过去两年，chatgpt和deepseek的爆火让全球见证了人工智能（ai）的颠覆性潜力。但鲜少有人意识到，每一次ai对话、视频生成或自动驾驶的背后，都是海量电力在支撑。
以chatgpt为代表的传统大模型，主要由堆砌算力和样本量提升大模型能力。deepseek带来的系列大模型技术，通过“样本、架构、编程、应用”四方面优化算力需求，将影响未来算力行业的电力需求逻辑。
自2022年chatgpt发布以来，社会各方高度关注算力中心的能耗情况。随着今年年初deepseek爆火，有观点认为“人工智能的尽头是算力，算力的尽头是电力”，进一步提升了社会对算力用电的关注度。
我的团队从2023年接触人工智能，受chatgpt出现的启发，我们做过电池行业第一个大模型，现在也正在做大型的全固态电池研发的电池大模型，我从学习者的角度来讲讲智能化。
根据国际能源署的估算，谷歌单次搜索耗电0.3瓦时/次，大模型chatgpt单次应用耗电约2.9瓦时/次。ai替代传统技术的存量应用，以及因ai生成等技术带来的增量应用，驱动用电量剧增。
openai的chatgpt在短短几年内就颠覆了传统技术——公用事业公司很容易就是被颠覆的下一个对象。
2022年11月，openai发布了chatgpt(chat generative pre-trained transformer)。...截至2023年1月末，chatgpt的用户破亿，成为有史以来增长最快的消费应用软件。2023年3月，gpt-4发布，支持图片输入，更加可靠和具有创造力。
ai无疑成为近些年社交话题的c位，前有chatgpt横空出世，后有deepseek强势崛起。
平均而言，chatgpt 搜索至少需要比标准谷歌搜索多 10 倍的能源。2024 年对人工智能能源使用的预测显示，如果没有任何改变，到 2030 年，人工智能的用电量将与日本相当。
自 chatgpt 推出以来，投资者一直注重第一到第三环节的公司，因为超大规模企业为了追求 ai 产生的收入，加大了对数据中心基础设施和电力的支出。...（来源：国际能源小数据 作者：e small data）从 2022 年 11 月到 2023 年 1 月，1 亿人开始使用 openai 的 chatgpt。
得到的回答是，deepseek的训练成本比chatgpt-3低9~10万美元，并且价格低主要是因为电费占比低；单次推理电费deepseek为0.0003-0.0005美元，chatgpt为0.0005-
它不仅拿下了美国和中国区app store免费榜的双料第一，还成为首个超越openai chatgpt的ai助手类应用。人工智能和大数据技术的应用正在改变储能行业的运营模式。
chatgpt-4o的回答在抽象层次上，稍微好一点。综合ai的观点，我觉得可以从两个角度去看待这个问题，一是系统可塑性，二是系统中心化与去中心化的趋势。...chatgpt在分析中提到一个有趣的观点：电力系统早期的设计，更强调“小世界特性”，也就是电力系统是从小配电系统慢慢进化而来（我国到上世纪80年代，还处于多家办电的本地配电系统占主导的局面），发展到今天的某种极致状态
以荷兰企业投资€10,000在储能系统上，看chatgpt上给出的回答：2025年最新kia政策，起始投资金额获得税收减免调整至€2,901，详情可参考其官网对于中小企业来说
根据semianalysis的数据，一次传统的谷歌搜索大约需要0.3wh的电力，而与之相当的chatgpt请求则需要2.9wh，增加了约十倍之多。
大家知道，人工智能通用大模型chatgpt很有名，但我们做的是电力人工智能专业大模型。
伴随着chatgpt迅速在全球走红，生成式ai、大模型的概念也开始席卷全球。成千上万亿的资本开始涌向ai领域。不过人们很快发现，未来限制ai和大模型发展的并不是资金、人才、设备，而是电力。...2022年11月，openai正式发布了chatgpt。它不仅能够回答问题，还能创作文章、编程，甚至模仿人类的对话风格，其几乎无所不能的回答能力使得人们对大语言模型的通用能力有了全新的认识。
阿里云智能集团电力新能源解决方案首席架构师黄振分享了一组数据：调用一次chatgpt只需1秒、耗电量为2.9瓦时，这个电量可以供30瓦电灯持续照明6分钟。
“算力的尽头是电力”，特别是以chatgpt为代表的大模型对电力的需求日益增长。据国际能源署（iea）数据显示，2022年，全球数据中心消耗约460太瓦时的电量（相当于全球总需求的2%）。
电力行业大模型率先落地知识管理、智能客服场景大模型的“爆火”实则可以追溯到2022年chatgpt的问世。
据国外研究机构的报告显示，chatgpt每天要响应大约2亿个请求，消耗超过50万千瓦时电力，相当于1.7万个美国家庭的用电量。...去年以来，人工智能伴随着chatgpt等大模型应用的风靡而受到全球的热捧。人工智能时代背后是强劲的算力需求，而算力的基石则是巨量的能源消耗。
据中国科学院院刊估算，假设chatgpt每日有2亿次咨询量，预计每日至少需要0.0584eflops算力，则需耗电79.2万千瓦时。...从人工智能大模型chatgpt一鸣惊人，到今年的sora大模型横空出世，人工智能备受瞩目的同时，算力热潮也是一浪掀过一浪，竞争风起云涌。比算力，拼速度，今年火得藏不住。
chatgpt、sora等大模型应用工具涌现，使得人工智能与日常生活连接得更加紧密，背后的能源电力需求也引发全球关注。算力成为各国电力需求重要增长点。
以处理一个普通的chatgpt查询为例，其所需的电力是进行一次谷歌搜索的10倍以上。1"十年前，一座30兆瓦的数据中心被视为庞然大物。...参考来源：1.chatgpt所需的能源是传统网页搜索的15倍（qz.com）2.数据中心与网络 - 国际能源署（iea）3.对2023年数据中心能效的预测 | 数据中心杂志4.数据中心消耗了多少能源？
以chatgpt的人工智能大模型更新迭代为例，gpt-4的主要参数和计算量分别是gpt-3的10倍和3倍。数据中心是规模化算力的载体。...从智能驾驶、智慧城市、元宇宙，再到以chatgpt、sora为代表的生成式人工智能，拉动算力需求爆发式增长，也促进算力基础设施由通用算力为主，向通用算力、智能算力、超算算力一体化演进。
