最近一段時間，公眾開始注意到，當前蓬勃發展的生成式AI技術需要耗費大量的電力。
據《紐約客》當地時間9日報道，荷蘭國家銀行數據專家Alex de Vries估計，OpenAI旗下聊天機械人ChatGPT每天消耗超過50萬千瓦時的電力，用於處理約2億個用戶請求，相當於美國家庭每天用電量的1.7萬多倍。
谷歌的搜尋引擎同樣需要大量的電力。
據de Vries估計，若谷歌在每次搜索中都使用AIGC（生成式人工智能技術），其年耗電量將增至約290億千瓦時，這一數字超過了許多國家的一年用電量，包括肯雅、危地馬拉和克羅地亞。
而隨着AI晶片的不斷更新換代，其所需的電力也越來越多。
比如，據戴爾公司首席運營官Jeff Clarke近日透露，英偉達將於2025年推出載有「Blackwell」架構的B200產品，功耗或將達到1000W，較H100增加40%以上。
媒體的曝光在一定程度上呼應了一些AI大佬近的擔憂。
AI大佬集體發聲：太缺電了！
前不久馬斯克在接受媒體採訪時預言，AI行業經歷將在明年迎來電力短缺，屆時將「沒有足夠的電力來運行所有的晶片」。
很容易預測，接下來短缺的會是降壓變壓器。
你得給這些晶片供電。如果你的電力供應輸出是100到300千伏，而它必須一路降壓到0.6伏，這是一個很大的降壓過程。
OpenAI創始人Sam Altman在世界經濟論壇上也表示：
我們需要的能源確實比我們之前想像的要多得多。
隨着生成式AI技術的快速蔓延，晶片對電力的需求大幅飆升。相關數據顯示，十年前全球數據中心市場的耗電量為100億瓦，而如今1000億瓦的水平已十分常見。
另外，根據美國Uptime Institute的預測，到2025年，人工智能業務在全球數據中心用電量中的佔比將從2%猛增到10%。
按照當前的趨勢，de Vries預計，到2027年整個AI行業每年將消耗85-134太瓦時（1太瓦時=10億千瓦時）的電力。
de Vries表示，他對於人們在面對大量機器學習的同時，人類學習的缺失感到失望。
在我看來，從政策角度講，短期到中期內，唯一現實的措施是要求企業披露（用電數據）。
加密貨幣領域耗費了相當長的時間才達到這一點，而人工智能沒有能更早做到這一點，讓我感到失望。
根據de Vries此前編制的比特幣能耗指數，比特幣挖礦如今每年消耗1450億千瓦時的電力，這一數字比整個荷蘭的年用電量還要多，發電導致的二氧化碳排放量達8100萬噸，超過了如摩洛哥等國的年排放總量。
AI電力需求飆升之際，能源賽道迎來新一輪機會？
有策略師分析表示，AI技術發展利好能源資產：
越來越多的人開始意識到，大型人工智能伺服器群將需要大量能源，這正在提高一些投資者的興趣，開始將投資範圍擴大至電力、油氣在內的相關能源領域，核能也開始受到關注。
英偉達CEO黃仁勛在最近的一場公開演講中明確表示：
AI的盡頭是光伏和儲能！如果只考慮計算機，我們需要燒掉14個地球的能源。
Altman也發表了類似觀點：
未來AI的技術取決於能源，我們需要更多的光伏和儲能。
我們需要的是核聚變，或者是大規模的、成本極低的太陽能加儲能系統，規模之大前所未有。
挑戰同樣存在！
以美國為例，清潔能源、AI、數據中心、電動汽車、挖礦等多種產業的增長，讓原本陷入停滯的美國電力需求再度「起飛」。但即使被譽為世界上「最大的機器」，美國電網也似乎無法應對這突如其來的變化。
有分析師指出，美國70%的電網接入和輸配電設施已老化，某些地區電網傳輸線路不足。因此，美國電網需要大規模升級，如果不採取行動，到2030年美國將面臨一道難以逾越的國內供應缺口。
