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随着人工智能技术深入发展，相关算力需求将成倍增加，大规模的AI训练和推理需要大量的计算资源，而这些资源的供给需要大量的电能。因此，人工智能技术的发展将对电力供给和能源可持续性提出新的挑战。
近日，英国国家电网公司首席执行官Pettigrew表示，由于人工智能技术的蓬勃发展需要大幅度提高数据中心计算能力，因此预计英国数据中心的电力需求将在未来10年增长大约6倍。而这将大幅加大该国电网系统的压力，因为该国的电网必须将大量可再生能源从遥远的苏格兰风力发电场输送到伦敦周围的AI数据中心。然而，由于家庭供暖、交通和工业的加速电气化趋势，英国电网已经承受着巨大压力。
根据国际能源署(IEA)的最新预测数据，未来三年，全球数据中心、人工智能和加密货币等高耗电量行业的电力需求可能将至少翻番，相当于欧洲最大经济体德国的全部电力需求。
近期，“AI技术发展将造成‘缺电’问题”已引起广泛关注。荷兰国家银行数据专家Alex de Vries预计，OpenAI旗下聊天机器人ChatGPT每天消耗超过50万千瓦时的电力，用于处理约2亿个用户请求，相当于美国家庭每天用电量的1.7万多倍。OpenAI首席执行官萨姆・奥特曼表示：“我们仍然没有意识到这项技术(人工智能)的能源需求。”特斯拉CEO马斯克也曾指出：“明年，全球或将面临电力供应的紧张局面，这可能导致无法满足所有芯片的生产需求。”
根据数据中心标准组织和第三方认证机构Uptime Institute的预测数据，预计到2025年，人工智能业务在全球数据中心用电量中的占比将从不到2%猛增到超过10%。
从“AI技术发展耗电量将加剧”回看数据中心行业发展情况：
——数据中心规模扩大，能耗随之增加
受新基建、数字化转型及数字中国远景目标等国家政策促进及企业降本增效需求的驱动，我国数据中心业务收入持续高速增长。根据中国信通院《数据中心白皮书(2022年)》公布的数据，2021年，我国数据中心行业市场收入达到1500亿元左右，近三年年均复合增长率达到30.69%，随着我国各地区、各行业数字化转型的深入推进，我国数据中心市场收入将保持持续增长态势。
数据中心是公认的高耗能行业，过去十年间，我国数据中心整体用电量以每年超过10%的速度递增，2018年，全国数据中心总耗电量1500亿千瓦时，达到了社会总用电量的2.19%。预计到2025年，占比将增加一倍，达到4.05%。
当前中国的电力结构仍以燃煤发电为主，在数据中心供电结构中，火电占比超过70%，会产生大量的温室气体及其他污染物。
数据中心的耗能部分主要包括IT设备、制冷系统、供配电系统、照明系统及其他设施(包括安防设备、灭火、防水、传感器以及相关数据中心建筑的管理系统等)。整体来看，由服务器、存储和网络通信设备等所构成的IT设备系统所产生的功耗约占数据中心总功耗的45%。其中服务器系统约占50%，存储系统约占35%，网络通信设备约占15%。空调系统仍然是数据中心提高能源效率的重点环节，它所产生的功耗约占数据中心总功耗的40%。电源系统和照明系统分别占数据中心总耗电量的10%和5%。
——数据中心行绿色化趋势明显，2026年市场有望突破1800亿美元
通常来说，数据中心内部包含众多操作组件，例如服务器、UPS、冷却系统，这常常会带来高碳排放。因此，市场对绿色数据中心的需求逐步提高，旨在有效地为用户提供服务的同时，减少功耗、减少碳排放、减少碳足迹。
在此背景下，全球绿色数据中心市场将持续发展，2020年市场规模为531.9亿美元，2026年绿色数据中心市场规模有望达到1819.1亿美元，2020-2026年年复合增长率超过22%。
西安交大数字经济研究院数字服务中心首席科学家、微品致远CDO李家贵表示，AI的耗电量目前来看还不会对当下电力系统产生影响。只是，未来随着训练AI的智算中心的发展，能耗还将进一步增长。相比于训练大模型阶段，李家贵认为，大模型在推理阶段的耗电量更值得关注。AI的耗电在预训练和推理都很大，但因为预训练是一次性的，所以虽然单次绝对规模很大，但占的比例不够。推理是分布式的，今后可能10亿人同时用。每个人即便是250瓦，也是需要耗2500亿瓦。
中国数据中心工作组(CDCC)专家委员会副主任委员曲海峰认为，应理智看待AI耗电一事。我国当下许多数据中心，都是在为互联网平台提供的社会服务运作，也就是“消费互联网”买单。但真正能够深入到产业互联网，“在扩大AI的用电量和计算量仍是偏低的”。所以，不要去恐惧数据中心的用电量，我们要在意提升它的能效，而不是抑制它的规模。
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