人工智慧（AI）快速發展已成全球趨勢，而背後強大的算力需求正推動數據中心電力消耗大幅上升。根據國際能源總署（IEA）的能源與人工智慧報告(Energy and AI)指出，全球數據中心在2024年約佔總電力消耗的1.5%，而到2030年預估將超過3%，電力需求將倍增，達到945 TWh，與日本全國目前用電量相當。
IEA指出，AI帶動的電力需求快速攀升，可能對能源安全與碳中和目標構成壓力。目前以美國、中國與歐洲為主要數據中心消耗地區，占全球總消耗的85%。若無妥善因應，碳排將由目前的1.8億噸升至2035年的3億噸，儘管占比不高，但增幅驚人。
一座100 MW規模的AI專用資料中心，其電力消耗可達10萬戶家庭用電量，而正在建設中的超級運算中心甚至將達到200萬戶的用電規模。這樣的成長速度遠高於其他工業部門，引發各國對於電力分配與基礎建設的重新盤整需求。
IEA預測，到2030年，美國在數據處理上的用電量將超過鋁、鋼、水泥與化學製品等高耗能製造業總和。AI將成為電力需求成長的最大貢獻來源，佔美國整體電力成長的近一半，使原本趨緩的用電需求重回高成長軌道。
為應對成長中的AI用電需求，Google、Microsoft、Amazon等科技巨頭紛紛轉向核能與再生能源。IEA指出，自2030年起，小型化模組核電（SMR）預期將投入應用；再生能源如太陽能與風力，也將透過儲能與電網整合提供穩定電力。
AI無疑是推動未來社會與產業革命的核心技術，而能源正是其發展的根基。AI與能源產業的互動日益密切，未來十年將是兩者深度融合的關鍵期。IEA呼籲，唯有技術、政策與產業三方攜手，方能實現AI與能源轉型的雙贏局面。
人工智能的研发应用需要大量高耗能的数据中心支撑。2022年以来，各个国家和地区对数据中心的投资几乎翻了一番，2024年投资总额已达5000亿美元。国际能源署近日发布《能源与人工智能》特别报告显示，大规模数据中心建设推动全球电力需求大增。2024年，数据中心约占全球电力消耗的1.5%，达到约415太瓦时。其中，美国在全球数据中心电力消耗中占比最大，达到45%，欧洲约占15%。报告显示，在过去5年，全球数据中心占全球电力消耗量的比例以每年12%递增，按照现有速度，到2030年，全球数据中心的电力需求将增加一倍以上，达到约945太瓦时。到2030年，服务人工智能的数据中心用电需求增幅在4倍以上。2035年，全球数据中心电力消耗将攀升至约1200太瓦时。
全球发达经济体数据中心用电增量在其电力需求增量中的占比将大幅提升。2025年初，美国政府宣布斥资至少200亿美元在本国建设数据中心，欧盟也宣布启动“Invest AI计划”，提供200亿欧元专项基金支持，日本积极与谷歌、微软、OpenAI等跨国科技企业合作，扩大本国数据中心建设规模。与之相应，2024年至2030年，美国数据中心用电增量将占该国总用电需求增量的近50%。到2030年，美国用于人工智能数据处理的电耗将超过铝、钢铁、水泥及化工等传统能源密集型产业用电量总和；日本数据中心用电增量在其全国电力需求增长总量中的占比将超过50%；欧盟数据中心电力消耗到2030年将达到150太瓦时，较目前规模增长约3倍。相较而言，到2030年，发展中国家和新兴经济体数据中心用电增量仅占总增幅的约5%。 当前，各国都在结合本国实际，采取多元化的能源方式满足数据中心激增的用电需求。其中，可再生能源和天然气有望凭借成本优势和成熟的供应体系，成为满足数据中心电力需求的主力。预计到2035年，可再生能源发电量将增加超过450太瓦时，天然气发电量将增加175太瓦时，全球数据中心超过50%的新增用电需求可以通过以上两种能源满足。此外，随着首批小型模块化核反应堆预计于2030年前后投入运行，核能也将成为满足数据中心电力需求的重要支撑。 如此快速且大幅度的需求增长，也对全球能源领域提出了挑战。首先，多个国家和地区的电网系统已接近承载极限。据国际能源署评估，若不加速升级电力行业，全球约20%规划中的数据中心项目或将面临延期风险。其次，人工智能的普及速度、效能提升幅度也存在众多不确定性。全球仅有12%的油气田完成了数字化改造、发展中国家智能电网覆盖率低于40%，以及复合型人才缺口大等因素，导致能源行业人工智能技术普及率低于其他行业。再次，人工智能与能源产业欠缺融合。能源领域的新技术商业化往往需要数十年，需要加大研发投资以缩短商业转化周期，但在当前能源科创企业中，仅2%的股权融资流向人工智能公司。 密切相关的关键矿物供应链推向危险境地。 人工智能在能源领域的应用对气候变化的影响也是全球关注的焦点之一。国际能源署预计，到2035年，全球数据中心碳排放量将从当前的1.8亿吨攀升至3亿吨。虽然排放总量不足能源行业总排放量的1.5%，但数据中心已成为增速最快的排放源之一。
国际能源署10日发布报告说，到2030年，全球数据中心的电力需求预计将增长一倍以上，人工智能将成为推动这一用电激增的最主要动力。 据这份名为《能源与人工智能》的报告介绍，到2030年，全球数据中心的电力需求将达到约945太瓦时，略高于当前日本的总用电量，占2030年全球总电力消耗的不到3%。
谷歌AI每年耗电量达2.3太瓦时（占比全球万分之0.74）2023全球电力生产31万亿千瓦时
2022年中国电力生产88487.1亿千瓦时
中国占比全球电力28%
谷歌耗电占比全球万分之0.74
AI到底有多耗电？ 中国科学院计算技术研究所工程师刘延嘉接受科普时报记者采访时表示，AI的耗电主要集中在模型训练和推理两方面。一般来说，参数量越大，大模型的算力消耗就越大，其消耗的电能就越多。以GPT-3大模型为例，其训练耗电总量大约为1280兆千瓦时，也就是128万度电，相当于6400个中国普通家庭一个月的用电量。 在推理阶段的耗电量同样不容小觑。刘延嘉说：“推理是大模型响应用户需求的过程，虽然AI推理阶段单次能耗比训练阶段低，但由于高频调用，电力消耗也相当惊人。”在全球已推出的数百个AI大模型中，仅ChatGPT每天就要消耗50万千瓦时电力来响应用户超2亿的应用需求。随着全球用户数量、使用频率的增加，耗电量也将不断累积。 据国际能源署发布的《电力2024》报告预测，到2026年，全球数据中心每天的用电量将达到1.05万亿千瓦时，
在历经煤炭、石油时代后，国际社会正在进入一个全新的电力时代。
近日，国际能源署（IEA）发布的《2025电力报告》预测了当前至2027年，全球电力发展的趋势以及挑战。该报告认为，预计到2027年全球的电力消耗将急剧上升。建筑、交通和工业的电气化，再加上对空调和数据中心不断增长的需求，正在引领全球经济向以电力为基础的时代转变。
报告显示，未来三年全球用电量将增加3500太瓦时（TWh）的空前水平，相当于每年向全球电力消费中增加了一个日本的等效电力。
“全球电力需求加速增长，凸显了全球能源系统正在发生的重大变化，以及新的电力时代的到来。”国际能源署能源市场与安全主管赛德莫里（Keisuke Sadamori）在最新声明中表示，“但它也给各国政府确保安全、负担得起和可持续的电力供应带来了不断变化的挑战。”
用电需求激增 国际能源署认为，全球电力消耗预计将在2025~2027年间快速增长，这源于国际社会中工业生产需求的增长、空调使用量的增加、电气化的加速以及全球数据中心的扩展。
具体数据显示，全球电力需求将从2022年的27178太瓦时增加到2027年的32542太瓦时，增幅近20%。其中，2023~2024年的增速达4.3%，为近些年来较高的水平。
2025~2027年，报告预计，全球电力消费年复合平均增速约为3.9%，比2022~2023年的2.5%有显著增加。
就地区而言，亚太引领全球用电需求的增长。2023~2024年，亚太地区的用电需求为15452太瓦时，遥遥领先其他地区，增幅也达到5.9%，超同期全球平均水平。其中，2024年中国的电力需求增长了7%，主要由工业发展、空调需求增加以及数据中心和5G网络的扩展推动。预计2025年至2027年期间，中国电力需求将以年均6%的速度增长。此外，2024年印度的电力需求增长了5.8%，主要由强劲的经济增长和空调需求增加推动。预计2025年至2027年，印度电力需求将以年均6.3%的速度增长。
对比2022~2023年和2023~2024年，新兴经济体用电需求的增长推动了全球电力需求快速增加。同期，诸如澳大利亚、美国和欧洲一些地区负电价现象有所增加，反映了这些地区电力供应过剩和需求不足的情况。
数据研究公司Precedence Research分析称，2023~2034年，全球数据中心市场的份额也在加速扩大，将从2023年1140.6亿美元增加至2034年的3646.2亿美元。11年间将翻一番多（2.1倍多）。
与此同时，2024年极端天气事件频发，洪水、热浪、飓风都已成为影响全球电力供给不可忽视的重要因素。
去年初，由于遭遇大范围冬季风暴，美国多地发生了大规模停电事件。夏季，大西洋的飓风又特别频繁，对加勒比地区国家造成了广泛地破坏和电力供应中断。同样，澳大利亚的维多利亚州也因风暴损坏了输电基础设施而遭受了重大停电。与此同时，由于干旱导致的水电产量减少，全球电力系统面临压力。墨西哥在热浪和水电发电量低的情况下，面临电力需求高峰期的供应紧张。这些事件无疑都凸显了国际社会提高电力系统应对极端天气影响的重要性。
报告认为，未来面对不断变化的天气，能源多样化、建立区域电力互联以及实施弹性发电策略将越显重要。而完善信息收集、加强数字化和提高电力系统中断时的信息透明度，不仅利于加强电力系统的韧性，同时对国际社会为确保电力供给稳定，提前制定预防措施也十分关键。
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发表于 2025-6-9 03:38:07
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