根据国际能源署（IEA）的最新研究，全球数据中心的电力需求预计将在2030年前翻倍，超越日本的总电力消费，其中人工智能(AI)是主要推动因素。IEA 的报告显示，预计在未来五年内，数据中心将推动发达经济体超过20% 的电力需求增长，而大部分增长将归因于 AI 的广泛应用。
根据 IEA 的统计，2024年，美国占全球数据中心电力消费的45%。到2030年，这一比例将显著上升，预计美国数据中心的电力消费将超过整个国家的能源密集型制造业，包括铝、钢铁、水泥和化学品等行业。在美国，数据中心将占到未来五年电力需求增长的近一半。
IEA 执行董事法提赫・比罗尔表示:“随着 AI 的崛起，能源行业正处于我们时代最重要技术革命的前沿。” 报告还指出，需要增加可再生能源的发电能力以满足不断增长的需求，同时也充满了对 AI 能够优化系统、减少排放的希望。
报告提到，AI 在能源行业已经被应用于改善发电、输电和消费，帮助油气行业优化勘探和生产。IEA 认为，政策和监管的转变将是释放 AI 潜在收益的关键。然而，对于 AI 是否会加剧气候变化的担忧，IEA 认为这些担忧被高估了。
虽然数据中心是增长最快的排放来源之一，但根据 IEA 的最坏情况预测，其在能源部门排放中的占比到2035年仍将低于1.5%。不过，IEA 也并不期待 AI 能够完全解决气候变化问题。报告指出，现有 AI 应用的广泛使用可能带来的排放减少，仅相当于全球能源相关排放的约5%，这对应对气候变化来说，远远不够。
值得注意的是，芯片生产所需的能源使用及其排放问题同样重要。根据绿色和平组织的报告，全球 AI 芯片制造的电力消费在2023至2024年间激增超过350%，并可能到2030年达到2023年水平的170倍，这一增幅将使芯片制造的电力消费超过爱尔兰目前的用电量。
在东亚，大多数芯片制造商正以化石燃料来满足日益增长的能源需求，绿色和平组织对此表示关注。IEA 指出，尽管 AI 硬件制造能源密集，但在产品生命周期中，其能耗仍低于操作阶段的消耗。这一现象与当前芯片生产能源使用激增的趋势形成鲜明对比。
划重点:
🌍 全球数据中心电力需求预计在2030年前翻倍，主要因 AI 推动。
💡 美国数据中心将在未来五年占到电力需求增长近一半。
🔋 芯片生产的电力消费激增，可能超越爱尔兰的用电量。
