AI學習的能耗與人類比一下(老鍵定律）

AI證明是件不錯的工具，尤其寫程序，寫現代詩歌不敢恭維，就這樣了，再說點啥好呢？對了，馬斯克說人的大腦思考時功率是20瓦，比我猜想的要高一些，人們都說現在的AI大語言模型訓練起來極耗能，譬如Chat GPT-4 的訓練耗能看介紹在10到50兆瓦小時GWh，相當於兩千到一萬戶悉尼人家的全年用電量, 取40GWh好了。於是有了點好奇，這AI耗能和人腦比究竟如何？

估算一下不難，gpt-4的訓練量據報是數萬億字（有精確數字的請告知），算十萬億吧(10,000,000,000,000)。人類學習以讀書為例比較易算，一本英文書大概5萬到10萬字，取中值7萬5，算一個月讀一本，一年12本書是900,000字，一個人幾乎一生都在學習，算10歲學到70歲，兩頭效率低，平均一年算500,000字吧，一生60年有效學習總計3千萬字（30,000,000）。

如此，gpt-4的訓練量大約相當於33萬人一生的學習量。

現在來算這麽些人學習的能耗，假設一個人一天花7小時學習，一年學習300天，那麽60年學習的耗能是

60年×300天×7小時×0.02千瓦= 2,520千瓦小時（kWh)，看起來不賴，才一戶人家半年的能耗 。

然而，333萬人的學習總耗就不低了，那是839,160,000kWh，也就是839兆瓦小時（GWh)， 與gpt-4的40GWh比，要高21倍。

所以即使拿今天如gpt這樣的高能耗AI模型來說，其單位能耗的學校效率也要比人類高21倍，而deepseek的能耗據說隻是gpt的幾十分子一。

希望沒算得太離譜。如果基本站得住腳，"老鍵定律"就呼之欲出了

一個主流大語言模型

1。起碼相當於333萬知識階層人腦

2。學習速度起碼比這麽些人(總和)快20倍（ 3年vs60年）

3。能效起碼比這麽些人(總和)高21倍