根据国际能源署(IEA)发布的最新报告，2024年数据中心的电力消耗为415 TWh，预计到2030年数据中心的电力消耗将增加一倍以上，达到945TWh。主要原因在于全球正进入AI竞赛，因此除了企业之外，国家都鼓励兴建AI数据中心。
根据IEA的报告，到2030年，仅在美国，处理数据（主要用于AI）所消耗的电力就将超过制造钢铁、水泥、化学品和所有其他能源密集型产品所消耗的电力总和。简单来说，AI将成为电力增长的主要驱动力，预计仅专用AI数据中心的需求就将增长四倍以上。
如今，一座数据中心消耗的电力相当于10万户家庭的用电量，但一些正在建造的数据中心所需的电力将是这个数字的20倍。
IEA还发现，美国、欧洲和中国合计占数据中心当前能源消耗的85%。由于未来AI数据中心的兴建都聚集在这三个主要地区，但电网限制可能导致2030年全球计划建置的数据中心中约20%因电力不足而延迟。
IEA甚至认为利用AI来提高能源使用和其他活动的效率可以节省开支，从而减少温室气体排放。换句话说，使用AI可以更容易地设计电网以利用更多的可再生能源。大多数电网是为集中式化石燃料发电站设计的，这些发电站可以产生可靠的电力，其中一些发电站可以相对快速地关闭和开启。当更多电力供应来自风能和太阳能时，必须重新设计电网以平衡需求。
不过，如今美国特朗普总统采取的一系列关税措施可能会加剧供应链挑战，并可能增加关键基础设施的成本。GridWise Alliance表示，关税将使电网计划更加昂贵，这将加剧供应链的限制。由于关税的不确定性可能使企业未来的投资决策变得复杂，公用事业公司已开始努力应对数据中心发展的不确定性。即使公用事业和电网运营商知道随着AI数据中心增加会提升电力需求，但当前关税打乱了其发展规律性，使得他们难以预测电力需求，进而难以进行相关投资。例如：微软取消在美国俄亥俄州投资10亿美元的3座数据中心计划，这一变动就足以改变电力规划。
另一个问题是，亚马逊认为随着AI技术进步，AI芯片将变得更便宜且更节能。例如英伟达在短短八年内就将其芯片在大型语言模型任务上的能效提升了45,000倍。2025年初，中国AI初创公司DeepSeek透露，其开发大型语言模型所需的能耗远低于美国竞争对手。
总之，AI数据中心的未来势必引发庞大的电力需求，但电力需求曲线是否真如IEA预测仍存疑，毕竟变量过多。但可以确定的是，电力需求仍将增长，AI发展的脚步不会停歇。
(来自iKnow)
