然而，ChatGPT创始人OpenAI的负责人萨姆·奥特曼(Sam Altman)表示，有一个明确的解决方案可以解决这个棘手的困境:核聚变。
奥特曼本人已经在核聚变上投资了数亿美元，并在最近的采访中表示，这项被广泛视为清洁能源圣杯的未来技术最终将提供下一代人工智能所需的大量电力。
奥特曼在1月份的一次采访中表示:“没有突破就没有办法实现这一目标，我们需要核聚变，”同时扩大其他可再生能源的规模。今年3月，当播客和计算机科学家莱克斯·弗里德曼(Lex friedman)问及如何解决人工智能的“能量难题”时，奥特曼再次提到了核聚变。
核聚变——为太阳和其他恒星提供能量的过程——距离在地球上被掌握和商业化可能还需要几十年的时间。对于一些专家来说，Altman对未来能源突破的强调说明了人工智能行业在回答如何在短期内满足人工智能飙升的能源需求这一问题上的更广泛失败。
阿姆斯特丹自由大学(Vrije Universiteit Amsterdam)的数据科学家、研究员亚历克斯·德弗里斯(Alex de Vries)说，这与人们在气候行动方面“一厢情愿”的普遍倾向相吻合。他在接受CNN采访时表示:“更明智的做法是专注于我们目前拥有的东西，以及我们目前能做的事情，而不是期待可能发生的事情。”
OpenAI的发言人没有回应CNN的具体问题，只是提到了奥特曼在1月份和弗里德曼播客上的评论。
核聚变对人工智能产业的吸引力是显而易见的。核聚变包括将两个或两个以上的原子撞击在一起，形成一个密度更大的原子，这个过程会释放出巨大的能量。
它不会向大气中排放碳污染，也不会留下长期存在的核废料，提供了一种清洁、安全、丰富的能源的诱人愿景。
但是，“在地球上重现太阳中心的条件是一个巨大的挑战”，这项技术可能要到本世纪下半叶才能准备好，英国曼彻斯特大学的核聚变研究员Aneeqa Khan说。
“核聚变已经太迟了，无法应对气候危机，”汗告诉CNN，并补充说，“在短期内，我们需要使用现有的低碳技术，如裂变和可再生能源。”
裂变是今天广泛用于产生核能的过程。
问题是找到足够的可再生能源来满足人工智能在短期内不断增长的需求，而不是转向使地球变暖的化石燃料。这是一个特别的挑战，因为全球推动从汽车到供暖系统的一切电气化增加了对清洁能源的需求。
国际能源署(International Energy Agency)最近的一项分析计算出，数据中心、加密货币和人工智能的用电量可能在未来两年内翻一番。根据国际能源署的数据，到2022年，该行业约占全球电力需求的2%。
该分析预测，人工智能的需求将呈指数级增长，在2023年至2026年间至少增长10倍。
除了制造芯片和其他硬件所需的能量外，人工智能还需要大量的计算能力来“训练”模型——为它们提供大量的数据集——然后再使用它的训练来生成对用户查询的响应。
随着这项技术的发展，企业纷纷将其整合到应用程序和在线搜索中，从而提高了对计算能力的要求。德弗里斯在最近一份关于人工智能能源足迹的报告中计算出，使用人工智能进行在线搜索所需的能源至少是普通搜索的10倍。
德弗里斯表示，“在人工智能领域，规模越大越好”，这将推动企业走向巨大、耗能巨大的模型。他补充说:“这是人工智能的关键问题，因为越大越好从根本上与可持续性不相容。”
地球之友(Friends of The Earth)气候虚假信息项目主任、一份人工智能与气候报告的合著者迈克尔·邱(Michael Khoo)表示，美国的情况尤其明显，其能源需求在大约15年来首次飙升。“我们作为一个国家正在耗尽能源，”他告诉CNN。
在某种程度上，需求是由数据中心的激增推动的。根据波士顿咨询集团的一项分析，到2030年，数据中心的用电量预计将增加两倍，相当于约4000万美国家庭所需的用电量。
Khoo说，“我们将不得不做出艰难的决定”，关于谁获得能源，是成千上万的家庭，还是为下一代人工智能提供动力的数据中心。“不能仅仅是最富有的人先获得能源，”他补充说。
对于许多人工智能公司来说，对其能源使用的担忧忽视了两点:首先，人工智能本身可以帮助解决气候危机。
与OpenAI有合作关系的微软发言人表示:“人工智能将成为推进可持续解决方案的有力工具。”
这项技术已经被用于预测天气、跟踪污染、绘制森林砍伐地图和监测融化的冰。受谷歌委托，波士顿咨询集团最近发布的一份报告称，人工智能可以帮助减少高达10%的地球加热污染。
人工智能也可以在推进核聚变方面发挥作用。今年2月，普林斯顿大学的科学家们宣布，他们发现了一种利用该技术预测核聚变反应潜在不稳定性的方法——这是在漫长的商业化道路上迈出的一步。
人工智能公司也表示，他们正在努力提高效率。谷歌表示，其数据中心的效率是一般企业数据中心的1.5倍。
微软的一位发言人表示，该公司“正在投资研究，以衡量人工智能的能源使用和碳影响，同时致力于提高大型系统在培训和应用方面的效率。”
德弗里斯说，人工智能的效率有了“巨大”的提高。但是，他警告说，这并不一定意味着人工智能的电力需求会下降。
德弗里斯补充说，事实上，技术和自动化的历史表明，情况很可能正好相反。他指出了加密货币。他说:“效率的提高从未减少过加密货币挖矿的能耗。”“当我们提高某些商品和服务的效率时，我们会看到需求的增长。”
在美国，有一些政治上的推动，要求更密切地审视人工智能对气候的影响。今年2月，参议员埃德·马基(Ed Markey)提出了一项立法，旨在要求人工智能公司对其环境影响更加透明，包括数据中心电力需求飙升。
马基当时在一份声明中说:“下一代人工智能工具的发展不能以牺牲我们地球的健康为代价。”但几乎没有人预计该法案会得到成为法律所需的两党支持。
与此同时，越来越复杂和耗能的人工智能的发展被视为不可避免的，Khoo说，公司在“军备竞赛中生产下一个东西”。他补充说，这意味着型号越来越大，用电量也越来越高。
“所以我会说，每当有人说他们正在解决气候变化问题时，我们必须问一问，你今天到底是怎么做的?”邱说。“你会让每一天的能耗都降低吗?”还是说你只是在用它当烟幕?”
