作者: 财经光年
最近一段时间，大模型圈子里很是热闹。
先是5月中旬字节发布自家大模型产品，定价比市场价便宜99.3%，随后阿里、腾讯、科大讯飞等十几家大模型厂商也纷纷宣布下调旗下大模型产品定价，甚至有厂商直接宣布完全免费开放......在AI大模型愈发同质化的当下，价格似乎成为AI企业们唯一的竞争手段。
百川智能的CEO王小川最近就在他的自媒体账号上表态：
开发一个大模型，研发、人员、算力成本都很高，如果不赚用户的钱，那么就要赚投资人的钱。
人工智能领域投资降温
5月27日，市场研究机构PitchBook发布了2024年Q1全球人工智能（AI）与机器学习领域的最新投融资数据报告。
根据报告显示，2024年第一季度（1-3月），全球AI领域共计完成1779笔融资交易，融资金额约为1564.27亿元人民币，这个数字环比下降了7.8%，同比下降了31.2%。
图源：PitchBook
从PitchBook发布的报告图表来看，实际上从2022年开始，全球AI领域的融资交易笔数和金额就开始“缩水”了。
炒作之后，市场逐步回归理性是一个正常的现象，从去年开始我们就很少看大模型领域的投资机会，很多圈内的朋友也对AI大模型领域的兴趣减弱。
国寿资产研究员刘康对财经光年表示，人工智能产业长期增长潜力仍然巨大，但高昂的成本和充满不确定的预期给投资人们设下了“减速带”。
图源：国盛证券研报
事实上，这部分资金仅是前期投入，算上大模型上线后每日的运营和电费成本，整个投入会更加夸张。
高昂的成本之下，部分大模型上市公司也陷入了“亏损魔咒”。
曾经的大模型明星公司第四范式（06682.HK）已经连续亏损4年，其每年大模型研发投入成本均占营业收入50%左右；手握天工大模型的昆仑万维（300418.SZ），在近期公布的一季度净利润下滑近200%，首次出现亏损情况。
人工智能拉响ESG警报
除了最直接的成本和预期问题的影响之外，开发AI大模型背后带来的能源消耗问题，同样成为许多偏好ESG的投资人远离AI的关键诱因。
大量的AI大模型如雨后春笋般出现，带来极大的能源消耗。同时，大多数AI企业模式很难具备长期可持续性，这违背了ESG投资的初衷。
一位ESG投资经理向财经光年透露，和可持续发展联盟、绿色金融研究院等组织呼吁ESG投资机构减少投资AI大模型领域的观点如出一辙。
那么AI到底有多耗能？
斯坦福人工智能研究所发布的《2023年AI指数报告》就整体研究了GPT-3的耗电量，当前AI大语言模型GPT-3的一次训练耗电量高达1287兆瓦时，相当于3000辆特斯拉电动汽车连续行驶20万英里所消耗的电能总和。同时，这样的训练过程还伴随着552吨二氧化碳的排放。
与此同时，水资源在AI大模型训练中同样扮演着重要角色。根据加州大学河滨分校教授任绍磊的一项研究，GPT-3在训练期间耗水近700吨，这意味着每回答20到50个问题，就需消耗500毫升水。这部分水资源主要用于冷却设备，以维持服务器的高效运行。
近期AI能耗资讯整理
随着技术的进步，更强大的AI模型相继问世。据悉，GPT-4的主要参数是GPT-3的20倍，计算量更是达到了GPT-3的10倍，这意味着其能耗也将急速攀升。
华泰证券曾在研报中预测，到2030年，中国与美国的数据中心总用电量将分别激增至0.65万亿千瓦时至0.95万亿千瓦时、1.2万亿千瓦时至1.7万亿千瓦时，相较于2022年分别增长3.5倍和6倍以上。届时，AI用电量将占据全社会用电量的显著份额，预计在中国和美国将分别达到20%和31%。
英伟达CEO黄仁勋就曾公开表示：
AI 实际上帮助人们节省能源。如果不是因为你创建的 AI 模型，如果没有AI，我们怎么能节省6倍或10倍的成本呢？一旦模型训练一次，数百万工程师将会从中受益，几十年来数十亿人将会享受到节省的成本。
纵使当前人工智能行业具有较高的资源消耗、社会管制、隐私泄露等风险，但AI广泛应用于医疗、交通、制造业等领域，各行业借此实现效率提升，同样能推动绿色低碳发展。
刘康表示：
耗能大也好，投融资紧缩也好，这个事本质上还是因为现在大模型太多了，那么多大模型却没有相应的需求，这才显得能源被过度消耗，而这也恰恰是行业发展的必经之路，市场经过淘汰后，资源才会向头部集中。
