中国储能网讯：新报告估计，人工智能用电需求在未来五年内可能会增加四倍。

由生成式人工智能驱动的数据中心增长预计将在未来几年导致全球能源需求激增。国际能源署（IEA）本周发布的一份报告提供了最新估算，显示数据中心对电力的需求将显著增长。

据该报告，到2030年，全球数据中心所需电力预计将增加一倍多，达到大约945太瓦时（TWh），超过目前整个日本的年电力消费量。

近年来，生成式人工智能工具越来越受欢迎，像OpenAI的ChatGPT和Google的Gemini。这些大语言模型及其类似技术需要大量计算能力，运行在像英伟达生产的高端图形处理单元（GPU）上。这些GPU不仅本身耗电量大，还会释放大量热量——这意味着需要更多能量用于冷却。所有这些因素叠加，致使能源消耗迅速增加。

国际能源署表示，到2030年，美国新增电力需求中约有一半将来自数据中心。届时，仅数据处理所需电力将超过所有能源密集型制造业（如铝、钢铁、水泥和化学品）的总和。

国际能源署执行主任法提赫·比罗尔（Fatih Birol）在新闻稿中表示：“人工智能是当今能源领域最重要的议题之一，但直到现在，政策制定者和市场仍欠缺全面洞悉其广泛影响的有效工具。”

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人工智能的能源消耗让政策制定者感到担忧

多年来，人工智能带来的电力需求增长一直是政策制定者和专家关注的问题。本周，美国众议院能源与商务委员会就如何为数据中心提供足够电力供应举行了听证会，国会议员试图深入剖析这一问题。

专家表示，在经历了数十年相对平稳的电力消费之后，美国的电力系统需进一步改革以满足不断上升的电力需求。委员会的关注重点是如何提供“基载电力”——即全天持续不断的电力供应。由于对电力的稳定性需求，议员们提出关于可再生能源（如太阳能和风能）是否足以满足电力需求这一议题，还是要依赖燃烧天然气等化石燃料的新电厂来弥补缺口。而燃烧化石燃料正是导致气候变化的主要因素之一。

此外，还有一个问题是：美国现有电网是否有能力应对新用电需求和相应的新增供电能力。 

哥伦比亚大学气候学院教授梅丽莎·洛特（Melissa Lott）在听证会上表示：“即使不考虑电力需求迅速增长，美国的电网系统本身就迫切需要现代化投资。近期的用电增长预测使其变得更加紧迫和必要。”

电力供应时间的协调也是一难题，比如在热浪等用电高峰期，或是太阳能发电的每日波动。洛特指出，可以通过提高能源效率（如使用Energy Star节能电器）以及“需求响应”措施（也称为虚拟电厂）来应对这些问题。这些方法可以降低整体用电需求，并平衡全天的负载波动。

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人工智能能否解决其自身带来的能源问题？

IEA报告指出，生成式AI可能会帮助解决其自身引发的能源问题。如果AI能加速科学和技术发展，有望催生更高效的太阳能电池板，并推动电池性能实现跨越式提升。能源创新的挑战恰恰是AI擅长解决的问题。

另一潜在的解决办法可能在于AI数据中心如何使用电力。今年年初，杜克大学的研究人员发布的一份报告指出，AI数据中心更容易根据电网需求随时开启或关闭，这使得电网运营商应对用电增长时更加从容。

“这项分析并非表明，美国在近期和中期，无需新建调峰电源，无需扩展电网，就能充分满足电力需求，”研究人员强调，灵活的负载策略可以有效利用现有电力系统的余量，更快整合新增负载，降低扩容成本，并将重点放在电力系统中最有价值的投资上。