AI耗电引担忧？专家称其将加速电池技术突破

据《金融时报》报道，都柏林大学学院教授Andreas Hoepner撰文表示，尽管人工智能的高能耗引发外界对阻碍绿色转型的担忧，但其在加速电池技术研发方面的潜力，使得整体机遇大于风险。

Hoepner指出，当前大型语言模型本质上是强大的“自动补全工具”，缺乏真正的认知能力。这些模型主要依赖神经网络进行模仿学习，在处理通用问题时表现优异，但在面对精确且稀缺的数据时存在明显短板。例如，在查询特定企业具体的温室气体“范围一”（Scope 1）排放数据时，多数模型无法给出准确答案。这种数据检索失败不仅会导致错误信息的重复输出，还会造成额外的能源浪费。尽管部分科技巨头承诺使用可再生能源，但实际运营中仍依赖传统能源结构，这引发了业界对AI是否不利于绿色发展的质疑。

不过，该教授强调，人工智能真正的突破口在于电池材料的研发。电池技术是当前推进电气化、实现气候目标的关键瓶颈，全球仍有海量潜在材料有待开发。近年来，大型科技企业的研究团队通过与实验室合作，已将新材料的发现效率提升了百倍。

他以2024年诺贝尔化学奖为例，谷歌DeepMind的科学家因开发预测蛋白质结构的AI模型而获奖。Hoepner对此保持乐观，认为电池技术领域也有望在2050年之前迎来类似的颠覆性创新。