一天燒207噸煤的AI，不如消耗三根香蕉的人腦算力高？

AI的電力黑洞

這兩年，AI公司正在進入一個越來越“耗電”的時代。

為了訓練規模越來越大的模型，各大科技公司不斷擴建數據中心。成千上萬臺服務器晝夜運轉，電力消耗動輒以兆瓦計算。為了保證未來的電力供應，一些公司甚至開始直接投資電廠，或者與能源企業合作建設專用電力設施。

位于得克薩斯州西部的 GW Ranch 數據中心項目渲染圖，

圖中展示了現場安裝的天然氣發電設施和太陽能發電設施。

圖源：Pacifico Energy

算力越強，能源消耗也越大。

龐大的數據中心不僅消耗大量電力，還需要大量水資源進行冷卻，對環境和氣候都帶來壓力。

但有趣的是，人類其實早就擁有一臺遠比現有AI更高效的“計算機”。它不僅隨身攜帶，而且幾乎每個人都有——那就是我們的大腦。

只要20瓦的大腦

美國國家標準與技術研究院（National Institute of Standards and Technology）的研究科學家阿德瓦伊特·馬達范（Advait Madhavan）在2023年寫道：“人類大腦是一種令人驚嘆的高能效設備。從計算能力來看，它每秒可以完成相當于1 exaflop 的運算——也就是10的18次方次數學計算——而只需要20瓦的功率。”

如果從人體結構來看，大腦確實算得上一個“耗能器官”。按重量計算，它只占人體體重的大約2%，卻消耗了人體約20%的基礎代謝能量。

但從絕對數值來看，這其實并不算多。假設一個成年人每天攝入2700千卡熱量，其中大約340千卡用于維持大腦運轉。

換算成電能，大約是0.4千瓦時——只夠讓一只傳統的60瓦白熾燈亮不到7個小時。

甚至還不如吃三根香蕉獲得的能量。

換句話說，你每天只需要“三根香蕉級別”的能量，就能驅動這臺極其復雜的“生物計算機”。

要20兆瓦的超級計算機

如果把人腦和現代超級計算機進行對比，這種差距就更加明顯。

世界上最強大的超級計算機之一——Frontier supercomputer——最近也實現了exaflop級計算能力。但要完成同樣的運算，它需要大約20兆瓦的功率，比人腦高出整整一百萬倍。

圖源：wikipedia

如果換算成能源消耗，讓這臺超級計算機運行一天，大約需要燃燒207噸煤，同時產生約340噸二氧化碳。

如果不用煤，也可以燃燒約12萬升液態石油，排放量大約是前者的一半；或者燃燒8400萬升天然氣，產生約74噸二氧化碳。

顯然，這樣的能源消耗不可能無限制地持續下去。

但另一方面，計算機和人工智能——以及它們不斷增長的算力需求——在短時間內也不會消失。

于是，一個問題開始變得越來越重要：既然大腦能用這么少的能量完成復雜計算，人類能不能從大腦身上學到一些東西？

大腦為什么這么高效？

有一個流傳很廣的說法認為，人類只使用了10%的大腦。

這個說法其實并不正確。

現實情況是，大多數時候我們都會使用大腦的大部分區域，而在某些情況下，幾乎整個大腦都會參與活動。

圖源：remapstudio

不過，這個說法確實暗示了一點：大腦并不會在同一時間動用所有神經元。

2024年，Chang Xu（悉尼大學人工智能中心副教授）解釋說，大腦大約擁有1000億個神經元，但它會根據任務不同，從不同腦區選擇性地調用這些神經元。

只需要二十多瓦的功率，大腦就能驅動整個身體運作。

它可以在腦海中形成內心獨白，也可以憑空想象畫面；當有人向你扔來一個球時，大腦能夠迅速識別球的形狀，計算運動軌跡，預測落點，并把你的手移動到正確位置完成接球——這一切都發生在幾毫秒之內。

同時計算的力量

科學家一直試圖在人工系統中復制這種效率，但始終非常困難，其中一個原因在于計算方式的不同。

2018年，Think Tank: Forty Scientists Explore the Biological Roots of Human Experience一書中，Liqun Luo（斯坦福大學生物學教授）指出，計算機和大腦最重要的差別之一在于信息處理方式。

傳統計算機通常按順序一步一步執行任務。工程師編寫程序時，會設計一條連續的指令流程。

在這種結構中，每一步都必須非常精確，因為一旦出現錯誤，就會在后續步驟中不斷累積并放大。

雖然大腦有時也會使用類似的順序步驟，但它還有另一種能力——大規模并行處理。

圖源：iflscience

以接球為例。

如果由計算機來完成，它需要先識別球，再測量運動，再計算軌跡，再計算落點，最后才能控制你的手移動到指定位置。

而人腦幾乎是在同一時間完成這些步驟。

來自視網膜的信號經過兩三次突觸連接后，關于球的位置、方向和速度的信息就已經被提取出來，并以并行方式傳送到大腦。

與此同時，大腦的運動皮層會同時向腿部、軀干、手臂和手腕發出指令，讓身體在同一時間調整到合適位置，從而接住飛來的球。

模仿大腦計算

正因為如此，越來越多計算機工程師開始嘗試讓計算機模仿大腦。

2024年，Suin Yi（德克薩斯農工大學工程學院電氣與計算機工程助理教授）指出，傳統AI模型主要依賴一種叫做反向傳播的訓練方法，但這種方法在生物學上并不符合真實大腦的學習機制。

因此，如果想打造更接近人腦的計算機，就需要重新設計算法和網絡結構。

例如，薩里大學的研究人員正在研究一種名為Topographical Sparse Mapping的技術，讓神經元只與附近節點連接，從而顯著降低能耗。

另一種改進方法Enhanced Topographical Sparse Mapping還能進一步刪除不必要的連接，就像人類大腦在學習過程中會逐漸精簡神經連接一樣。

去年，莫森·卡梅利安·拉德（Mohsen Kamelian Rad）表示，當模仿大腦的拓撲結構時，AI系統可以學習得更快，同時消耗更少能量。

下一代計算機

與此同時，悉尼大學和布法羅大學的研究團隊也在開發類似的類腦神經模型。

他們希望的不只是更節能的計算機，還包括更靈活的系統——能夠利用有限甚至模糊的數據進行推理，并以非線性的方式處理問題。

正如阿德瓦伊特·馬達范所說，下一代計算機可能會與今天的計算機完全不同。隨著人類收集的數據越來越多，計算系統的需求也在改變。

而答案，也許早就寫在我們自己的大腦里。

讓我們說：謝謝大腦！

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