聚焦储能与算电协同发展的思考-国网冀北。一 、 人工智能快速发展下算电协同的背景从 "CPU" 到 "GPU": 人工智能带动算力消耗指数增长人工智能新模型不断涌现 , 模型训练参数量 、 数据量大幅提升 , 对基于 GPU 的智能算力需求指数级增长 。斯坦福 A 脂数报告显示 , G 耳 2 2019 年 ) 的训练能耗约 0 、 1 兆瓦时 ' 而 G 耳厶 ( 2023 年 ) 约为 5000 万干瓦时 , 四年增长了约 50 万倍 。A | 的能耗增长丐现指数级增长 , 目沅超算力增长速度 。
聚焦储能与算电协同发展的思考-国网冀北。一 、 人工智能快速发展下算电协同的背景从 "CPU" 到 "GPU": 人工智能带动算力消耗指数增长人工智能新模型不断涌现 , 模型训练参数量 、 数据量大幅提升 , 对基于 GPU 的智能算力需求指数级增长 。斯坦福 A 脂数报告显示 , G 耳 2 2019 年 ) 的训练能耗约 0 、 1 兆瓦时 ' 而 G 耳厶 ( 2023 年 ) 约为 5000 万干瓦时 , 四年增长了约 50 万倍 。A | 的能耗增长丐现指数级增长 , 目沅超算力增长速度 。
聚焦储能与算电协同发展的思考-国网冀北。一 、 人工智能快速发展下算电协同的背景从 "CPU" 到 "GPU": 人工智能带动算力消耗指数增长人工智能新模型不断涌现 , 模型训练参数量 、 数据量大幅提升 , 对基于 GPU 的智能算力需求指数级增长 。斯坦福 A 脂数报告显示 , G 耳 2 2019 年 ) 的训练能耗约 0 、 1 兆瓦时 ' 而 G 耳厶 ( 2023 年 ) 约为 5000 万干瓦时 , 四年增长了约 50 万倍 。A | 的能耗增长丐现指数级增长 , 目沅超算力增长速度 。核心数据:斯坦福 A 脂数报告显示 , G 耳 2 2019 年 ) 的训练能耗约 0 、 1 兆瓦时 ' 而 G 耳厶 ( 2023 年 ) 约为 5000 万干瓦时 , 四年增长了约 50 万倍;参数规模约 1.8 万亿 , 首次在多领域达到 “ 人类水平 “表现。
覆盖 2026 年,全文共 38 页。
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适合行业研究员、战略规划等读者参考。
重点分析了储能、大模型、储能与算电协同发展的思考、国网冀北等议题。