ChatGPT 背后的大型语言模型 GPT-4 需要大量的冷却水： 5 到 50 个问题就需消耗 500 毫升的水

　　建设像ChatGPT这样的人工智能产品的成本往往难以衡量。

　　但微软支持的 OpenAI 的技术需要大量的水，这些水来自爱荷华州中部的 Raccoon 和 Des Moines 河流域，用于冷却一台强大的超级计算机，以帮助教导其人工智能系统如何模仿人类写作。

　　在竞相利用生成式人工智能的狂潮中，包括微软、OpenAI 和谷歌在内的领先科技开发者承认，对其人工智能工具的不断增长需求带来了巨大的成本，从昂贵的半导体到用水量的增加都有所涉及。

　　但他们通常对具体情况保持保密。在微软一位高级高管在演讲中表示「GPT-4 实际上是在得梅因西边的玉米田旁边制造出来的」之前，很少有人知道爱荷华州是 OpenAI 最先进的大型语言模型 GPT-4 的诞生地。

　　构建大型语言模型需要分析大量人类写作文本的模式。所有这些计算需要大量电力，并产生大量热量。为了在炎热的天气里保持冷却，数据中心需要泵入水——通常是泵入仓库大小的建筑外的冷却塔。

　　根据微软最新的环境报告，其全球用水量从 2021 年增长了 34% 至 2022 年(达到近 17 亿加仑，相当于 2500 多个奥林匹克游泳池的水量)，与以前的年份相比大幅增加，外部研究人员将其与其人工智能研究联系起来。

　　加州大学河滨分校的研究员Shaolei Ren 表示：「可以说，增长的大部分原因是由于人工智能，包括其在生成式人工智能和与 OpenAI 的合作方面的巨大投资。」该团队估计，ChatGPT 在今年晚些时候将会发表的一篇论文中，每次你向它提问一系列介于 5 到 50 个提示或问题之间，它就会消耗 500 毫升的水(接近于一个 16 盎司水瓶的水量)。这个范围取决于服务器的位置和季节。这个估算包括公司没有测量的间接用水，比如用于冷却供电数据中心的发电厂。

　　Ren 说：「大多数人都不知道 ChatGPT 背后的资源使用情况。」「如果你不知道资源的使用情况，那就无法帮助我们节约资源。」

　　谷歌在同一时期报告其用水量增长了 20%，这也主要归因于其人工智能工作。谷歌的用水增长不是均匀的——在俄勒冈州，它的用水量一直稳定，而且引起了公众的注意，而在拉斯维加斯以外的地方则翻了一番。在爱荷华州，谷歌对 Council Bluffs 数据中心的需求最大，输送了更多的水。

　　微软上周在一份声明中表示，它正在进行研究，以衡量人工智能的能源和碳足迹，「同时致力于使大型系统在训练和应用方面更加高效。」

　　微软公司的声明说：「我们将继续监控我们的排放，加速进展，增加使用清洁能源来供电数据中心，购买可再生能源以及其他努力，以实现我们在 2030 年之前成为负碳、水资源正增、零废弃的可持续发展目标。」

　　OpenAI 在自己的声明中也重申了这些评论，表示正在「认真思考」如何最好地利用计算能力。「我们认识到训练大型模型可能会消耗大量能源和水资源」，并努力提高效率，它表示。

　　微软于 2019 年首次投资总部位于旧金山的 OpenAI 10 亿美元，比这家初创公司推出 ChatGPT 和引发全球对人工智能进展的着迷早两年多。作为交易的一部分，这家软件巨头将提供训练人工智能模型所需的计算能力。

　　为了至少完成部分工作，这两家公司寻找了爱荷华州西得梅因，这个拥有 6.8 万人口的城市是微软在过去十多年中一直在积累数据中心，以为其云计算服务供电。该公司的第四和第五个数据中心计划于今年晚些时候在那里开业。

　　「他们正在尽力建设，」微软进驻该市时担任该市市长的 Steve Gaer 说。Gaer 表示，微软公司被城市建设公共基础设施的承诺所吸引，并通过支持该投资的税款提供了一笔「令人震惊」的金额。但他补充说：「但是，你知道，他们对他们在那里做什么相当保密。」

　　微软于 2020 年首次宣布，正在为 OpenAI 开发世界上最强大的超级计算机之一，当时拒绝向媒体透露其位置，但将其描述为一个具有超过 28.5 万个传统半导体核心和 1 万个图形处理器(这种芯片已经对人工智能工作负荷变得至关重要)的「单一系统」。

　　专家们表示，在一个地方「预先训练」人工智能模型是有意义的，因为需要在计算核心之间传输大量数据。

　　直到 2022 年 5 月底，微软总裁 Brad Smith 才透露，微软已经在爱荷华州建立了其「先进的 AI 超级计算数据中心」，专门用于让 OpenAI 训练成其第四代模型 GPT-4。该模型现在为 ChatGPT 的高级版本和微软的一些产品提供支持，并加速了有关限制人工智能社会风险的讨论。

　　「它是由加州的这些杰出工程师设计的，但它实际上是在爱荷华制造的，」Smith 说。

　　在某种程度上，与微软在亚利桑那州的数据中心相比，西得梅因是一个相对高效的地方来训练强大的人工智能系统，特别是考虑到为了满足相同的计算需求，亚利桑那州的数据中心消耗了更多的水。

　　「所以，如果你正在微软内部开发人工智能模型，那么你应该将你的训练安排在爱荷华州，而不是在亚利桑那州，」Ren 说。「在训练方面没有区别。但在用水或能源消耗方面，有很大的差异。」

　　在大部分时间里，爱荷华州的天气足够凉爽，以至于微软可以使用外部空气来保持超级计算机正常运行，并排出建筑物内的热量。该公司在一份公开文件中表示，只有当温度超过 29.3 摄氏度(约 85 华氏度)时，它才会取水。

　　尽管如此，这仍然可以是大量的水，特别是在夏天。根据西得梅因市自来水公司的数据，在 2022 年 7 月，即 OpenAI 宣布完成对 GPT-4 的训练之前的一个月，微软向其爱荷华数据中心集群抽取了约 1150 万加仑的水。这占了该地区用水总量的约 6%，该地区还向市民提供饮用水。

　　2022 年，西得梅因自来水公司的一份文件说，该公司和市政府将「只考虑未来数据中心项目」，如果这些项目能够「证明并实施技术，显著减少当前水峰值使用水平」，以保护居民和其他商业需求的水供应。

　　微软上周四表示，正在直接与自来水公司合作，以解决其反馈问题。在一份书面声明中，自来水公司表示，该公司一直是一个良好的合作伙伴，并一直与当地官员合作，以减少其用水量，同时仍然满足其需求。