GPT-4隐藏了参数规模等指标，更未提及其碳足迹

　　它马上甩锅：“作为OpenAI开发的AI语言模型，我没有产生碳排放的身体或个人行为。”

　　然后振振有词地说：“是那些运行我的计算机和服务器干的。”

追踪碳足迹

　　谷歌发了一篇论文，建议这么算碳足迹：（训练阶段的电力消耗 + 推理阶段的查询次数×单次推理的电力消耗） × 数据中心单位电力消耗的二氧化碳排放量。也就是说，它消耗的电量，以及消耗的电的碳强度。

　　前者的影响因素很多。不同的模型、不同的算法、参数规模大小、处理器的数量和类型、处理器的算力与功率、数据中心的电源使用效率（PUE）等。有些指标可以测得，有些则需要推算。

　　后者则在很大程度上取决于电力的生产方式，风电、光伏、水电这些清洁电力往往有很强的地域性，并且不同时间不同季节发电出力也有区别。电网里输送的电力，既然包括煤电这些高碳排放的电力，也包括无碳排放的清洁电力，所以电网都有一定的平均碳强度。

　　大模型的碳排放可以分为训练与推理两大阶段，谷歌却选择只研究训练阶段。在谷歌以往三年的机器学习的能耗占比中，训练用了40%，推理用了60%。

　　AI初创公司Hugging Face前进了一大步。它发表的论文关注了大模型全生命周期的碳排放，包括了算力硬件产生的碳排放，但不包括原材料阶段与设备报废阶段。该公司的大型语言模型BLOOM，训练产生了25吨的二氧化碳，但全生命周期的碳排放量则翻了一番。

　　谷歌自夸的底气

　　谷歌认为学界低估了业界的努力，高估了大模型的实际碳排放量。

　　2021年和2022年，谷歌连发两篇论文，为行业正名，称尽管算力需求持续增长，但自己通过对模型（Model）、机器（Machine）、机械化（Mechanization）、位置（Map）的优化，大模型在谷歌整体碳足迹中的占比没有增加，稳定在10%~15%的区间。

　　谷歌硬凑了4个M，用大白话翻译一下，就是稀疏型模型的能耗比密集型更低，TPU等专用芯片的能耗比GPU更低，自动化管理和优化运算资源，大规模用上绿电的数据中心碳排放更低。

　　谷歌评估了五种自然语言模型的碳排放量，分别是T5、Meena、GShard、Switch Transformer和GPT-3。前四个都是谷歌的模型。GPT-3来自OpenAI与微软，谷歌暗暗踩了同行一脚。

　　GShard表现最佳。GShard的参数规模高达6190 亿，是GPT-3的1750亿的3.5倍左右，但消耗的能源反倒只是后者的1/ 53，净碳排放量更是只有后者的1/127。

　　谷歌解释称，这得益于GShard的稀疏型算法，它可以在不牺牲准确性的前提下，消耗更少的能源；而密集型算法中，大多数神经元都会被激活，消耗的能源大量增加。此外，模型越来越快，设备使用时间越来越短。2021年，谷歌发表第一篇论文时最新的模型，相比四年前的Transformer，在回答质量基本不变的前提下，速度提升了4.2倍。

　　谷歌还称，与别人家都在用的GPU相比，自家的TPU的性能功耗比在实战中更胜一筹。理论上，在V100上运行GPT-3的性能功耗比，要比在TPU v3上运行谷歌的模型好1.5倍；但实际测量下来正好相反，TPU v3平均是V100的2倍。V100是论文发表时主流的人工智能算力硬件。

　　云端计算很重要。云计算通过大规模的数据中心，提高电力使用效率，避免浪费闲置的算力。云在哪里计算更重要。云计算允许客户选择清洁能源最密集的区域，这才是谷歌最大的优势。

　　谷歌还画了一张图，为自己打分，证明自己一直在进步。但这幅图透露了谷歌的模型碳排放量低的最大秘密，正在于绿色能源的使用。如果以2017年的表现为基准，经过四年的持续改进，谷歌在能源消耗上的得分提升了83倍，在碳排放量上的得分，提升了747倍。

沉默的GPT

　　并不是只有谷歌踩了GPT-3一脚。GPT历代大模型已经成为大家对比的标杆。而且，它的碳排放量数据，几乎都来自这些竞争对手的论文。

　　Hugging Face说，我家的大模型BLOOM，参数规模1760亿，OpenAI家的大模型GPT-3，参数规模1750亿，大家不相上下，但训练BLOOM的碳排放量只是GPT-3的1/20。

　　Meta的论文，把BLOOM和GPT-3都列上了。训练四个不同参数规模的LLaMA大模型，碳排放量都要低于BLOOM，也就低于GPT-3。

　　还有好事者定期给ChatGPT算一笔碳账。他在自己的专栏Towards Data Science写道，参考规模类似的BLOOM执行推理的能耗（每次查询 0.00396 千瓦时），1月份在用户进行了5.9 亿次访问后，ChatGPT消耗的电力在110 万至 2300 万千瓦时之间。

　　上下限相差巨大，是因为他做了两大假设，每个假设分三档，共9个场景：ChatGPT 每次查询的耗电量，可能因为查询需求更密集而降低；每次访问的查询次数有高有低。

　　他自己也不满意这个计算。3月，他读到了另一篇估算ChatGPT推理的货币成本的文章。那篇文章假定，ChatGPT 每天有 1300 万用户，每人发出 15 个请求，这需要28936 个A100的算力。

　　他顺着这个思路估算，如果 ChatGPT 每天有 1300 万用户，每人发出 15 个请求，ChatGPT的每月用电量为 2316万千瓦时；如果需要28，936个A100，大概需要电力416万千瓦时。两个数据基本落在此前估算区间附近，他相信BLOOM碳足迹的论文、他的ChatGPT能耗推算，以及另一篇ChatGPT推理成本估算都有可取之处。

　　但他没有继续估算ChatGPT的碳足迹。因为随着算力需求的膨胀，ChatGPT 很可能需要调用部署在多地的数据中心的算力。但不同数据中心的电源使用效率不同，也就是同样算力需求，效率低的数据中心消耗的电力更多；此外，不同数据中心所在电网的平均碳强度也不同。按谷歌的论文，训练GPT-3，耗能1287兆瓦时，排放二氧化碳550吨。

　　透明、绿色

　　GPT的未来，正在遭遇外界夸大风险的反噬，但人们同样呼吁GPT增加透明度，包括公开碳足迹的信息。

　　GPT-4隐藏了参数规模等指标，更未提及其碳足迹。媒体批评大模型正消耗的能源，已经堪比加密货币挖矿。

　　全球科技巨头都在陆续承诺碳中和。微软承诺2030年实现负碳排放。谷歌则承诺到2030年实现所有数据中心7X24使用绿电。尽管科技巨头是全球最大的绿电采购者，但随着它们纷纷加快AI化，展开大模型的“军备竞赛”，产生的碳排放受到更多关注。

　　OpenAI暂未公开宣布有关减排的具体细节和计划。但似乎把锅甩给了微软，我只负责智能，微软负责减碳。

　　附：AI企业对旗下大模型碳足迹的研究论文的标题

　　Meta

　　Sustainable AI: Environmental Implications， Challenges and Opportunities，2022年1月

　　LLaMA: Open and Efficient Foundation Language Models，2023年2月

　　谷歌

　　Carbon Emissions and Large Neural Network Training，2021年4月

　　The Carbon Footprint of Machine Learning Training Will Plateau， Then Shrink，2022年2月

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