消息:隨著對人工智能係統的興趣激增，全球電網可能會面臨與比特幣相當的巨大能源消耗壓力。幸運的是，作為頂尖加密貨幣的比特幣已經展示瞭如何減輕影響的方法。Nvidia最近一個季度數據中心收入翻倍顯示，對ChatGPT等生成式應用的需求還未到達巔峰。作為這場AI淘金熱的主要工具供應商，Nvidia最新旗艦GH200不僅貴，同時也比較耗能。

儘管大多數客戶會選擇這款芯片，但他們會批量購買組裝成大規模AI服務器，這就需要消耗巨大的電力需求。

初創公司HuggingFace的BLOOM從1.6TB的數據中提取了1760億個參數。根據該研究的作者的說法，一個由384個Nvidia A100圖形處理器（GPU）組成的集群花了超過118天的時間來處理。他們估計，長時間運行如此多的GPU所消耗的電力消耗可能產生24.7公噸(54，000磅)的二氧化碳。但是，當您考慮到整個系統的網絡連接和空閒時間時，實際成本翻倍至50.5噸。

訓練模型也只是一個開始。根據運行自己的人工智能服務器的Amazon.com Inc.的一項估計，運行人工智能的90%的費用來自下一階段，當用戶查詢模型以獲得結果時- 例如向ChatGPT詢問巧克力蛋糕食譜。實施數據（稱為推理）的能量消耗很難計算，但據信大約是第一個訓練階段所需能量的10倍——這意味著500噸二氧化碳。根據一項估計，單個生成式AI查詢的碳足跡可能是Google搜索的四倍。

蠻力數字運算內置於比特幣的設計中，有助於解釋為什麼在全球範圍內推出了一波半導體和服務器，希望挖掘數字黃金。劍橋大學正在進行的一項研究估計，比特幣是造成7250萬噸二氧化碳的原因。如果所有比特幣礦都使用水力發電，這個數字可能低至300萬噸。

與加密貨幣的浪費相比，單次訓練和部署產生的500噸二氧化碳看似微不足道。但這還是相當於100萬英里汽油車排放，或500次紐約至法蘭克福航班。

這還只是個開始。至少有十幾家大公司正爭相建立和部署生成式AI產品。自從這場比賽開始，他們就一直在購買功耗大的處理器來分析越來越多的數據。

目前大多數AI訓練都依賴化石燃料，這些服務器農場已經在現有地點迅速擴張，通常離水電站或太陽能電站數千英里。

但比特幣已經為AI行業鋪平了道路。豐富的可再生能源和寒冷氣候的地方成為完美的大功率加密貨幣挖礦所在地，冰島的極地氣候和豐富的地熱能使其成為理想選擇。

在這些服務器農場中用AI替代比特幣還有一個好處。儘管加密貨幣吸引了許多投機者和數十億美元的投資，但它幾乎沒有為世界增加多少價值。而生成式AI不具備這個問題。