100)。 登高必自卑,行遠必自邇。僅是 好大喜功,爭一時風光的虛名,絕對無用,只有台灣一起腳踏實地,穩步向前,才有機會達到目標。 如此,台灣不但可以脫離目前的困境,更有機會能領先世界。 此篇相同回報者之文章列表

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