歡迎回到「電力遊戲」！每週，資深撰稿人 Molly Taft 都會探討與本屆期中選舉最大議題，資料中心，相關的主題。如果您對本專欄有任何疑問或想法，歡迎隨時透過 [email protected] 或 Signal (mollytaft.76) 安全地與 Molly 聯繫。

「他們到底在蓋這些資料中心是為了什麼？」一位朋友最近不耐煩地問我。他並不是唯一一個有此疑問的人：我們在最近的資料中心直播中也收到了幾個類似的問題。這確實是一個很合理的疑問。

畢竟，如果 AI 已經取得了這麼多突破，為什麼科技公司還要背負數十億美元的債務，建造一些世界上最大的發電廠來興建更多的資料中心呢？

答案並不是為了幫助一般使用者搜尋食譜或查詢度假地點；簡單的聊天機器人查詢已是日益過時的 AI 運作思維。現在，AI 的重點是「代理程式」，雖然沒有官方定義，但大致來說，代理程式是基於大型語言模型（LLM）的系統，旨在做出自主決策以執行任務，而這種轉變正是推動矽谷電力建設的部分原因。

我的同事 Maxwell Zeff 撰寫每週的「模型行為」電子報，他表示：「AI 代理程式不是簡單地向 AI 聊天機器人提問並獲得答案，它們可以根據使用者的原始問題，為自己生成數百個小提示詞。」他舉例說：「例如，如果有人要求 AI 代理程式建立一個網站，它可能會運行數小時來建構功能，在此過程中自行重新提示數十次，以建立不同的網頁、選單和驅動該網站的資料集。」

AI 代理程式現在是頂尖 AI 實驗室工作的核心。它們正在做一些令人驚訝，也令人恐懼，的事情。最近，OpenAI 宣布，一個由超過 10,000 個代理程式組成的群體，發送了 270 萬條訊息，解決了一個長期存在的數學問題（數學家們對該公司的說法提出了質疑）。

雖然這是一個特例，AI 實驗室高度致力於解決所謂的「無解問題」，並願意投入異常大量的資源來實現這一目標，但所有這些訊息都消耗了大量的處理能力。這相當於大量的能源：Max 告訴我，可能價值數千萬美元，儘管確切數字很難說。

私營 AI 公司在披露其產品的環境指標方面歷來都非常挑剔。許多執行長經常將個人進行的單次查詢作為資源使用的衡量標準。在最近的一次播客採訪中，OpenAI 執行長 Sam Altman 聲稱，收穫一顆杏仁所需的水量相當於 38,000 次 ChatGPT 查詢。

他表示：「大多數一次吃掉 12 顆杏仁的人，並不會覺得他們在用水方面做了什麼可怕的事情。」（這項計算受到了質疑。）

將比簡單查詢更耗能的 AI 代理程式引入考量，使得這些計算變得更加複雜。關於 AI 代理程式能源使用的資訊嚴重不足，它們的任務範圍可以從簡單的工作到涉及一組平行「輔助」代理程式的全天自主編碼。

這些應用程式之間的電力使用存在巨大差異，而且隨著任務變得越來越複雜，潛在的擴展是無限的。研究與諮詢集團 Sustainable AI 的共同創辦人兼執行長 Boris Gamazaychikov 表示：「在其他技術成長領域，我們受到開車或串流 Netflix 的人數限制。」

他補充說：「現在，這種東西與使用者有點脫鉤，如果你聽 AI 領導者的話，我想這就是他們想要的。他們正在談論只有一名員工的獨角獸公司。」

嗯，一名人類員工。在那個想像的世界中，可能會有數百甚至數千個 AI 代理程式在後台工作。我不想爭論這種情況發生的可能性，但足以說明這就是 AI 公司正在努力實現的未來，這也有助於解釋為何急於建造資料中心。

由於公司提供的能源使用數據很少可靠，一些 AI 愛好者正試圖自行計算。上個月，氣候科學家 Zeke Hausfather 撰寫了一篇部落格文章，計算他自己使用 AI（其中大量依賴代理程式）所消耗的能源。

他利用各種不同來源計算出，他平均每天使用 Claude 所消耗的能源可能超過兩台冰箱所需的電力。Gamazaychikov 的團隊將在本月稍晚發布更精確計算閉源模型上運行代理程式的環境足跡的研究，他指出 Hausfather 做出了很好的努力，但他的計算是基於有些過時的發現。考慮到關於這個主題的學術研究很少，以及科技公司在披露排放指標方面的不透明，這並不令人意外。

Hausfather 總結說，就他個人生活而言，他的 AI 使用量與維持幾台備用冰箱運行相當，這並不是一個世界末日的數字。但他寫道：「這種 AI 使用也代表了一個新的淨排放源，而此時全球氣溫正在飆升，我們的減排目標也日益偏離軌道。」而且，這比 Altman 提出的「一小部分杏仁」大小的指標要大得多。

Hausfather 表示他使用 AI 和代理工具「比大多數人更多」，但這種情況可能很快就會改變。上週，Meta 推出了一款個人 AI 代理程式，該公司在新聞稿中表示，它「旨在為全球數十億人服務」。

Meta 將其命名為 Muse，並宣稱它將為每個使用者維護一個「雲端專用電腦」，即使使用者離線也能運作；該公司計劃在今年稍晚將 Muse 整合到其 AI 眼鏡中。在不久的將來，Meta 使用者在玩弄眼鏡或使用 Facebook 時，很可能在不知不覺中將任務外包給代理程式。

再次強調，與定期搭機或每天吃牛肉等活動相比，個人代理程式使用的碳足跡仍然相對較小。但如果 Meta 設想一個每個人都在使用代理程式的未來，這就解釋了他們正在建造的一些資料中心的巨大規模，例如路易斯安那州的 Hyperion 專案，它將由 10 座天然氣發電廠供電。

Gamazaychikov 表示：「目前正在提議和建造的資料中心將訓練的技術，距離我們還有三到五年。它將與僅僅是聊天機器人視窗有著截然不同的風味。」

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一位讀者問：小型核電廠是否適用於資料中心？

簡短的答案是肯定的，小型核電廠可能是資料中心無碳電力的絕佳選擇。許多新創公司和資料中心開發商設想了一個未來烏托邦，資料中心與脫離電網運行的所謂小型模組化反應爐完美結合。

問題（一如核能的常態）是這可能需要多長時間：美國目前沒有任何小型模組化反應爐在商業運營，儘管經過數十年的發展，只有一種型號獲得了銷售許可。川普政府正試圖幫助該產業更快成熟，包括在能源部創建一個試點專案，讓 11 家新創公司在今年達到一個關鍵里程碑。至少有少數公司成功達到了這個里程碑。現在，他們開始漫長的旅程，將他們的產品推向市場。

但許多資料中心開發商不想等待這些公司證明自己需要數年時間，所以他們現在正在安裝燃氣渦輪機。換句話說，他們沒有等待烏托邦的到來。我們將在未來幾年看到會發生什麼！

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