警報拉響！2030年全球AI和數據中心電力消耗堪比日本

【CNET網4月12日報道】

新報告估計，人工智能用電需求在未來五年內可能會增加四倍。

由生成式人工智能驅動的數據中心增長預計將在未來幾年導致全球能源需求激增。國際能源署（IEA）本周發布的一份報告提供了最新估算，顯示數據中心對電力的需求將顯著增長。

據該報告，到2030年，全球數據中心所需電力預計將增加一倍多，達到大約945太瓦時（TWh），超過目前整個日本的年電力消費量。

近年來，生成式人工智能工具越來越受歡迎，像OpenAI的ChatGPT和Google的Gemini。這些大語言模型及其類似技術需要大量計算能力，運行在像英偉達生產的高端圖形處理單元（GPU）上。這些GPU不僅本身耗電量大，還會釋放大量熱量——這意味著需要更多能量用于冷卻。所有這些因素疊加，致使能源消耗迅速增加。

國際能源署表示，到2030年，美國新增電力需求中約有一半將來自數據中心。屆時，僅數據處理所需電力將超過所有能源密集型制造業（如鋁、鋼鐵、水泥和化學品）的總和。

國際能源署執行主任法提赫·比羅爾（Fatih Birol）在新聞稿中表示：“人工智能是當今能源領域最重要的議題之一，但直到現在，政策制定者和市場仍欠缺全面洞悉其廣泛影響的有效工具。”

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人工智能的能源消耗讓政策制定者感到擔憂

多年來，人工智能帶來的電力需求增長一直是政策制定者和專家關注的問題。本周，美國眾議院能源與商務委員會就如何為數據中心提供足夠電力供應舉行了聽證會，國會議員試圖深入剖析這一問題。

專家表示，在經歷了數十年相對平穩的電力消費之后，美國的電力系統需進一步改革以滿足不斷上升的電力需求。委員會的關注重點是如何提供“基載電力”——即全天持續不斷的電力供應。由于對電力的穩定性需求，議員們提出關于可再生能源（如太陽能和風能）是否足以滿足電力需求這一議題，還是要依賴燃燒天然氣等化石燃料的新電廠來彌補缺口。而燃燒化石燃料正是導致氣候變化的主要因素之一。

此外，還有一個問題是：美國現有電網是否有能力應對新用電需求和相應的新增供電能力。

哥倫比亞大學氣候學院教授梅麗莎·洛特（Melissa Lott）在聽證會上表示：“即使不考慮電力需求迅速增長，美國的電網系統本身就迫切需要現代化投資。近期的用電增長預測使其變得更加緊迫和必要。”

電力供應時間的協調也是一難題，比如在熱浪等用電高峰期，或是太陽能發電的每日波動。洛特指出，可以通過提高能源效率（如使用Energy Star節能電器）以及“需求響應”措施（也稱為虛擬電廠）來應對這些問題。這些方法可以降低整體用電需求，并平衡全天的負載波動。

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人工智能能否解決其自身帶來的能源問題？

IEA報告指出，生成式AI可能會幫助解決其自身引發的能源問題。如果AI能加速科學和技術發展，有望催生更高效的太陽能電池板，并推動電池性能實現跨越式提升。能源創新的挑戰恰恰是AI擅長解決的問題。

另一潛在的解決辦法可能在于AI數據中心如何使用電力。今年年初，杜克大學的研究人員發布的一份報告指出，AI數據中心更容易根據電網需求隨時開啟或關閉，這使得電網運營商應對用電增長時更加從容。

“這項分析并非表明，美國在近期和中期，無需新建調峰電源，無需擴展電網，就能充分滿足電力需求，”研究人員強調，靈活的負載策略可以有效利用現有電力系統的余量，更快整合新增負載，降低擴容成本，并將重點放在電力系統中最有價值的投資上。

編譯: 孫桂林（新能源部）

審校: 陳 晴（新能源部）

編輯: 孫桂林（新能源部）