《紐約時報》10月15日發佈互動報道,以歷代GPT模型爲例,展示AI能力提升背後急劇擴張的計算需求。報道估算,2026年GPT-6 Astra的訓練計算量接近10²⁷次,達到初代GPT的5000多萬倍。文章通過可視化演示指出,大模型訓練依靠海量數據和計算,不斷調整數以萬億計的參數,以提高預測和生成能力。隨着模型規模擴大,算力和電力需求也持續增長。報道援引研究預測,到2030年,訓練最大規模AI模型所需的電力功率可能接近當前紐約市的用電負荷;同期,美國數據中心用電量可能佔全國總用電量的約12%。這一趨勢凸顯了AI技術進步與能源基礎設施擴張之間日益緊密的聯繫。

2026-10-16

《紐約時報》10月15日發佈互動報道,以歷代GPT模型爲例,展示AI能力提升背後急劇擴張的計算需求。報道估算,2026年GPT-6 Astra的訓練計算量接近10²⁷次,達到初代GPT的5000多萬倍。文章通過可視化演示指出,大模型訓練依靠海量數據和計算,不斷調整數以萬億計的參數,以提高預測和生成能力。隨着模型規模擴大,算力和電力需求也持續增長。報道援引研究預測,到2030年,訓練最大規模AI模型所需的電力功率可能接近當前紐約市的用電負荷;同期,美國數據中心用電量可能佔全國總用電量的約12%。這一趨勢凸顯了AI技術進步與能源基礎設施擴張之間日益緊密的聯繫。