在 AI 技術快速發(fā)展的今天，一個令人憂慮的現(xiàn)實正在顯現(xiàn)：僅僅一次 ChatGPT 查詢所需的電力，就是谷歌搜索的近 10 倍。
這個巨大的差距，不僅反映了 AI 技術與傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)服務在能源消耗上的本質區(qū)別，更預示著全球能源消費格局即將發(fā)生深刻變革。
近日，知名咨詢公司Gartner 在最新調(diào)查報告中發(fā)出警告，預計到 2027 年，40% 的現(xiàn)有 AI 數(shù)據(jù)中心將因電力供應不足而面臨運營困境。這一預警凸顯出 AI 發(fā)展與能源供應之間日益緊張的關系。
同時，國際投資銀行高盛集團的研究部門也給出了類似的預測：到 2030 年，全球數(shù)據(jù)中心的用電需求將激增 160%。由此引發(fā)了各界對能源供應、基礎設施建設和環(huán)境影響的廣泛關注。
圖 | Gartner 預測，AI 數(shù)據(jù)中心未來每年新增的 AI 服務器將新增多少能耗（來源：Gartner）
最近，谷歌、微軟、亞馬遜和 Meta 等科技巨頭正在積極投資核能發(fā)電設施。原因之一在于，他們對未來難以滿足 AI 數(shù)據(jù)中心巨大能源需求存在擔憂。
從歷史數(shù)據(jù)來看，數(shù)據(jù)中心的用電需求曾經(jīng)表現(xiàn)出了出奇的穩(wěn)定性。在 2015 年至 2019 年期間，盡管數(shù)據(jù)中心的工作負載增加了近兩倍，但其年度用電量仍保持在約 200 太瓦時的相對穩(wěn)定水平。
這種穩(wěn)定主要得益于數(shù)據(jù)中心在能源使用效率方面的持續(xù)改進。然而，這種局面在 2020 年后發(fā)生了根本性轉變。
Gartner 公司分析師鮑勃約翰遜（Bob Johnson）指出：“新一代超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心的建設，正在創(chuàng)造出無法滿足的巨大電力需求，這將超出公用事業(yè)提供商擴大供電規(guī)模的速度。
特別是在處理和訓練大模型方面，所需的計算資源和能源消耗達到了前所未有的水平�！�
據(jù)統(tǒng)計，目前全球數(shù)據(jù)中心耗電量占總用電量的 1-2%，但預計到 2030 年這一比例將攀升至 3-4%，這種增長在發(fā)達國家表現(xiàn)得尤為明顯。
特別是在美國，據(jù)相關預測，到 2030 年，數(shù)據(jù)中心的用電量將從目前的 3% 上升到 8%，這將推動美國電力需求以近 25 年來最快的速度增長。
圖 | 高盛預測數(shù)據(jù)中心的能源需求（來源：高盛）
為應對這一挑戰(zhàn)，美國公用事業(yè)公司僅在數(shù)據(jù)中心領域就需要投資約 500 億美元用于新增發(fā)電能力。
此外，到 2030 年，僅數(shù)據(jù)中心增加的用電需求將帶來每天約 33 億立方英尺的天然氣新增需求，這也意味著需要建設新的管道基礎設施。
高盛指出，歐洲的情況更為復雜。作為全球數(shù)據(jù)中心的重要聚集地，15% 的數(shù)據(jù)中心坐落于歐洲。到 2030 年，這些數(shù)據(jù)中心的用電需求將相當于葡萄牙、希臘和荷蘭三國目前的總用電量。
由于歐洲擁有世界上最古老的電網(wǎng)系統(tǒng)，為滿足新建數(shù)據(jù)中心的用電需求，歐洲在未來十年內(nèi)需要投入近 8000 億歐元用于輸配電系統(tǒng)升級，以及近 8500 億歐元用于太陽能、陸上風電和海上風電等可再生能源的開發(fā)。
圖 | 全球多個地區(qū)和中國的電網(wǎng)“平均年齡”（來源：高盛）
更令人擔憂的是，這種用電需求的激增將直接影響電價。研究表明，大型數(shù)據(jù)中心運營商正在與主要電力生產(chǎn)商洽談，試圖確保獨立于其他電網(wǎng)需求的長期穩(wěn)定電力供應。
這種競爭必然推高電價，而這些成本最終將轉嫁到 AI 產(chǎn)品和服務的使用者身上。
因此，專家建議各組織應提前為電力成本上漲做好準備，并爭取以合理價格簽訂長期的數(shù)據(jù)中心服務合同。
在環(huán)境影響方面，形勢同樣不容樂觀。預計到 2030 年，數(shù)據(jù)中心的碳排放量可能會比 2022 年翻一番以上，這給全球減排目標帶來了新的挑戰(zhàn)。
根據(jù)高盛的研究，僅數(shù)據(jù)中心碳排放增加帶來的“社會成本”就將高達 1250 億至 1400 億美元（按現(xiàn)值計算）。
Gartner 則估計，到 2027 年，僅用于運行 AI 優(yōu)化服務器的電力需求將達到 500 太瓦時/年，是 2023 年水平的 2.6 倍。
短期內(nèi)，為了滿足激增的電力需求，一些原計劃退役的化石燃料發(fā)電廠可能不得不延長運營期限，這將進一步加劇環(huán)境壓力。
數(shù)據(jù)中心需要 24 小時不間斷供電，而目前必須依靠水電、化石燃料或核能發(fā)電廠才能提供如此穩(wěn)定的電力供應。
風能或太陽能等可再生能源雖然環(huán)保，但在沒有配套儲能設備的情況下，難以滿足數(shù)據(jù)中心的持續(xù)供電需求。
圖 | 過去九年的數(shù)據(jù)中心負載變化和能耗變化（來源：高盛）
為應對這些挑戰(zhàn)，業(yè)界正在探索多種解決方案。一些企業(yè)開始加大對可再生能源的投資，并積極推動新型核能發(fā)電技術的商業(yè)化。
科技公司也在探索提高能源使用效率的創(chuàng)新方法。從長遠來看，新型電池存儲技術或清潔能源技術（如小型核反應堆）的發(fā)展可能會提供新的解決方案。
值得一提的是，AI 技術本身也可能通過加速醫(yī)療保健、農(nóng)業(yè)、教育等領域的創(chuàng)新，以及提高能源使用效率來貢獻解決方案。
最后，兩家公司的研究報告均指出，建議各企業(yè)在制定 AI 發(fā)展戰(zhàn)略時，要充分考慮潛在的電力短缺風險，評估未來電力成本上漲的影響，并積極尋找替代方案。
有潛力的方案包括使用邊緣計算技術、采用較小的大模型等，并在開發(fā)生成式 AI 應用時優(yōu)先考慮計算效率。
顯然，AI 技術的發(fā)展正在重塑全球能源格局。如何在推動技術創(chuàng)新、維護能源安全和環(huán)境保護之間取得平衡，將是未來全球科技界和能源界共同面臨的重大挑戰(zhàn)。
參考資料：
https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2024-11-12-gartner-predicts-power-shortages-will-restrict-40-percent-of-ai-data-centers-by-20270
https://www.goldmansachs.com/insights/articles/AI-poised-to-drive-160-increase-in-power-demand
運營/排版：何晨龍
