原贴链接

我很高兴能分享我在AI/LLM旅程中的一个非常酷的里程碑。

简短背景：在深入AI之前，我在生态领域工作了十多年，如保护军团、生物动力农业和自然栖息地恢复。这一背景让我深刻关注到在缺乏可持续实践的情况下扩展AI对环境的影响。

出于这种担忧，我花了数月时间规划和实验，以使我的AI工作更加环保。我很兴奋地宣布，我已经成功地将我的整个运营过渡到100%可持续的太阳能供电！

我目前的设置包括多个链接的Mac Pro塔式桌面和从开源库构建的自定义代码。虽然这是一个有点实验性的配置，但它非常适合我的需求。我所有的LLM研究、开发和客户服务现在都完全运行在太阳能能源上。

我很好奇这里是否还有其他人尝试过为他们的LLM工作使用可再生能源？

对于那些感兴趣更多细节的人，我在这里写了一篇简短的博客文章。完全披露，这是来自我公司的帖子，但我不是在这里试图向任何人推销任何东西。我们将在进展过程中开源我们所有的数据、技术、设置和社区模型：https://medium.com/@betalabsllm/powering-the-future-be-ta-labs-revolutionary-100-solar-powered-ai-operation-444433e61d43。

讨论总结

本次讨论主要围绕将AI/LLM工作流程完全转换为100%太阳能供电的主题展开，涵盖了从技术实现、经济考量到能源政策等多个方面的观点和争议。讨论中，一方面有人对这种转换表示支持和祝贺，认为这是环保和可持续发展的积极实践；另一方面，也有人提出了实际操作中的困难和挑战，如太阳能设备的高成本、地理位置和天气条件的影响等。此外，讨论还涉及了对当前能源政策的批评和对核能、电动汽车等替代能源的看法。整体上，讨论体现了对环保和可持续发展的关注，同时也反映了在实际操作和技术层面上的复杂性和挑战。

主要观点

  1. 👍 成功将AI工作流程转换为100%太阳能供电
    • 支持理由：这是环保和可持续发展的积极实践。
    • 反对声音：实际操作中存在技术和经济上的挑战。
  2. 🔥 太阳能设备和电池的成本高昂
    • 正方观点：这是实现可持续能源转换的主要障碍。
    • 反方观点：随着技术进步，成本有望降低。
  3. 💡 能源政策和核能的争议
    • 解释：讨论中涉及对当前能源政策的批评和对核能的看法。
  4. 🌱 电动汽车与可持续能源的关系
    • 解释：电动汽车只有在通过核能充电时才有意义。
  5. 🌍 全球责任与环境影响
    • 解释：讨论中强调了全球范围内的环境责任和技术创新。

金句与有趣评论

  1. “😂 so did you use lots of batteries, or does it only work during the daytime? nothing about this in the article, its all just marketing speak.”
    • 亮点：直接指出文章中未提及的关键技术细节。
  2. “🤔 Politicians listen to the vocal super-minority that doesn’t understand the technology instead of using sound judgment and reason to move us to energy independence.”
    • 亮点：批评政治家在能源政策上的决策失误。
  3. “👀 The % impact on a global scale of solar is the ONLY thing that matters.”
    • 亮点：强调太阳能对全球环境影响的实际意义。

情感分析

讨论的总体情感倾向较为积极，多数评论者对使用太阳能进行AI/LLM工作表示支持，认为这是环保和可持续发展的积极实践。然而，也存在一些质疑和批评，主要集中在技术实现的可行性、经济成本以及能源政策的合理性上。这些分歧主要源于对可持续能源的不同理解和实际操作中的挑战。

趋势与预测

  • 新兴话题：随着技术进步和成本降低，太阳能等可再生能源在AI/LLM工作中的应用将更加广泛。
  • 潜在影响：这种转换不仅有助于减少碳排放，还可能推动相关技术和政策的发展，促进全球范围内的可持续发展。

详细内容：

标题：关于将 AI/LLM 工作流程完全转向太阳能供电的热门讨论

在 Reddit 上，一则题为“Transitioning My Entire AI/LLM Workflow to 100% Solar Power”的帖子引发了广泛关注。帖子作者分享了自己在 AI/LLM 领域的独特经历。在投身 AI 之前，作者在生态领域工作了十多年，这使他对 AI 发展中的环境影响深感担忧。于是，经过数月的规划和实验，他成功地将整个操作转换为 100%的可持续太阳能供电。其当前的设置包括多台相连的 Mac Pro 塔式台式机和来自开源库的自定义代码。此帖获得了众多点赞和大量评论。

讨论的焦点主要集中在可再生能源在 LLM 工作中的应用以及相关的利弊。有人提出疑问，比如“你是否使用了大量电池，还是只在白天工作？这篇文章里都没提到，全是营销话术。”也有用户指出一些工具的无效性，如“工具像 zerogpt 就是骗局。这些工具被证明效果极差。它们对人类发展的危害比 LLM 本身还大。”还有人分享了自己的情况，“我的设备一年中大部分时间靠太阳能，但冬天靠德国的煤炭，不是我的错，是我们政府决定认为原子能比黑煤更脏。”

对于太阳能供电的看法也存在分歧。有人认为，“在许多国家太阳能比化石燃料更便宜。而且还有一个好处：你能确切知道未来 10 或 20 年的花费。但用化石燃料就不知道了，也许会有什么事发生，燃料价格涨 10 倍。”但也有人表示怀疑，“虽然大企业可以通过购买所谓的碳信用来实现碳中和，但这世界很疯狂。”

关于太阳能供电的全球影响也存在争议。有人觉得，“即使整个西方世界 100%实现绿色能源，总体影响也很小，因为发展中国家仍在为经济增长而污染。”但也有人反驳，“是的，可再生能源技术的生产有环境成本，但从长期来看，其好处远远超过这些成本。比如生命周期分析表明，太阳能电池板等可再生能源在其使用寿命内对环境的影响比化石燃料低得多。”

总的来说，这次关于将 AI/LLM 工作流程完全转向太阳能供电的讨论十分热烈，各方观点都有其依据和考量，也让我们对可再生能源在相关领域的应用有了更深入的思考。