人工智能是耗能大戶，那么“人類智能”呢？

前不久，OpenAI的首席執(zhí)行官薩姆·奧特曼宣稱，AI未來(lái)發(fā)展的限制因素將會(huì)是能源，為此急需發(fā)展核聚變。實(shí)際上早在2021年他就向一家核聚變公司投資3.75億美元，該公司近日稱其首家發(fā)電廠預(yù)計(jì)在2028年上線。

計(jì)算的能耗問(wèn)題并非第一次引發(fā)關(guān)注了。在區(qū)塊鏈和加密貨幣興盛的時(shí)期，就有很多人對(duì)區(qū)塊鏈的能耗表示過(guò)擔(dān)憂?，F(xiàn)在雖然熱度略有消退，但能耗依然可觀，比特幣挖礦的年耗能大約相當(dāng)于荷蘭全國(guó)，2024年美國(guó)能源部的報(bào)告認(rèn)為美國(guó)約0.6%~2.4%的全年能耗用在了加密貨幣上。

目前看來(lái)，加密貨幣似乎不太可能無(wú)限增長(zhǎng)，吞沒(méi)整個(gè)電網(wǎng)。但人工智能是否會(huì)走上這條路線呢？此刻ChatGPT每天提供約2億條回答，消耗50萬(wàn)千瓦時(shí)電力（戳此詳細(xì)了解→ChatGPT 日耗電超50萬(wàn)度，卡死AI發(fā)展的竟然是能源？），在電網(wǎng)中占比還不大，奧特曼的預(yù)測(cè)有自吹自擂之嫌。但如果他的預(yù)測(cè)成真，人工智能的規(guī)模和耗能長(zhǎng)期飛速增長(zhǎng)，那引發(fā)能源危機(jī)確實(shí)是有可能的。

圖庫(kù)版權(quán)圖片，轉(zhuǎn)載使用可能引發(fā)版權(quán)糾紛

人腦到底有多“高效”？

相比之下，傳統(tǒng)的天然智能（人腦）似乎就強(qiáng)多了。但其實(shí)，人腦到底多高效，誰(shuí)也說(shuō)不清——因?yàn)楹茈y找到比較的基準(zhǔn)。

舉個(gè)例子，衡量電腦速度的常用指標(biāo)是主頻，也即處理器時(shí)鐘每秒能產(chǎn)生多少個(gè)電脈沖，這在很大程度上決定了處理器每秒能完成多少個(gè)基本運(yùn)算。

如果用這個(gè)標(biāo)準(zhǔn)來(lái)考慮人腦，那么人腦的主頻似乎應(yīng)該低于一千赫，因?yàn)樯窠?jīng)元發(fā)放的神經(jīng)沖動(dòng)最快能到每秒1000個(gè)峰值，而突觸傳遞訊息最快也需要千分之一秒。一千赫的主頻以電腦標(biāo)準(zhǔn)而言是非?？蓱z的，七十年代的第一個(gè)商業(yè)微處理器的主頻就已經(jīng)是它的700倍了，今天主流處理器的主頻隨便都是它的幾百萬(wàn)倍。

這是否意味著人腦的運(yùn)行速度只有當(dāng)代電腦的百萬(wàn)分之一呢？顯然不是，因?yàn)槎咴诨炯軜?gòu)上存在根本差異。比如說(shuō)人腦的每個(gè)神經(jīng)元往往和上千個(gè)其他神經(jīng)元相連，也即一個(gè)“基本運(yùn)算”往往要涉及超過(guò)一千個(gè)輸入，這和只能處理三個(gè)輸入-輸出的晶體管完全沒(méi)有可比性。實(shí)際上，就算只限定在電腦內(nèi)部，不同架構(gòu)的處理器之間的主頻也不能隨便比較。

那么腦和其他生物器官相比呢？靜息狀態(tài)下人類腦的重量約占人體重的2%，但消耗的能量占人體的19%。這聽起來(lái)有點(diǎn)夸張，實(shí)際上并沒(méi)有很特別。

肝和脾的重量只比腦大一點(diǎn)，消耗能量卻占到了27%。兩腎的重量加起來(lái)只有腦的不到五分之一，但消耗的能量占人體10%，折合腦的一半。心臟的重量同樣是不足腦的五分之一，消耗能量占人體7%，折合腦的三分之一。少數(shù)活躍器官消耗大部分能量，本來(lái)就是意料之中的事情，腦在這些器官里只是常規(guī)水準(zhǔn)。

前不久，OpenAI的首席執(zhí)行官薩姆·奧特曼宣稱，AI未來(lái)發(fā)展的限制因素將會(huì)是能源，為此急需發(fā)展核聚變。實(shí)際上早在2021年他就向一家核聚變公司投資3.75億美元，該公司近日稱其首家發(fā)電廠預(yù)計(jì)在2028年上線。

計(jì)算的能耗問(wèn)題并非第一次引發(fā)關(guān)注了。在區(qū)塊鏈和加密貨幣興盛的時(shí)期，就有很多人對(duì)區(qū)塊鏈的能耗表示過(guò)擔(dān)憂?，F(xiàn)在雖然熱度略有消退，但能耗依然可觀，比特幣挖礦的年耗能大約相當(dāng)于荷蘭全國(guó)，2024年美國(guó)能源部的報(bào)告認(rèn)為美國(guó)約0.6%~2.4%的全年能耗用在了加密貨幣上。

目前看來(lái)，加密貨幣似乎不太可能無(wú)限增長(zhǎng)，吞沒(méi)整個(gè)電網(wǎng)。但人工智能是否會(huì)走上這條路線呢？此刻ChatGPT每天提供約2億條回答，消耗50萬(wàn)千瓦時(shí)電力（戳此詳細(xì)了解→ChatGPT 日耗電超50萬(wàn)度，卡死AI發(fā)展的竟然是能源？），在電網(wǎng)中占比還不大，奧特曼的預(yù)測(cè)有自吹自擂之嫌。但如果他的預(yù)測(cè)成真，人工智能的規(guī)模和耗能長(zhǎng)期飛速增長(zhǎng)，那引發(fā)能源危機(jī)確實(shí)是有可能的。

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人腦到底有多“高效”？

相比之下，傳統(tǒng)的天然智能（人腦）似乎就強(qiáng)多了。但其實(shí)，人腦到底多高效，誰(shuí)也說(shuō)不清——因?yàn)楹茈y找到比較的基準(zhǔn)。

舉個(gè)例子，衡量電腦速度的常用指標(biāo)是主頻，也即處理器時(shí)鐘每秒能產(chǎn)生多少個(gè)電脈沖，這在很大程度上決定了處理器每秒能完成多少個(gè)基本運(yùn)算。

如果用這個(gè)標(biāo)準(zhǔn)來(lái)考慮人腦，那么人腦的主頻似乎應(yīng)該低于一千赫，因?yàn)樯窠?jīng)元發(fā)放的神經(jīng)沖動(dòng)最快能到每秒1000個(gè)峰值，而突觸傳遞訊息最快也需要千分之一秒。一千赫的主頻以電腦標(biāo)準(zhǔn)而言是非?？蓱z的，七十年代的第一個(gè)商業(yè)微處理器的主頻就已經(jīng)是它的700倍了，今天主流處理器的主頻隨便都是它的幾百萬(wàn)倍。

這是否意味著人腦的運(yùn)行速度只有當(dāng)代電腦的百萬(wàn)分之一呢？顯然不是，因?yàn)槎咴诨炯軜?gòu)上存在根本差異。比如說(shuō)人腦的每個(gè)神經(jīng)元往往和上千個(gè)其他神經(jīng)元相連，也即一個(gè)“基本運(yùn)算”往往要涉及超過(guò)一千個(gè)輸入，這和只能處理三個(gè)輸入-輸出的晶體管完全沒(méi)有可比性。實(shí)際上，就算只限定在電腦內(nèi)部，不同架構(gòu)的處理器之間的主頻也不能隨便比較。

那么腦和其他生物器官相比呢？靜息狀態(tài)下人類腦的重量約占人體重的2%，但消耗的能量占人體的19%。這聽起來(lái)有點(diǎn)夸張，實(shí)際上并沒(méi)有很特別。

肝和脾的重量只比腦大一點(diǎn)，消耗能量卻占到了27%。兩腎的重量加起來(lái)只有腦的不到五分之一，但消耗的能量占人體10%，折合腦的一半。心臟的重量同樣是不足腦的五分之一，消耗能量占人體7%，折合腦的三分之一。少數(shù)活躍器官消耗大部分能量，本來(lái)就是意料之中的事情，腦在這些器官里只是常規(guī)水準(zhǔn)。

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如今神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)成為了人工智能的主流，也提供了一個(gè)比較的新思路：不是進(jìn)行純粹硬件級(jí)別的比較，而是把人腦和具體的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比。

當(dāng)然，現(xiàn)在并不存在可以和人腦在功能上相提并論的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，但僅從規(guī)模上看，如果未來(lái)人類能解開人腦的秘密，那大約1000個(gè)智能體（agent）運(yùn)行在1000個(gè)GPU上，就可以實(shí)現(xiàn)人腦尺度的模型。每個(gè)智能體需要1千瓦左右的功率，1000個(gè)就需要1兆瓦，是對(duì)應(yīng)人腦的5萬(wàn)倍。（順便說(shuō)，此刻全世界的浮點(diǎn)運(yùn)算力大約能支持500萬(wàn)個(gè)這樣的腦模型。）再次強(qiáng)調(diào)，這一比較依賴于未來(lái)的理論進(jìn)步，此刻的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)依然缺乏可比性。

不管怎樣，人腦看起來(lái)效率確實(shí)是比電腦高。這當(dāng)然是幾十億年自然選擇累積的產(chǎn)物——原始的神經(jīng)系統(tǒng)一定是受制于能量的，隨著能量效率的提升，腦的出現(xiàn)才成為可能。不過(guò)，此刻的人腦不一定就抵達(dá)了理論的極限。

人腦一定是“最優(yōu)解”嗎？

關(guān)于演化的一個(gè)常見誤解是它必定能產(chǎn)出最優(yōu)解。這個(gè)誤解有多重意義：

第一，一般意義上的最優(yōu)解是不存在的，所有的優(yōu)劣判斷都只有在給定的環(huán)境下才有得談，而環(huán)境時(shí)刻在發(fā)生改變。

第二，就算在一個(gè)穩(wěn)定的環(huán)境下，全局的最優(yōu)解也未必可以抵達(dá)。演化在絕大多數(shù)情況下都是漸變和短視的，往往會(huì)被困在局部最優(yōu)點(diǎn)，就像是一個(gè)堅(jiān)持每一步都必須是上山的登山者，最后可能會(huì)停留在一個(gè)小山包上而無(wú)法抵達(dá)真正的最高峰。

第三，演化的速度和選擇壓成正比，當(dāng)選擇壓不大時(shí)，抵達(dá)局部的最優(yōu)解也需要漫長(zhǎng)的時(shí)間，沒(méi)有理由認(rèn)為此刻的人腦就已經(jīng)登頂了。

第四，演化里有海量的偶然因素，這些偶然因素的重要性至今沒(méi)有定論，但阻止一個(gè)最優(yōu)解的實(shí)現(xiàn)應(yīng)該還是足夠的。

一些AI理論家對(duì)于人腦是否抵達(dá)了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的能量效率極限非常關(guān)心，因?yàn)檫@一事實(shí)決定了通用人工智能（AGI）的遠(yuǎn)期發(fā)展方向：如果人腦距離理論極限還很遠(yuǎn)，那么AGI未來(lái)就可以超越人腦，引發(fā)技術(shù)的加速進(jìn)步，甚至可能導(dǎo)致技術(shù)奇點(diǎn)的誕生。

但如果人腦就是極限，那AGI就會(huì)嚴(yán)重受限于此刻人類的能量產(chǎn)出，起飛速度就會(huì)非常緩慢，奇點(diǎn)到來(lái)的可能性也會(huì)大幅降低，也意味著模擬人腦會(huì)成為實(shí)用AGI的唯一路線。

不過(guò)截至現(xiàn)在，論爭(zhēng)雙方都缺乏實(shí)質(zhì)性的證據(jù)。有可能AI領(lǐng)域的未來(lái)進(jìn)展會(huì)證明神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)這條路線其實(shí)是死路，真正的AGI來(lái)自其他方向，那樣的話這些討論也就失去意義了。

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無(wú)論如何，糾結(jié)計(jì)算效率是人類文明的巨大進(jìn)步，因?yàn)閽侀_神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的限定，計(jì)算本身距離極限還很遠(yuǎn)。這和人類過(guò)去掌控的幾乎所有自然力都截然不同。

你要抬起多少貨物就要施加多少力，要讓車有多少速度就要給它多少動(dòng)能。操縱實(shí)體物質(zhì)都有最基本的保底能量需求，可供節(jié)約的余地并不大，此刻人類最低效的動(dòng)力來(lái)源基本上也已經(jīng)有百分之十幾了，留下的改進(jìn)空間不足十倍。這些空間并非不重要，它們或許足以扭轉(zhuǎn)此刻我們?cè)庥龅臍夂蛭C(jī)，但遠(yuǎn)不足以支持一個(gè)無(wú)限增長(zhǎng)的文明。

但是計(jì)算所操縱的并非實(shí)體，而是信息。計(jì)算所消耗的能量確實(shí)也有理論下限，但小到微乎其微，在室溫下這一極限大約是2.9 × 10^-21焦耳。因此，這個(gè)領(lǐng)域的進(jìn)展是破天荒的。

1951年的 UNIVAC I 消耗一焦耳能量可以完成0.015次運(yùn)算，而2022年的超算“亨利”消耗同樣能量可以完成650億次運(yùn)算，七十年來(lái)已經(jīng)提升了十幾個(gè)數(shù)量級(jí)，但距離室溫極限還有十個(gè)數(shù)量級(jí)。

如果放棄室溫這一限定，效率還可進(jìn)一步提升。計(jì)算的能耗下限和環(huán)境溫度成正比，一個(gè)高度發(fā)達(dá)的技術(shù)文明的絕大部分運(yùn)算很可能會(huì)在宇宙空間里進(jìn)行，以微波背景輻射的溫度2.7K作為下限的基準(zhǔn)。

如果一個(gè)文明存在的時(shí)間足夠漫長(zhǎng)，它甚至可以選擇等待宇宙膨脹冷卻來(lái)獲取更高的計(jì)算效率——在10^12年后，計(jì)算的效率極限會(huì)比今天的極限再增加30個(gè)數(shù)量級(jí)。

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換個(gè)角度說(shuō)，就是在計(jì)算能耗問(wèn)題上人類還有很長(zhǎng)的路要走?；蛟S，過(guò)去幾十年里人類被摩爾定律慣壞了，沉迷于芯片的廉價(jià)和高速，而在很多層面都忽視了計(jì)算的效率——哪怕只是調(diào)調(diào)溫度也要跑上一個(gè)安卓系統(tǒng)。

但摩爾定律并不是自然定律，倒不如說(shuō)是一條KPI——實(shí)際的芯片進(jìn)步速度從2010年開始就有點(diǎn)跟不上腳步了。此刻神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)還不是人類能耗的主體，但總有一天計(jì)算會(huì)抵達(dá)這個(gè)位置，我們應(yīng)該在那一天到來(lái)之前，就做好一切可能的準(zhǔn)備。

作者丨范崗 科普作家

審核丨于旸 騰訊玄武實(shí)驗(yàn)室負(fù)責(zé)人