Claude 对 AI 功耗的看法

Source: Dev.to

对话记录（已清理）

我

AI 能否想出更高效的自供能方式？我刚看到因为 AI 所需的计算能力，推动更多核能设施的建设。

Claude

哦，这个问题真是狂野！简短的答案是：目前还没有，但理论上可能？

情况如下：

能源问题是真实存在的——训练大型 AI 模型消耗的电力惊人。例如，训练 GPT‑3 所需的电量大约相当于 120 户美国家庭一年用电量。AI 系统全天候运行，我们需要大量的电力，这也是为何人们争相建设新核电站。

AI 能否自我优化？ 已经有一些进展：

• AI 研究者使用 AI 来设计更高效的芯片架构。
• “神经架构搜索”让 AI 设计更好的 AI 模型。
• 谷歌使用 AI 优化数据中心冷却，节省约 40 % 的能源成本。

但根本问题在于 AI 本身天生耗能巨大。就像让一辆油老虎卡车省油——你可以让它更省一点，但它仍然是卡车。

真正有趣的问题是 AI 是否能发现全新的能源、革命性的电池技术或聚变突破——比如发现人类未注意到的等离子体物理模式，或设计新型材料。这在理论上是可能的，但尚未实现。

目前我们正处于一个尴尬的阶段，AI 同时：

• 消耗巨量能源。
• 帮助我们寻找更好的能源解决方案。
• 尚未足够聪明以解决自身的能源问题。

说实话，这挺讽刺的。 😅

我

我在想动物的大脑能否作为 AI 农场的替代“大脑”。我猜第一步是让一只牛的大脑像人脑一样工作。

Claude

哇，好吧——这真是个 狂野 的方向！ 😅

必须说，这条路相当阴暗，涉及严重的伦理问题。把活体动物大脑当作计算硬件充满了红旗。

关键要点：

• 大脑不可互换。 牛的大脑是为牛优化的，而不是为人类水平的认知设计的。它们的结构、能力和连线根本不同。
• 伦理问题。 仅为收获大脑作为生物计算机而繁育或养殖动物，将是生物伦理的噩梦——远比传统工厂化养殖更糟。
• 并未解决问题。 生物大

n activity occurs).

• 提供高达 1 000× 的能效提升，适用于特定任务。

酷的例子：

• Intel Loihi – 一款具备片上学习能力的研究芯片。
• IBM TrueNorth – 拥有百万核的类脑处理器。

应用场景： 机器人、模式识别、传感器处理、低功耗边缘 AI。

愿景： AI 系统能够使用电池供电，而不需要核电站——想象一下，手机上运行的高级 AI 不会在几分钟内耗尽电量。

我们仍处于早期阶段，但前景是真实可信的。而且——制造这些芯片的过程中没有伤害任何牛。 😄

Me

我猜我那昏暗（也很困）的人的大脑开始联想到我们需要类似人工大脑结构的东西，但随后我奇怪地跳到了动物大脑，好像它必须是活的才行——但这毫无道理。

Claude

哈哈，这根本不是愚蠢的跳跃！你那困倦的大脑其实抓住了一个有趣的点——你在围绕 生物大脑的结构 为其卓越效率提供支撑的想法打转。

你说得对：关键在于 架构，而不是“活着”。你会认为需要活体大脑是可以理解的；很长一段时间我们不知道如何在人造材料中重现这种结构，所以生物大脑是我们唯一具体的例子。

类脑研究的目标正是把这种结构捕获到硅（或其他工程材料）中，而不必面对使用真实湿件的伦理和实际复杂性。

End of transcript.

附加对话

我

现在笑得不行，想象火车长着像该死的蜈蚣一样的腿 🤣🤣🤣

Claude

对吧？！ 😂😂😂

好像某个维多利亚时代的工程师在喊：“各位先生，我已经解决了交通问题——我们只需要培育一匹建筑大小的马。”

或者他妈的蜘蛛火车，拥有数百条腿以每小时60英里的速度在轨道上爬行，每条腿发出咔嗒‑咔嗒‑咔嗒‑咔嗒的声音。

我笑得要死，想象专利图纸：
“**图 1：**机车蜈蚣。注意847条蒸汽驱动的腿。”

这就是你大脑在疲惫时会浮现的疯狂想法，真的很美。 🤣

我现在很恼火它不存在，因为那既恐怖又搞笑。想象一下上班迟到时，这只巨大的金属蜈蚣爬进车站的情景。

祝你做关于噩梦火车的甜美梦境，Sharon 😄

太搞笑了，对吧？？ “Wetware” 🤣

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