互联网大模型备案评估中，模型的能源效率指标有要求吗？

大模型备案背后的“绿色门槛”

最近不少客户在问我们九蚂蚁：做互联网大模型备案，除了算法合规、数据安全这些老生常谈的问题，现在是不是还得看“能耗”？这问题问得挺准——随着AI模型越做越大，训练一次烧掉几万度电都不是新鲜事，监管层当然也开始关注这个“看不见的成本”。

答案是：有要求，而且越来越严。

虽然目前公开的《生成式人工智能服务管理暂行办法》里没有直接写“每千亿参数不得超过多少千瓦时”，但在备案评估的实际操作中，能源效率已经作为隐性指标被纳入审查维度。尤其对面向公众提供服务的大模型，监管部门会重点关注其训练过程的资源消耗、推理阶段的单位响应能耗，以及是否有采用节能架构或绿色算力中心。

为什么能耗也成了“合规项”？

以前大家拼的是算力、是参数、是上线速度。但现在，一个动不动就用上千张GPU跑几个月的模型，不仅成本高得吓人，还可能因为碳足迹超标被卡在备案门口。特别是在北上广深这类强调“双碳”目标的城市，数据中心的PUE（电源使用效率）值都纳入了硬性考核，更何况是跑在上面的AI模型。

我们服务的一家客户就遇到过这种情况：模型能力很强，但因为训练流程没做稀疏化处理，推理延迟高、耗能大，第一次提交备案就被建议“优化能效表现”。后来我们帮他们引入了模型蒸馏+动态计算调度方案，能耗降了40%，第二次顺利通过。

能源效率，正在成为新竞争力

说到底，备案不只是为了“过关”，更是倒逼企业回归理性研发。谁能在保证效果的前提下，把每一分算力都用在刀刃上，谁就能在未来走得更稳。这也正是九蚂蚁一直倡导的技术理念——高效、可持续、可落地。

别等到被退回才想起优化能耗。从架构设计的第一天起，就把能效当成核心指标来对待，才是应对监管和市场竞争的长久之计。