最近推出的ChatGPT标志着计算史上的一个新时代，复杂的新型人工智能(AI)模型的迅速扩展，推动了计算机功能的界限。对于一些人来说，这为激动人心的新进展打开了大门，这些进展也预示着更美好的未来。对于另一些人来说，警钟已经敲响，从失业到恶意人工智能对人类生存的威胁，人们对一切都感到担忧。进一步的担忧集中在基于人工智能的经济的基础设施上，例如新的能源密集型计算方法对环境的影响。虽然评估新兴的人工智能计算模型是谨慎的，但分析必须检查相关的权衡，以确定与人工智能计算革命相关的成本和收益。

计算机时代始于20世纪50年代推出的大型计算机，直到20世纪80年代，大型计算机一直是企业的主流。台式电脑随后推出了更小、更便宜、更易于使用的新一代个人电脑。这些新型计算机迅速流行起来，在商业和个人使用的新市场都占据了主导地位。21世纪初，互联网和云计算为企业和个人提供了一种新的方式，通过在线存储、在线应用等方式获得额外的计算能力。当今的人工智能革命建立在加速计算的基础上——随着人工智能、机器学习和实时数据分析的快速发展，计算机技术的最新进展正在推动下一代计算能力的发展。加速计算依赖于被称为加速器的专用硬件来加速某些任务的执行。图形处理单元(GPU)等专用硬件与传统中央处理单元(CPU)协同工作。GPU在图形处理方面非常高效，在机器学习和其他应用中已经变得至关重要。一系列GPU可以并行使用，大大提高计算能力。GPU与服务器、路由器和数据存储一起安置在庞大的数据中心中，为传统计算机所无法企及的计算能力打开了大门。ChatGPT旋风式的引入向公众展示了人工智能的新世界和加速计算的力量。然而，这只是人工智能能力的一个暗示，因为计算能力的提高几乎对经济的每个行业都有影响。例如，为药物发现开发的新模型可以减少识别新药所需的成本和时间，还可以创造更个性化的治疗方法。同样，金融领域由人工智能驱动的变革正在改变银行业、股票交易和保险业。人工智能可以提高天气模型的准确性，以改善公共安全，并对农作物产量做出更准确的预测。人工智能的力量也有助于解决重大的政策问题，例如，通过开发更精确的气候模型。然而，计算能力的进步并非没有代价。其是能源密集型的，大型数据中心拥有必要的网络基础设施和计算能力。但数据中心对电网提出了新的要求，随着人工智能被更广泛地采用，这些要求将会增加。数据中心可以是容纳GPU和训练和运行人工智能模型所需的其他硬件的大型建筑。位于芝加哥的EastCermak数据中心占地超过万平方英尺，相当于23个足球场大小，而内华达州的Citadel数据中心占地万平方英尺，有望成为世界上最大的数据中心。为这些关键数据中心供电并不是一个小问题。据估计，数据中心消耗了全国电力的3%。这已经成为一些人的目标，因为其对环境的影响以及给电网管理带来的挑战。人工智能的快速采用可能会对电网提出更高的要求，使这些问题成为一个重要的政策问题。这些问题促使人们呼吁暂停或减缓人工智能的发展。但考虑到全球对人工智能和加速计算的推动，这种选择是不可行的。其他国家正在追求自己的人工智能模式，虽然美国继续排名第一，但中国排名第二，并且在自己的人工智能领域取得了重大进展。与此同时，开源人工智能建模正在取得长足的进步，为数据中心和人工智能创造了额外的需求。如果美国要保持全球领先地位，并且计算能力市场要具有竞争力，那么对数据中心的需求将继续增长，政策制定者必须确保以最有效的方式满足电力需求。此外，与运行大型人工智能模型的数据中心相比，更分散的计算活动本身就更环保，但这一点并不明显。要达到相同的输出水平和质量，需要在更长的时间内进行更多基于CPU的计算。能够极大改善社会福利的更快的药物发现，和更好的气候模型将被推迟，甚至不可行，从而产生明显的社会危害。事实上，通过新的人工智能驱动计算，可以改善或挽救大量生命，而减缓或限制人工智能的使用将对社会产生重大影响。人工智能提高了生产力，从而促进了经济增长。因此，在检验其优点时，正确的计算是在没有其的情况下实现相同水平的增长和产出的成本：在更加分布式的基于CPU的世界中，提供相同的效益需要多少成本，以及需要多长时间？这是必须评估的相关权衡，并且必须承认暂停人工智能的成本。随着人工智能越来越融入经济活动，解决电网的需求是政策制定者必须解决的挑战。同样，人工智能可以对管理电网产生积极影响，并创建一个更智能、更高效的电网。即使没有人工智能和数据中心不断增长的需求，网格管理也一直是一个挑战。但研究人员表示，重要的是要

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