解锁 GenAI 潜能的能源与安全挑战

关键要点

GenAI生成式人工智能被认为具有前所未有的潜力，但要实现这一潜力，我们可能需要大量的电力，目前尚不清楚我们的能源基础设施是否能够应对这一需求。尤其在电动车充电站的发展、国内先进制造业建设以及应对气候变化等多个目标之间，国家将面临巨大的挑战。

安全问题引发关注

随着 GenAI 成为我们日常生活的重要组成部分，其安全性问题也愈发突出。攻击者可能通过间接攻击电网来影响 GenAI 的可用性。目前，国家级对手和犯罪团伙已经开始针对美国的能源电网。这意味着，随着 GenAI 重要性的增加，能源部门将成为更具吸引力的攻击目标。

为了满足日益增长的电力需求并应对新的安全挑战，公共与私营部门之间的合作至关重要。该合作的参与者包括联邦机构、州公共事业委员会、私营部门的数据中心和能源公司。

我们能源挑战的一些视角

数据中心的运营商和公用事业公司已经开始应对如何大规模供电给 GenAI 的挑战。执行大语言模型LLM数据训练的计算服务器，其电力消耗可达普通云计算或电子商务服务器的七倍。与电子商务或云计算中电力使用的波动不同，GenAI 服务器往往全天候全速运行。

为了满足 GenAI 的电力需求，运营超大规模数据中心的公司正设想建造下一代设施。许多人将其视为小型城镇规模的校园，鼓励现场建设专用的发电厂，而非目前城市街区大小的数据中心。

对于大规模供电的解决方案，需要公共与私营部门的合作。一旦构建这一能源基础设施，将需要新技术、更快速的建设许可证审批流程，以及从电力生成、传输到应用的每一个环节都重视能源效率。数据中心还需要相当数量的水资源，因为它们可将多达 98 的电力转化为热量而非计算能力。

GenAI 的安全性

随着 GenAI 成为我们日常生活的重要一部分，其安全性也变得至关重要，直接影响我们的经济繁荣与国家安全。大多数关注集中在确保基础 AI 模型的访问和完整性，以及影响其准确性的数学权重、驱动其训练数据的 LLM 数据和针对这些模型的查询，这些查询可能会泄露用户和组织的敏感信息。

总体来看，GenAI 的安全性迄今是一个“好消息与坏消息”的故事。好消息是，针对这些不同领域的 GenAI 安全，已有相对有效的控制措施。坏消息是，当 GenAI 提供者和用户都认为其他人负责安全时，已发生多次成功的恶意利用。因此，尽管有充分的安全措施可供选择，但我们现在必须点菜式地指定和订购这些措施。

目前我们缺乏广泛理解的共享安全责任模型，这一模型已在云计算中成熟。然而，这一模型的成熟经历了多年的漏洞与渐进式的进展，在 GenAI 日益重要的背景下，这段时间是我们无法承受的。政府通过在 GenAI 服务合同中明确安全期望、将资金拨款与安全最佳实践的遵循相结合，或者通过潜在的监管来推动这一模型的发展与采用。

电网作为一个异构环境，不同规模的公用事业提供商及小型农村生产者共用同一地区电网。公用事业公司已经面临挑战，实际上，它们被攻击的频率是其他类型组织的两倍。而且它们的响应速度通常较慢，成本高于其他类型的组织。

联邦政府的助力

在联邦层面，许多机构将会关注 GenAI 的电力或安全问题