库米表示 ， 危言耸听的预测也忽略了一点：对于某些类型的人工智能任务 ， 比如模式识别 ， 模型提供粗略输出结果就足够了 。 这意味着能量不需要将计算结果扩展到小数点后数百位 。
具有讽刺意味的是 ， 对人工智能功耗限制贡献最大的实际上可能是人工智能本身 。 谷歌已经在使用其2014年收购的DeepMind开发的技术 ， 来更有效地冷却它的数据中心 。 通过向人类操作员提出建议 ， 人工智能已经帮助该公司削减了40%的冷却费用;现在它能有效地独立运行数据中心的冷却系统 。
【AI的运转需要全球10%用电量，还威胁气候变化？】人工智能还将用于优化数据中心运营的其他方面 。 而且 ， 就像谷歌在冷却方面的成果一样 ， 这将使得各类工作负载受益 。 这并不意味着 ， 数据中心最终不会因为对人工智能魔法的需求不断增长而消耗更多的能量 ， 但这是当下做出预测如此困难的又一个原因 。
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