在近期国会能源与商业委员会的一场听证会上，前谷歌首席执行官埃里克·施密特发出了关于人工智能（AI）电力需求的严峻警告。他指出，随着AI技术的迅猛进步，其电力需求或将在未来几十年内急剧攀升，最终达到全球总发电量的惊人比例——99%。施密特进一步透露，为了满足这一激增的需求，未来几年内全球需要新增29吉瓦的电力供应，而这一数字在2030年将跃升至67吉瓦，相当于构建多座大型核电站的规模。
这一警告并非无的放矢。全球科技巨头们正积极加强AI基础设施的建设。例如，英伟达计划未来四年内在美国投资高达5000亿美元，用于打造AI超级计算机集群。同时，OpenAI最新推出的GPT-4.1模型在处理能力上较前代提升了8倍，尽管训练成本降低了26%，但其能耗却大幅上升。
AI电力消耗的快速增长趋势已不容忽视。根据国际能源署（IEA）的数据，2024年全球数据中心的用电量占比已达到3%，其中AI模型的训练和推理是主要的驱动因素。OpenAI的ChatGPT每日消耗的电力约为50万千瓦时，相当于2万个美国家庭的日常用电量。IEA还发出警告，到2030年，全球数据中心的用电量将翻倍，甚至超过日本的全国总用电量。
芯片制造环节的能耗增长也远超预期。绿色和平组织的报告显示，在2023至2024年间，全球AI芯片制造的电力消耗增长了350%，而到2030年，这一数字可能较2023年增长170倍。与此同时，AI在自动驾驶、工业自动化等领域的广泛应用也进一步推动了电力需求的增加。Arm的首席执行官雷内·哈斯预测，如果当前的能效没有得到显著提升，到2030年，美国AI数据中心的用电量可能会占到全国电网的20%至25%。
为了应对AI带来的电力挑战，各国都在积极制定应对策略。中国通过实施“东数西算”战略，将数据中心迁移到西部绿电资源丰富的地区，部分数据中心的绿电使用率已经达到了80%。欧盟则计划投资超级计算基础设施，并推动AI与清洁技术的融合，目标是到2030年将可再生能源的占比提高到50%以上。
在技术层面，液冷散热、低功耗芯片等新技术的应用也在大幅度降低功耗方面发挥着重要作用。然而，从长远来看，可控核聚变技术的突破或许才是解决电力资源紧张问题的最终方案。
