能效鸿沟

能效鸿沟是《AI+HW 2035: Shaping the Next Decade》报告诊断的核心问题，是驱动整个"登月计划"的根本挑战。

定义

能效鸿沟是指AI计算能耗的指数级增长与环境和经济可持续性之间的巨大差距。随着AI模型规模和复杂度的持续增长，能源消耗已变得不可持续。

具体表现

• 训练能耗惊人：训练一个前沿模型消耗的能量可与数百个家庭的用电量相当
• 数据中心电力需求：AI数据中心的电力需求日益能与一个国家相匹敌
• 环境压力：全球数据中心能耗已占全球电力消耗的3%，且仍在快速增长
• 经济可行性：高昂的算力成本正在限制AI技术的普及和应用

解决方案

报告提出通过从[[智能扩展]]转向[[效率扩展]]，以[[每焦耳智能]]为核心指标，通过[[跨层协同设计]]实现1000倍效率提升，从而跨越能效鸿沟。

与维基中其他概念的关系

• 与[[效率扩展]]：效率扩展是跨越能效鸿沟的根本路径
• 与[[智能扩展]]：智能扩展是导致能效鸿沟加剧的旧范式
• 与[[算力下沉]]：边缘设备的能效限制是能效鸿沟在边缘场景的具体体现