Xavier Blot

Program Director of MSc in MET

本篇要点总结：

当下行业热点是什么？

几大科技巨头公司（如微软、亚马逊和谷歌）纷纷宣布计划使用核能为其数据中心供电。人工智能（AI）带来的能源账单似乎难以控制，甚至导致这些企业的碳排放激增。

人工智能今天的影响是什么？

目前，数据中心的运作约占全球电力消耗的 1.5%。人工智能在当前需求中的占比仍然很小（1% 至 10%），但由于其高耗能特性以及应用的不断增加，这一比例预计将迅速上升。

未来的需求将如何变化？

尽管人工智能的采用速度和未来优化存在诸多不确定性，但预计到 2030年，其对能源的需求量可能增长 150%。不过即便如此，它在整体电力需求增长中的占比仍然较小。

需要记住的重要点：

数据中心行业已证明其能够在未来继续实现巨大能效提升。该增长将产生显著的实际影响，但仅仅集中针对部分地区并导致其能源结构产生重大变化。

如果您刚刚开始关注这一话题，近期美国能源领域的几则重磅公告引起了广泛关注：

• 微软与 Constellation Energy 合作：两家公司签署了一项能源供应协议，能源来源为停运的三里岛核电站1号机组，该机组的发电容量为835MW。
• 亚马逊的核能布局：通过旗下子公司Amazon Web Services (AWS)，亚马逊计划到2039年部署5GWc的核能发电能力。其战略颇具创新性，亚马逊以6.5亿美元收购了一个数据中心，该中心位于Susquehanna核电站旁，并直接与电站相连。该协议将为数据中心提供最高480 MW的电力。
• 谷歌的模块化小型反应堆（SMR）项目：谷歌宣布与Kairos Power建立独家合作伙伴关系，计划到2035年部署500MW的发电能力。直到2030年，该项目将建设7座小型反应堆。

为什么这些公司选择了看似“奇怪”的策略？

数据中心能源需求的快速增长是主要驱动力，尤其随着基于人工智能的新服务层出不穷，能源需求并没有放缓的迹象。

这类动向甚至扰乱了它们的碳中和目标。例如，谷歌自2019年以来的温室气体排放量增加了近50%，然而根据计划，谷歌早2020年就应实现“碳中和”。

因此，这一行业的首要挑战是快速扩大能源供应。如果能源是低碳的，那自然是最佳选择，但即便不是低碳能源，只要能满足需求，也会被视为可接受的解决方案。

从这些热度实事来看，未来几年的能源需求会怎样呢？

人工智能与数据中心的能源需求

要准确了解人工智能（AI）在数据中心总能耗中的占比十分困难，因为存在许多不确定性。相关数据的公开程度有限，缺乏标准化，且通常将人工智能与非人工智能的使用情况混为一谈。这一问题虽然在某种程度上通过专门用于人工智能的芯片（如GPU、TPU）的使用得到缓解，但供应商并不一定会公开这些芯片的具体使用情况。因此，根据不同的计算方式，结果多显示为目前人工智能相关的能耗可能占数据中心总能耗的不到1%或1%或8%，甚至是10%到20%。这种不确定性令人担忧。

然而，可以明确的是，这一比例将会上升。

生成式人工智能由于其本身的复杂性，比现有服务更加耗能。初步估算显示，一次ChatGPT的查询耗电量接近3瓦时，是一次传统Google查询的10倍。此外，还需考虑到人工智能的新功能，如图像、声音和视频生成，这些功能在传统计算中没有可比的对应项。作为一种新兴技术，人工智能的使用场景和用途也将更加多样化。

在当前对实际使用情况和采用曲线缺乏清晰了解的情况下，预测工作充满风险。根据高盛研究所（Goldman Sachs Research）的估计，2023年数据中心的用电量约为400 TWh，到2030年可能超过1000 TWh，年增长率达14.5%。在这一情景下，数据中心的用电量将占全球电力需求的3%至4%，相比之下，2023年这一比例约为1.5%。

人工智能无疑将在计算能力中占据重要份额，根据估算，人工智能相关的用电比例可能占20%到50%之间。另一些研究专注于人工智能的使用情况，例如，Gartner预计到2027年，人工智能的用电量将达到500 TWh。

▲数据中心的能源需求——Goldman Sachs Research

下篇将继续解读人工智能与数据中心的能源需求；国际层面的含义解读；数据中心未来的能源需求发展轨迹，感谢观看~